DATE_TRUNC()是PostgreSQL/BigQuery日期分组最简洁方式，需用小写单数粒度（如'day'），'week'默认周日始；MySQL用DATE()/YEARWEEK()/DATE_FORMAT()；SQL Server推荐DATEFROMPARTS()构造标准日期。

用 DATE_TRUNC() 按天/周/月分组（PostgreSQL / BigQuery）

PostgreSQL 和 BigQuery 原生支持 DATE_TRUNC()，是做日期动态聚合最干净的方式。它直接截断到指定粒度，保留时区语义，且结果仍是 DATE 或 TIMESTAMP 类型，方便后续排序和连接。

常见错误是传错粒度字符串：必须用小写单数形式，比如 'day'、'week'、'month'，不能写 'days' 或 'Week'；另外 'week' 默认从周日开始，如需周一为起点，PostgreSQL 需配合 EXTRACT(isodow FROM ...) 调整，BigQuery 则用 WEEK(MONDAY) 修饰。

• SELECT DATE_TRUNC('day', created_at) AS day, COUNT(*) FROM orders GROUP BY 1;
• SELECT DATE_TRUNC('week', created_at) AS week_start, SUM(amount) FROM sales GROUP BY 1 ORDER BY 1;
• SELECT DATE_TRUNC('month', created_at) AS month_start, AVG(price) FROM products GROUP BY 1;

MySQL 用 DATE()、YEARWEEK() 和 DATE_FORMAT() 分别处理

MySQL 没有 DATE_TRUNC()，得按粒度选不同函数：按天用 DATE() 最安全；按周推荐 YEARWEEK(created_at, 1)（第二个参数 1 表示周一为每周起点，避免默认周日导致跨年周错乱）；按月必须用 DATE_FORMAT(created_at, '%Y-%m-01')，不能只用 YEAR() 和 MONTH() 拼接，否则无法正确排序（比如 2023-1 和 2023-10 会排在一起）。

特别注意 YEARWEEK() 返回的是整数（如 202305），不是日期类型，如果要展示“2023-02-01”这类周起始日，得额外计算：DATE_SUB(created_at, INTERVAL WEEKDAY(created_at) DAY)。

• SELECT DATE(created_at) AS day, COUNT(*) FROM logs GROUP BY 1;
• SELECT YEARWEEK(created_at, 1) AS week_id, SUM(revenue) FROM revenue GROUP BY 1;
• SELECT DATE_FORMAT(created_at, '%Y-%m-01') AS month_start, COUNT(*) FROM users GROUP BY 1;

SQL Server 的 DATEFROMPARTS() + DATEPART() 组合容易出错

SQL Server 常见写法是用 DATEPART() 提取年、月、日再拼，但这样得到的是整数，无法直接用于时间范围查询或排序。更稳妥的是用 DATEFROMPARTS() 构造标准日期值：按月就用 DATEFROMPARTS(YEAR(order_date), MONTH(order_date), 1)；按周则需先算出本周一的日期——DATEADD(day, 2 - DATEPART(weekday, order_date), order_date)（假设 DATEFIRST = 7，即周日为第一天；若已设为 1，则改用 1 - DATEPART(weekday, order_date)）。

一个典型坑是忽略 DATEFIRST 设置：不同数据库实例可能默认不同，硬编码偏移量会导致周分组在某些环境错位一周。

• SELECT DATEFROMPARTS(YEAR(ts), MONTH(ts), 1) AS month_start, AVG(value) FROM metrics GROUP BY 1;
• SELECT DATEADD(day, 1 - DATEPART(weekday, ts), ts) AS week_start, COUNT(*) FROM events GROUP BY 1;

跨数据库兼容写法：用字符串格式化兜底（慎用）

如果必须写一条能在 MySQL / PostgreSQL / SQL Server 上都跑的 SQL（比如 ORM 动态生成），可用 TO_CHAR()（PG）、DATE_FORMAT()（MySQL）、CONVERT()（SQL Server）分别适配，但维护成本高。更现实的方案是统一转成字符串格式，例如 'YYYY-MM-DD' 表示天、'YYYY-WW' 表示周、'YYYY-MM' 表示月——虽然丢失了日期语义，但能保证分组一致。

这种写法性能较差（无法走日期索引），且周格式 'YYYY-WW' 在跨年时可能歧义（如 2023-W52 和 2024-W01 实际相邻），仅建议用于导出报表或离线分析。

• SELECT TO_CHAR(created_at, 'YYYY-MM-DD') AS day_str, COUNT(*) FROM t GROUP BY 1;（PG）
• SELECT DATE_FORMAT(created_at, '%Y-%m-%d') AS day_str, COUNT(*) FROM t GROUP BY 1;（MySQL）
• SELECT CONVERT(char(10), created_at, 120) AS day_str, COUNT(*) FROM t GROUP BY 1;（SQL Server）

日期聚合真正难的不是语法，而是对“周起始日”“跨年周归属”“时区对齐”这些隐含规则的理解。写完记得用边界日期（如 2023-12-31、2024-01-01）手动验证分组结果，比看文档管用。