Optimierung der PHP+MySQL-Timing-Datenstatistik

Dieses Mal werde ich Ihnen die Optimierung der PHP+MySQL-Timing-Datenstatistiken vorstellen. Was sind die Vorsichtsmaßnahmen für die Optimierung der PHP+MySQL-Timing-Datenstatistiken?

Bei Internetprojekten ist die Datenanalyse des Projekts unerlässlich. Normalerweise wird der Trend der gesamten täglichen Datenänderungen innerhalb eines bestimmten Zeitraums berechnet, um die Marketingstrategie anzupassen. Schauen wir uns die folgenden Fälle an.

Fall

In der E-Commerce-Plattform gibt es normalerweise ein Bestellformular, um alle Bestellinformationen zu erfassen. Jetzt müssen wir die Anzahl der Bestellungen und den Umsatz pro Tag in einem bestimmten Monat zählen, um das folgende statistische Diagramm für die Datenanalyse zu zeichnen.

Die Datenstruktur der Bestelltabelle ist wie folgt:

order_id	order_sn	total_price	enterdate
25396	A4E610E250C2D378D7EC94179E14617F	2306.00	2017-04-01. 17:23:26
25397	EAD217C0533455EECDDE39659ABCDAE9	17,90	2017-04-01 22:15:18
25398	032E6941DAD44F29651B53C41F6B48A0	163.03	2017-04-02 07:24:36

Wie kann man zu diesem Zeitpunkt die Anzahl der an jedem Tag eines bestimmten Monats aufgegebenen Bestellungen und den Gesamtbetrag abfragen?

Allgemeine Methode

Die erste und einfachste Möglichkeit besteht darin, die PHP-Funktion

zu verwenden, um die Anzahl der Tage zu ermitteln den Monat, erstellen Sie dann eine Liste aller Tage im Monatsarray und fragen Sie dann die Tagessumme in einer Schleife ab, um ein neues Array zu erstellen. <a href="http://www.php.cn/wiki/1230.html" target="_blank">cal_days_in_month</a>()

Der Code lautet wie folgt:

$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;

Dieses SQL ist einfach, erfordert jedoch jedes Mal 30 Abfragen, was die Antwortzeit erheblich verlangsamt.

Optimierung

Wie verwende ich eine SQL, um die Gesamtmenge jedes Tages direkt abzufragen?

Zu diesem Zeitpunkt müssen Sie die Funktion

von MySQL verwenden, um zunächst alle Bestellungen des aktuellen Monats in der Unterabfrage herauszufinden, das Eingabedatum mithilfe der Funktion date_format in Tage umzuwandeln und dann die Statistiken zu gruppieren pro Tag date_format. Der Code lautet wie folgt: group by

$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);

Ich glaube, dass Sie die Methode beherrschen, nachdem Sie den Fall in diesem Artikel gelesen haben. Weitere spannende Informationen finden Sie in anderen verwandten Artikeln auf der chinesischen PHP-Website!

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Das obige ist der detaillierte Inhalt vonOptimierung der PHP+MySQL-Timing-Datenstatistik. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!