PHP+MySQLを使用して一定期間内のデータ統計を最適化する手順の詳細な説明

今回は、PHP+MySQLを使って一定期間内のデータ統計を最適化する手順について、PHP+MySQLが一定期間内のデータ統計を最適化する際に注意すべき注意点について詳しく説明します。 . ここで実際のケースを見てみましょう。

インターネットプロジェクトでは、プロジェクトのデータ分析が不可欠です。通常、マーケティング戦略を調整するために、一定期間内の毎日の合計データの変化の傾向が計算されます。以下のケースを見てみましょう。

ケース

通常、電子商取引プラットフォームには、すべての注文情報を記録する注文フォームがあります。データ分析のために、ある月の 1 日あたりの注文数と売上高をカウントし、次のような統計グラフを作成する必要があります。

注文テーブルのデータ構造は以下の通りです:

毎日の注文数をクエリする月の合計金額はどのように計算すればよいですか?

一般的な方法

最初に思いつく最も簡単な方法は、php 関数 <a href="//m.sbmmt.com/wiki/1230.html" target=" を使用することです。 _blank">cal_days_in_month<code><a href="//m.sbmmt.com/wiki/1230.html" target="_blank">cal_days_in_month</a>() 获取当月天数，然后构造一个当月所有天的数组，然后在循环中查询每天的总数，构造新数组。

代码如下：

$month = '04';
$year = '2017';
$max_day = cal_days_in_month(CAL_GREGORIAN, $month, $year);   //当月最后一天
//构造每天的数组
$days_arr = array();
for($i=1;$i<=$max_day;$i++){
  array_push($days_arr, $i);
}
$return = array();
//查询
foreach ($days_arr as $val){
  $min = $year.&#39;-&#39;.$month.&#39;-&#39;.$val.&#39; 00:00:00&#39;;
  $max = $year.&#39;-&#39;.$month.&#39;-&#39;.$val.&#39; 23:59:59&#39;;
  $sql = "select count(*) as total_num,sum(`total_price`) as amount from `orders` where `enterdate` >= {$min} and `enterdate` <= {$max}";
  $return[] = mysqli_query($sql);
}
return $return;

这个sql简单，但是每次需要进行30次查询请，严重拖慢响应时间。

优化

如何使用一个sql直接查询出各天的数量总计呢？

此时需要利用 mysql 的 date_format 函数，在子查询中先查出当月所有订单，并将 enterdate 用 date_format 函数转换为 天 ，然后按天 group by() 月の日数を取得し、その月のすべての日の配列を構築し、ループ内で各日の合計数をクエリし、新しい配列を構築します。

コードは次のとおりです:

$month = '04';
$year = '2017';
$max_day = cal_days_in_month(CAL_GREGORIAN, $month, $year);   //当月最后一天
$min = $year.'-'.$month.'-01 00:00:00';
$max = $year.'-'.$month.'-'.$max_day.' 23:59:59';
$sql = "select t.enterdate,count(*) as total_num,sum(t.total_price) as amount (select date_format(enterdate,'%e') as enterdate,total_price from orders where enterdate between {$min} and {$max}) t group by t.enterdate order by t.enterdate";
$return = mysqli_query($sql);

この SQL は単純ですが、毎回 30 個のクエリが必要になるため、応答時間が大幅に遅くなります。

最適化

SQL を使用して毎日の合計数量を直接クエリするにはどうすればよいですか?

現時点では、mysql の date_format 関数を使用して、まずサブクエリ内の今月のすべての注文を見つけ、date_format 関数を使用して enterdate を日に変換する必要があります。次に、group by グループ統計を作成します。 コードは次のとおりです:

このようにして、30 個のクエリを 1 個に減らすと、応答時間が大幅に改善されます。
注:

1. 当月のすべてのデータをクエリする必要があるため、データ量が多すぎる場合はこの方法を採用しないでください。
2. その日のデータがないことによるデータの損失を避けるために、クエリ後、必要に応じてデータを処理する必要があります。

以上がPHP+MySQLを使用して一定期間内のデータ統計を最適化する手順の詳細な説明の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。