mysql日期最大值_MySQL选择MAX(datetime)不返回最大值

MySQL的DATETIME类型可以存储的最大日期时间值是'9999-12-31 23:59:59'。这是因为DATETIME类型使用8个字节存储日期和时间信息，可以表示从'1000-01-01 00:00:00'到'9999-12-31 23:59:59'之间的任何日期时间值。请注意，这是在MySQL 5.7版本中的限制，不同的MySQL版本可能具有不同的限制。

<think>我们需要统计会话类型为'chat'，且模型为'DeepSeek-R1'的每日token消耗数。根据表结构，我们需要关联三张表：1.chat_conversation:用于过滤chat_type='chat'2.chat_message:用于过滤model='DeepSeek-R1'3.chat_message_extra:用于获取token消耗（prompt_tokens,completion_tokens,总tokens=prompt_tokens+completion_tokens）注意：chat_message_extra表中保存了每条消息的token消耗，而chat_message表中保存了消息的基本信息，其中model字段在chat_message表。同时，chat_message表中的conversation_id关联到chat_conversation表，通过chat_conversation表可以过滤会话类型。具体步骤：1.关联chat_message和chat_conversation表：通过chat_message.conversation_id=chat_conversation.id2.关联chat_message和chat_message_extra表：通过chat_message.id=chat_message_extra.message_id3.过滤条件：chat_conversation.chat_type='chat'且chat_message.model='DeepSeek-R1'且所有表的deleted=0（未删除）4.按日期（以chat_message_extra表中的created_at的日期部分）分组，统计每日的：sum(prompt_tokens)astotal_prompt_tokens,sum(completion_tokens)astotal_completion_tokens,sum(prompt_tokens+completion_tokens)astotal_tokens注意：这里日期可以用chat_message_extra的created_at，因为这条记录是在消息生成后创建的，与消息时间关联。另外，我们也可以考虑使用chat_message的created_at，但题目要求是每日token消耗，且chat_message_extra中记录了token消耗，所以用chat_message_extra的created_at更直接。但是，需要注意的是：chat_message_extra表中有created_at，而chat_message表中也有created_at，这两个时间理论上应该非常接近。我们可以选择其中一个，这里使用chat_message_extra的created_at。另外，还需要注意索引使用，以提高查询效率。我们在关联字段上都有索引（chat_conversation.id是主键，chat_message_extra.message_id有唯一索引，chat_message.conversation_id有索引等）。由于三张表都比较大，我们可以通过子查询先过滤出需要的对话和消息，再关联token信息。另一种写法：先过滤chat_conversation表中chat_type='chat'的会话，再通过会话id去关联chat_message表（同时过滤model='DeepSeek-R1'），再关联chat_message_extra。考虑到数据量，我们使用第二种方式。查询语句（MySQL）：</think> 要统计会话类型为`chat_type='chat'`且模型值为`model='DeepSeek-R1'`的每日token消耗数，需要使用三表关联查询，按日期分组后汇总token数量。以下是SQL解决方案： ```sql SELECT DATE(me.created_at) AS `date`, SUM(me.prompt_tokens) AS total_prompt_tokens, SUM(me.completion_tokens) AS total_completion_tokens, SUM(me.prompt_tokens + me.completion_tokens) AS total_tokens FROM chat_message_extra me JOIN chat_message m ON me.message_id = m.id JOIN chat_conversation c ON m.conversation_id = c.id WHERE c.chat_type = 'chat' AND m.model = 'DeepSeek-R1' AND me.deleted = 0 AND m.deleted = 0 AND c.deleted = 0 GROUP BY DATE(me.created_at) ORDER BY `date` DESC; ``` ### 代码解释： 1. **表关联**： - `chat_message_extra`（别名`me`）通过`message_id`关联`chat_message`（别名`m`） - `chat_message`通过`conversation_id`关联`chat_conversation`（别名`c`） 2. **过滤条件**： - `c.chat_type = 'chat'`：只统计聊天类型为普通对话的会话 - `m.model = 'DeepSeek-R1'`：筛选指定模型 - `me.deleted = 0 AND m.deleted = 0 AND c.deleted = 0`：排除逻辑删除的数据 3. **分组统计**： - `DATE(me.created_at)`：按创建日期分组（精确到天） - 分别汇总提示token（`prompt_tokens`）、生成token（`completion_tokens`）及总token 4. **输出字段**： - `date`：统计日期 - `total_prompt_tokens`：当日提示token总量 - `total_completion_tokens`：当日生成token总量 - `total_tokens`：当日token消耗总量 ### 性能优化建议： 1. 确保`chat_message_extra.created_at`字段有索引（已有`idx_ctime`） 2. 在`chat_message.model`字段添加索引（无现成索引） 3. 在`chat_conversation.chat_type`字段添加索引（无现成索引）