在數據分析中，經常需要查詢每天的數據排名情況。比如，每天銷售額排名前10的商品，每天網站訪問量排名前10的頁面等。今天，我們就來介紹如何使用mysql查詢每天的top10數據。

SELECT 
date, item_name, sales_amount 
FROM
(SELECT 
date_format(sale_time, '%Y-%m-%d') AS date,
item_name,
sum(sale_amount) AS sales_amount,
rank() OVER (PARTITION BY date_format(sale_time, '%Y-%m-%d') ORDER BY sum(sale_amount) DESC) AS daily_rank
FROM
sales
GROUP BY date , item_name) AS daily_sales
WHERE
daily_rank<= 10;

上面的代碼中，我們首先使用date_format函數來將銷售時間按日進行分組，然后使用sum函數計算每個商品每天的銷售額。在內部查詢中，我們使用rank函數對每個日期內的銷售額進行排名，最后在外部查詢中篩選出每天的前10名。

需要注意的是，上面的代碼中使用了MySQL8.0版本中的rank函數。如果你使用的是早期版本的MySQL，可以使用如下代碼：

SELECT 
date, item_name, sales_amount 
FROM
(SELECT 
date_format(sale_time, '%Y-%m-%d') AS date,
item_name,
sum(sale_amount) AS sales_amount
FROM
sales
GROUP BY date , item_name) AS daily_sales
WHERE
(SELECT 
count(*) + 1
FROM
(SELECT 
date_format(sale_time, '%Y-%m-%d') AS date,
item_name,
sum(sale_amount) AS sales_amount
FROM
sales
WHERE
date_format(sale_time, '%Y-%m-%d') = daily_sales.date
GROUP BY date , item_name
ORDER BY sum(sale_amount) DESC) AS temp
WHERE
sales_amount >daily_sales.sales_amount)<= 10;

上面的代碼使用了子查詢來計算每天內銷售額高于當前商品的數量，從而實現排名。但是相比rank函數，這種方式的計算效率較低。

在使用這些代碼時，你需要根據實際情況進行修改。比如，將sales表更換為你的實際數據表，將sale_time更換為你的實際時間字段。另外，你還可以根據需要調整前N名的數量。