Heim Datenbank MySQL-Tutorial Erstellen Sie Histogrammdiagramme mit MySQL – Tutorial

Erstellen Sie Histogrammdiagramme mit MySQL – Tutorial

Aug 27, 2024 am 06:38 AM

Um eine statistische Abfrage zum Erstellen eines Histogrammdiagramms mit MySQL zu erstellen, können Sie die Funktion COUNT() zusammen mit GROUP BY verwenden, um das Vorkommen von Werten innerhalb eines angegebenen Bereichs oder einer bestimmten Kategorie zu zählen, die durch die Gruppierungsbeschränkung erstellt wurde.

Insbesondere für Zeitreihendaten gibt es viele Anwendungsfälle für Histogramme wie die Überwachung der Anzahl der registrierten Benutzer in einem täglichen Intervall in den letzten 30 Tagen. Wir nutzen diese Abfragen in unserem Administrations-Backend, um einige wichtige KPIs zu überwachen.

Leider hatten SQL-Datenbanken nie native Unterstützung für die Darstellung von Histogrammen, aber sie gehören zu den am häufigsten verwendeten Diagrammen zur Verfolgung von Metriken aller Art.

In diesem Artikel zeige ich Ihnen, wie Sie für diesen Zweck Abfragen erstellen und einige Einschränkungen überwinden. Nehmen wir an, Sie haben eine Tabelle namens „sales“ mit einer Spalte namens „sale_date“, die das Datum und die Uhrzeit jedes Verkaufs enthält. Sie möchten ein Histogramm erstellen, das die Verteilung der Verkäufe über monatliche Intervalle zeigt.

SELECT 
    DATE_FORMAT(sale_date, '%Y-%m') AS sales_month,
    COUNT(*) AS count
FROM 
    sales
GROUP BY 
    DATE_FORMAT(sale_date, '%Y-%m');

n dieser Abfrage:

  • DATE_FORMAT(sale_date, '%Y-%m') formatiert die Spalte sale_date in das Jahr-Monat-Format (z. B. „2024-01“ für Januar 2024).
  • COUNT(*) zählt die Anzahl der Verkaufsereignisse innerhalb jedes Monats.
  • FROM sales gibt die Tabelle an, aus der die Daten abgerufen werden sollen.
  • GROUP BY DATE_FORMAT(sale_date, '%Y-%m') gruppiert die Verkaufsdaten basierend auf den formatierten Verkaufsdaten in monatliche Intervalle.

Diese Abfrage liefert Ihnen die Anzahl der Verkaufsereignisse innerhalb jedes Monatsintervalls und ermöglicht Ihnen die Erstellung eines Histogrammdiagramms, um die Verteilung der Verkäufe im Zeitverlauf zu visualisieren.

So füllen Sie Lücken in der Histogrammabfrage
Wenn Sie diese Abfrage ausführen, werden Sie wahrscheinlich einige fehlende Monate in der Ergebnismenge sehen, wahrscheinlich weil Sie in bestimmten Monaten keine Verkäufe haben, sodass die GROUP BY-Funktion für diese Intervalle keine Daten generieren kann.

Wie kann die Abfrage angepasst werden, um diese Lücken mit einem Standardwert von Null zu füllen? Ansonsten bleibt das Histogramm unvollständig.

Um die Lücken im Ergebnissatz zu schließen und sicherzustellen, dass alle Monate dargestellt werden, auch wenn in bestimmten Monaten keine Verkäufe stattfinden, können Sie die Monate für das ausgewählte Kalenderintervall mithilfe eines rekursiven allgemeinen Tabellenausdrucks (CTE) dynamisch generieren.

Es generiert eine Folge von Daten, die den gewünschten Zeitraum abdecken. Anschließend können Sie diese Datumsfolge mit Ihren Verkaufsdaten LINKS VERBINDEN, um alle Monate in die Ergebnismenge einzubeziehen.

WITH RECURSIVE DateRange AS (
    SELECT 
        DATE_FORMAT(DATE_SUB(DATE_FORMAT(NOW(), '%Y-%m-01'), INTERVAL 11 MONTH), '%Y-%m-01') AS min_date,
        DATE_FORMAT(NOW(), '%Y-%m-01') AS max_date
    UNION ALL
    SELECT 
        DATE_FORMAT(DATE_ADD(min_date, INTERVAL 1 MONTH), '%Y-%m-01'),
        max_date
    FROM 
        DateRange
    WHERE 
        DATE_ADD(min_date, INTERVAL 1 MONTH) <= max_date
)
SELECT 
    DATE_FORMAT(DateRange.min_date, '%Y-%m') AS sales_month,
    COUNT(sales.sale_date) AS count
FROM 
    DateRange
LEFT JOIN 
    sales ON DATE_FORMAT(DateRange.min_date, '%Y-%m') = DATE_FORMAT(sales.sale_date, '%Y-%m')
GROUP BY 
    sales_month
ORDER BY 
    sales_month;

Der DateRange CTE (gemeinsamer Tabellenausdruck) generiert rekursiv eine Folge von Monaten, die den Zeitbereich zwischen dem minimalen und maximalen Verkaufsdatum in Ihrer Verkaufstabelle abdeckt.

Diese Abfrage generiert dynamisch die Monate für das ausgewählte Kalenderintervall basierend auf den minimalen und maximalen Verkaufsterminen in Ihrer Verkaufstabelle und stellt sicher, dass alle Monate im Ergebnissatz dargestellt werden.

Füllen Sie die Lücken mit Code

Die SQL-Lösung ist für Entwickler möglicherweise etwas weniger komfortabel, und auch der Bedarf an weiteren Anpassungen kann dazu führen, dass eine codebasierte Lösung bevorzugt wird.

In diesem Fall können Sie in drei einfachen Schritten das gleiche Ergebnis erzielen:

  • Erstellen Sie das Array mit dem Zeitintervall Ihrer Interessen;
  • Erhalten Sie das Ergebnis der GROUP BY-Abfrage;
  • Füge sie zusammen.

Hier ist der Codeausschnitt mit Laravel und der Carbon-Bibliothek:

$dates = [];

// Create the array with the time interval of your interests
for(
    $day = now()->subDays(31);
    $day->startOfDay()->lte(now());
    $day->addDay()
) {
    $dates[] = [
        'day' => $day->format('Y-m-d'),
        'total' => 0,
    ];
}

// Get the result from the GROUP BY query
$sales = $product->sales()->select(DB::raw('DATE(sale_at) as day, CAST(SUM(qty) AS UNSIGNED) as total'))
    ->where('sale_at', '>=', now()->subDays(31))
    ->groupBy('day')
    ->get();

// Merge them
return array_map(function ($date) use ($sales) {
    foreach ($sales as $sale) {
        if ($date['day'] === $sale['day']) {
            return $sale;
        }
    }
}, $dates);

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Create Histogram Charts With MySQL – Tutorial

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Analyse des MySQL Slow Query -Protokolls, um Leistungs Engpässe zu finden Analyse des MySQL Slow Query -Protokolls, um Leistungs Engpässe zu finden Jul 04, 2025 am 02:46 AM

Schalten Sie MySQL langsame Abfrageprotokolle ein und analysieren Sie standhafte Leistungsprobleme. 1. Bearbeiten Sie die Konfigurationsdatei oder setzen Sie dynamisch Slow_query_log und long_query_time; 2. Das Protokoll enthält wichtige Felder wie query_time, lock_time, rows_examed, um die Effizienz -Engpässe zu beurteilen. 3. Verwenden Sie Mysqldumpslow- oder Pt-Query-Digest-Tools, um die Protokolle effizient zu analysieren. 4. Optimierungsvorschläge umfassen das Hinzufügen von Indizes, das Vermeidung von Auswahl*, das Aufteilungsabfragen usw. Das Hinzufügen eines Index zu user_id kann die Anzahl der gescannten Zeilen erheblich reduzieren und die Effizienz der Abfrage verbessern.

Logische Sicherungen mit MySQldump in MySQL durchführen Logische Sicherungen mit MySQldump in MySQL durchführen Jul 06, 2025 am 02:55 AM

Mysqldump ist ein gemeinsames Werkzeug, um logische Sicherungen von MySQL -Datenbanken durchzuführen. Es generiert SQL -Dateien, die Anweisungen erstellen und einfügen, um die Datenbank wieder aufzubauen. 1. Es wird nicht die Originaldatei getroffen, sondern die Datenbankstruktur und den Inhalt in tragbare SQL -Befehle konvertiert. 2. Es ist für kleine Datenbanken oder eine selektive Wiederherstellung geeignet und ist nicht für die schnelle Wiederherstellung von Daten auf TB-Ebene geeignet. 3. Die gemeinsamen Optionen sind-Single-Transaktion, -databasen,-ALLE-DATABASEN, -ROUTINES usw.; 4. Verwenden Sie den Befehl MySQL, um während der Genesung importieren zu können, und können Sie fremde Schlüsselprüfungen ausschalten, um die Geschwindigkeit zu verbessern. 5. Es wird empfohlen, die Sicherung regelmäßig zu testen, die Komprimierung und automatische Einstellung zu verwenden.

Umgang mit Nullwerten in MySQL -Spalten und -Anfragen Umgang mit Nullwerten in MySQL -Spalten und -Anfragen Jul 05, 2025 am 02:46 AM

Beachten Sie bei der Behandlung von Nullwerten in MySQL: 1. Beim Entwerfen der Tabelle sind die Schlüsselfelder auf Notnull gesetzt, und optionale Felder sind null zugelassen. 2. isnull oder isnotnull muss mit = oder! = Verwendet werden; 3. IFNULL oder Koalesce -Funktionen können verwendet werden, um die Standardwerte für die Anzeige zu ersetzen. 4. Seien Sie vorsichtig, wenn Sie Nullwerte direkt verwenden, wenn Sie einfügen oder aktualisieren, und achten Sie auf die Verarbeitungsmethoden für Datenquellen und ORM -Framework. NULL stellt einen unbekannten Wert dar und entspricht keinem Wert, einschließlich sich selbst. Seien Sie daher vorsichtig, wenn Sie Tabellen abfragen, zählen und anschließen, um fehlende Daten oder logische Fehler zu vermeiden. Die rationale Verwendung von Funktionen und Einschränkungen kann die durch NULL verursachten Störungen wirksam verringern.

Zurücksetzen des Stammkennworts für MySQL Server Zurücksetzen des Stammkennworts für MySQL Server Jul 03, 2025 am 02:32 AM

Um das Stammkennwort von MySQL zurückzusetzen, befolgen Sie die folgenden Schritte: 1. Stoppen Sie den MySQL -Server, verwenden Sie Sudosystemctlstopmysql oder sudosystemctlStopmysqld. 2. Führen Sie MySQL in--skip-Grant-Tabellen-Modus aus und führen Sie Sudomysqld-Skip-Grant-Tabellen aus &; 3.. Melden Sie sich bei MySQL an und führen Sie den entsprechenden SQL -Befehl aus, um das Passwort gemäß der Version zu ändern, z.

So überprüfen Sie die MySQL -Version in der Windows -Eingabeaufforderung So überprüfen Sie die MySQL -Version in der Windows -Eingabeaufforderung Jul 01, 2025 am 01:41 AM

Um die MySQL-Version zu überprüfen, können Sie die folgenden Methoden in der Windows-Eingabeaufforderung verwenden: 1. Verwenden Sie die Befehlszeile, um direkt anzuzeigen, MySQL-Version oder MySQL-V; 2. Führen Sie SelectVersion () aus, nachdem Sie sich beim MySQL -Client angemeldet haben ;; 3. Suchen Sie manuell durch den Installationspfad, wechseln Sie zum Verzeichnis von MySQL Bin und führen Sie MySQL.exe-Version aus. Diese Methoden sind für verschiedene Szenarien geeignet, die ersten beiden werden am häufigsten verwendet und der dritte ist für Situationen geeignet, in denen Umgebungsvariablen nicht konfiguriert sind.

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