PHP+MySQL タイミング データ統計の最適化

今回は、PHP+MySQL タイミング データ統計の最適化について説明します。PHP+MySQL タイミング データ統計の最適化に関する 注意点 について、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:

25396A4E610E250C2D378D7EC94179E14617F2306.002017-04-01 17:23:262539 7EAD217C0533455EECDDE3​​9659ABCDAE917.902017-04-01 22:15:18

order_id	order_sn	total_price	enterdate
25398	032E6941DAD44F29651B53C41F6B48A0	163.03	2017-04-02 07:24:36

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="http://www.php.cn/wiki/1230.html" target=" を使用することです。 _blank">cal_days_in_month<code><a href="http://www.php.cn/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:

rrreee この記事の事例を読んだ後は、この方法を習得したと思います。さらに興味深い情報については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事に注目してください。
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以上がPHP+MySQL タイミング データ統計の最適化の詳細内容です。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。