PHP+MySQL을 사용하여 정해진 기간 내에 데이터 통계를 최적화하는 단계에 대한 자세한 설명

이번에는 PHP+MySQL을 사용하여 일정 기간 내 데이터 통계를 최적화하는 단계에 대해 자세히 설명하겠습니다. 일정 기간 내 데이터 통계를 최적화할 때 PHP+MySQL에서 주의해야 할 주의사항은 무엇인가요? 다음은 실제 사례입니다. 살펴보겠습니다.

인터넷 프로젝트에서는 프로젝트에 대한 데이터 분석이 필수적입니다. 일반적으로 일정 기간 동안의 일일 총 데이터 변화 추세를 계산하여 마케팅 전략을 조정합니다. 다음 사례를 살펴보겠습니다.

사례

일반적으로 전자상거래 플랫폼에는 모든 주문 정보를 기록하는 주문 양식이 있습니다. 이제 데이터 분석을 위해 다음과 같은 통계 차트를 그리기 위해 특정 달의 일별 주문 건수와 판매량을 계산해야 합니다.

주문 테이블의 데이터 구조는 다음과 같습니다.

일별 주문 건수 조회 해당 달의 총액은 어떻게 계산해야 하나요?

일반적인 방법

먼저 생각하기 가장 쉬운 방법은 PHP 함수 <a href="//m.sbmmt.com/wiki/1230.html" target="을 사용하는 것입니다. _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() 해당 월의 일수를 가져온 다음 해당 월의 모든 날짜로 구성된 배열을 구성한 다음 루프에서 각 날짜의 총 수를 쿼리하고 새 배열을 구성합니다.

코드는 다음과 같습니다.

$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);

이 SQL은 간단하지만 매번 30개의 쿼리가 필요하므로 응답 시간이 심각하게 느려집니다.

Optimization

SQL을 사용하여 일일 총 수량을 직접 쿼리하는 방법은 무엇입니까?

이때, 먼저 mysql의 date_format 함수를 사용하여 서브쿼리에서 당월의 주문을 모두 알아내고, date_format 함수를 사용하여 Enterdate를 일수로 변환하고, 그런 다음 그룹화 기준 그룹 통계를 선택하세요. 코드는 다음과 같습니다.

이런 방식으로 쿼리 30개를 1개로 줄이면 응답 시간이 크게 향상됩니다.
참고:

1. 이번 달의 모든 데이터를 쿼리해야 하므로 데이터 양이 너무 많은 경우에는 이 방법을 사용하지 마십시오.
2. 당일 데이터 없음으로 인한 데이터 손실을 방지하려면 쿼리 후 필요에 따라 데이터를 처리해야 합니다.

위 내용은 PHP+MySQL을 사용하여 정해진 기간 내에 데이터 통계를 최적화하는 단계에 대한 자세한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!