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常见的统计解决方案

来源:优优99uu游戏   发布时间:2019-06-26   点击量:344

最近用MySQL做统计的需求比较多,这里整理一些常用的场景方便后期查阅,同时也是抛砖引玉的过程。其中包括普通的分组统计连续的每日统计区间范围统计

技术:MySQL, SpringDataJpa, Kotlin说明:文章前半部分是场景分析,后半部分是语法分析要点:GROUP BY, UNION, DATE_FORMAT, 流程控制函数

普通分组统计

场景一:根据订单状态统计订单数量。

一个很常见,也很简单的统计需求。其中状态字段是订单实体的一个属性。参考代码:(Kotlin语法)

@Query("SELECT status, COUNT(id) FROM Order GROUP BY status")fun summaryOrderByStatus(): Array<Array<String>>?

场景二:根据订单中商品类目统计订单数量和金额。

比场景一稍微麻烦了一点,商品字段是订单实体的一个属性,而类目字段才是商品实体的一个属性。参考代码:(Kotlin语法)

@Query("SELECT commodity.category, COUNT(id), SUM(finalPrice) FROM Order GROUP BY commodity.category")fun summaryOrderByCommodityCategory(): Array<Array<String>>?

小结:一)、分组统计少不了GROUP BY语句,如果需要加查询条件,请在其前面添加 WHERE 语句。二)、统计数量用COUNT,统计总和用SUM函数,有GROUP BY的地方,少不了这些聚合函数。三)、统计返回的结果是字符串类型的二维数组。四)、以内嵌属性分组,如果是SpringDataJpa框架,则可以直接通过"实体类.属性名"的方式。

每日统计

在做每日,每周,每月统计时,遇到返回日期不是连续的情况。原因是数据库中没有值,而我们理想状态应该是:如果没有值则默认为零,使其数据是连续的日期。

场景三:统计结果日期可能不连续

如果数据库中某个时间段没有值,那统计出来的结果会缺这段时间。参考代码:(sql语句)

-- 统计每日SELECT DATE_FORMAT(create_date,"%Y-%m-%d") as days, COUNT(id) count FROM order GROUP BY days;-- 统计每周SELECT DATE_FORMAT(create_date,"%Y-%u") as weeks, COUNT(id) count FROM order GROUP BY weeks;-- 统计每月SELECT DATE_FORMAT(create_date,"%Y-%m") as months, COUNT(id) count FROM order GROUP BY months;

场景四:统计结果日期连续

要让日期连续,又要代码优雅。说实话,困扰了我很久,一直没有找到很好的解决方法,虽然目前这个方法很挫。但可以解决问题。毕竟抓到老鼠的都是好猫。如果各位有好的建议,望赐教!

解决思路:第一步:创建一张date_summary辅助表,字段只需要有date和count(默认值为零)。第二步:先向date_summary表插入10年内的数据。第三步:通过UNION ALL 联合查询,将空缺的日期补上。

第二步参考代码(Kotlin语法)

val startDate = Calendar.getInstance()startDate.set6, 1)val startTIme = startDate.timeInMillisval endDate = Calendar.getInstance()endDate.set11, 30)val endTime = endDate.timeInMillisval oneDay = 1000 * 60 * 60 * 24Lvar time = startTImeval dates: MutableList<DateSummary> = arrayListOf()while (time<=endTime) { val dateSummary = DateSummary() dateSummary.date = SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd").format(Date(time)) dateSummary.count = 0 dates.add(dateSummary) time += oneDay}dateSummaryRepository.saveAll(dates)

第三步统计每日的SQL语句

SELECT summary.oneDay, summary.count FROM ( SELECT DATE_FORMAT( created_date, "%Y-%m-%d" ) oneDay, COUNT(id) count FROM service_order WHERE created_date BETWEEN "2018-06-01" and "2018-08-01" GROUP BY oneDay UNION ALL ( SELECT DATE_FORMAT( date, "%Y-%m-%d" ) templateDay, count FROM date_summary WHERE date BETWEEN "2018-06-01" and "2018-08-01" GROUP BY templateDay ) ) summary GROUP BY summary.oneDay ORDER BY summary.oneDay ASC

小结:一)、MySQL的DATE_FORMAT(date,format) 函数用于以不同的格式显示日期/时间数据,文章后面会详细介绍二)、MySQL的UNION 操作符用于合并两个或多个SELECT语句的结果集,文章后面会详细介绍

区间范围统计

这是一个较为常见的需求,比如按照年龄段统计人员分布情况,甚至要求分别统计男女人数分布情况。

场景五:根据小区年龄段统计人数

只根据年龄范围统计,没有其他限制条件,使用SUM只需要加一。

SELECT INTERVAL(age,10,20,30,40,50,60,70,80,90) AS ageRatio, SUM(1) AS count FROM user GROUP BY ageRatio

场景六:根据小区年龄段统计男女人数

在场景五的基础上多了一个区分性别,用流程控制函数来设置SUM加一的情况。

SELECT INTERVAL(age,10,20,30,40,50,60,70,80,90) AS ageRatio, SUM(CASE WHEN sex=1 THEN 1 ELSE 0 END) AS male,SUM(CASE WHEN sex=0 THEN 1 ELSE 0 END) AS female FROM user GROUP BY ageRatio

小结:一)、通过区间统计需要使用MySQL的INTERVAL函数,第一个参数是需要比较的字段,后面是比较的区间,值必须从小到大二)、区间统计的结果也是二维数组,注意返回的结果可能不是连续的(这里的不连续可以用代码解决,毕竟区间数量较少)。第一个参数返回的是区间的下标,从0开始。三)、当age的值在区间范围内就SUM加一,也可以通过流程控制函数(CASE WHEN THEN ELSE END)来判断是加一还是加零

MySQL知识点

知道现在都是快餐文化,大家都很忙,很少有时间去揣摩各语法的特点。所以先把常用的场景写在前面,语法知识写在后面。

GROUP BY 分组

一)、分组一般与聚合函数一起使用如SUM,COUNT等二)、GROUP BY 在WHERE 语句之后

DATE_FORMAT 时间格式化

一)、用来修改时间的格式二)、语法格式: DATE_FORMAT(date,format) date必须是合格的时间参数,format是输出时间格式三)、常见的format格式有:

%Y: 4位数的年,%y: 2位数的年,%m: 2位数的月(00~12),%M: 英文单词的月,%d: 2位数的日(00~31),%u: 周,星期一是一周的第一条,更多可以访问w3school

UNION 联合结果

一)、UNION可以合并、联合,将多次查询结果合并成一个结果,通过查询结果合并解决了统计不连续的情况。二)、多条查询语句的列数必须一致,各列的顺序最好一致。场景四中,两条sql都只查询了date和count,且顺序保持一致。三)、union 去重,union all包含重复项

INTERVAL 比较间距

一)、INTERVAL()函数是比较列表(N, arg1, arg2, arg3...argN)中的N值。二)、INTERVAL()函数如果N<arg1则返回0,如果N<arg2则返回1,如果N<arg3则返回2,如果N为NULL,它将返回-1。三)、列表值必须是arg1 < arg2 < arg3 的形式才能正常工作。

流程控制函数

一)、case when then else end 是流程控制函数中的一种,还有一种是if函数二)、使用语法:

case when 条件1 then 值1when 条件2 then 值2...else 值nend

文章到这里就结束了。如果文章对你有帮助,可以点个"推荐",也可以"关注"我,获得更多丰富的知识。若文中有什么不对或者不严谨的地方,请指正。

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