MYSQL에서 10분마다 그룹 통계를 구현하는 방법

Mysql 관계형 데이터베이스 관리 시스템

MySQL은 스웨덴 MySQL AB 회사에서 개발한 오픈 소스 소규모 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. MySQL은 인터넷상의 중소규모 웹사이트에서 널리 사용되고 있습니다. 작은 크기, 빠른 속도, 낮은 총 소유 비용, 특히 오픈 소스의 특성으로 인해 많은 중소 웹 사이트에서는 웹 사이트 총 소유 비용을 줄이기 위해 MySQL을 웹 사이트 데이터베이스로 선택합니다.

이 글은 주로 MYSQL을 사용하여 10분마다 그룹 통계를 구현하는 방법을 소개합니다. 이 글은 자세한 샘플 코드를 제공하므로 모든 사람에게 도움이 될 것입니다. 특정 참조 값이 있습니다. 도움이 필요한 친구는 아래를 살펴볼 수 있습니다.

서문

이 글의 내용은 주로 MYSQL의 10분 단위 그룹 통계 구현 방법을 소개하고 있으며, 하루 내 사용자 로그인 및 작업 현황에 대한 분포도를 그리면, 이전에는 "저장 프로시저"를 사용하는 방법만 알고 있었습니다(비록 실행 속도는 빠르지만 실제로는 너무 유연하지 않습니다). 나중에는 유사한 구현을 유연하게 수행하기 위해 더 발전된 "그룹별" 방법을 사용하는 방법을 배웠습니다. 기능.

텍스트:

-- time_str '2016-11-20 04:31:11'
-- date_str 20161120

select concat(left(date_format(time_str, '%y-%m-%d %h:%i'),15),'0') as time_flag, count(*) as count from `security`.`cmd_info` where `date_str`=20161120 
group by time_flag order by time_flag; -- 127 rows

select round(unix_timestamp(time_str)/(10 * 60)) as timekey, count(*) from `security`.`cmd_info` where `date_str`=20161120 group by timekey 
order by timekey; -- 126 rows

-- 以上2个SQL语句的思路类似——使用「group by」进行区分，但是方法有所不同，前者只能针对10分钟(或1小时)级别，后者可以动态调整间隔大小，两者效率差不多，
可以根据实际情况选用

select concat(date(time_str),' ',hour(time_str),':',round(minute(time_str)/10,0)*10), count(*) from `security`.`cmd_info` where `date_str`=20161120 
group by date(time_str), hour(time_str), round(minute(time_str)/10,0)*10; -- 145 rows

select concat(date(time_str),' ',hour(time_str),':',floor(minute(time_str)/10)*10), count(*) from `security`.`cmd_info` where `date_str`=20161120 
group by date(time_str), hour(time_str), floor(minute(time_str)/10)*10; -- 127 rows (和 date_format 那个等价)

select concat(date(time_str),' ',hour(time_str),':',ceil(minute(time_str)/10)*10), count(*) from `security`.`cmd_info` where `date_str`=20161120 
group by date(time_str), hour(time_str), ceil(minute(time_str)/10)*10; -- 151 rows

&

DELIMITER //

DROP PROCEDURE IF EXISTS `usp_cmd_info`;

CREATE PROCEDURE `usp_cmd_info`(IN dates VARCHAR(12))
BEGIN
 SELECT count(*) from `cmd_info` where `time_str` BETWEEN CONCAT(dates, " 00:00:00") AND CONCAT(dates, " 00:10:00") 
 INTO @count_0;
 SELECT count(*) from `cmd_info` where `time_str` BETWEEN CONCAT(dates, " 00:10:00") AND CONCAT(dates, " 00:20:00") 
 INTO @count_1;
 ...
 SELECT count(*) from `cmd_info` where `time_str` BETWEEN CONCAT(dates, " 23:40:00") AND CONCAT(dates, " 23:50:00") 
 INTO @count_142;
 SELECT count(*) from `cmd_info` where `time_str` BETWEEN CONCAT(dates, " 23:50:00") AND CONCAT(dates, " 23:59:59") 
 INTO @count_143;
 select @count_0, @count_1, @count_2, @count_3, @count_4, @count_5, @count_6, @count_7, @count_8, @count_9, @count_10, 
 @count_11, @count_12, @count_13, @count_14, @count_15, @count_16, @count_17, @count_18, @count_19, @count_20, @count_21, 
 @count_22, @count_23, @count_24, @count_25, @count_26, @count_27, @count_28, @count_29, @count_30, @count_31, @count_32, 
 @count_33, @count_34, @count_35, @count_36, @count_37, @count_38, @count_39, @count_40, @count_41, @count_42, @count_43, 
 @count_44, @count_45, @count_46, @count_47, @count_48, @count_49, @count_50, @count_51, @count_52, @count_53, @count_54, 
 @count_55, @count_56, @count_57, @count_58, @count_59, @count_60, @count_61, @count_62, @count_63, @count_64, @count_65, 
 @count_66, @count_67, @count_68, @count_69, @count_70, @count_71, @count_72, @count_73, @count_74, @count_75, @count_76, 
 @count_77, @count_78, @count_79, @count_80, @count_81, @count_82, @count_83, @count_84, @count_85, @count_86, @count_87,
  @count_88, @count_89, @count_90, @count_91, @count_92, @count_93, @count_94, @count_95, @count_96, @count_97, @count_98, 
  @count_99, @count_100, @count_101, @count_102, @count_103, @count_104, @count_105, @count_106, @count_107, @count_108, 
  @count_109, @count_110, @count_111, @count_112, @count_113, @count_114, @count_115, @count_116, @count_117, @count_118, 
  @count_119, @count_120, @count_121, @count_122, @count_123, @count_124, @count_125, @count_126, @count_127, @count_128, 
  @count_129, @count_130, @count_131, @count_132, @count_133, @count_134, @count_135, @count_136, @count_137, @count_138, 
  @count_139, @count_140, @count_141, @count_142, @count_143;
END //

DELIMITER ;

show PROCEDURE status\G

CALL usp_cmd_info("2016-10-20");
上面的这段MySQL存储过程的语句非常长，不可能用手工输入，可以用下面的这段Python代码按所需的时间间隔自动生成：
import datetime

today = datetime.date.today()
# 或 由给定格式字符串转换成
# today = datetime.datetime.strptime('2016-11-21', '%Y-%m-%d')

min_today_time = datetime.datetime.combine(today, datetime.time.min) # 2016-11-21 00:00:00
max_today_time = datetime.datetime.combine(today, datetime.time.max) # 2016-11-21 23:59:59

sql_procedure_arr = []
sql_procedure_arr2 = []
for x in xrange(0, 60*24/5, 1):
  start_datetime = min_today_time + datetime.timedelta(minutes = 5*x)
  end_datetime = min_today_time + datetime.timedelta(minutes = 5*(x+1))
  # print x, start_datetime.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"), end_datetime.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
  select_str = 'SELECT count(*) from `cmd_info` where `time_str` BETWEEN "{0}" AND "{1}" INTO @count_{2};'.format(start_datetime, end_datetime, x)
  # print select_str
  sql_procedure_arr.append(select_str)
  sql_procedure_arr2.append('@count_{0}'.format(x))
print '\n'.join(sql_procedure_arr)
print 'select {0};'.format(', '.join(sql_procedure_arr2))

요약

위는 10분마다 통계를 그룹화하는 MYSQL 구현 방법의 전체 내용입니다. 관련 내용은 PHP 중국어 홈페이지(www.php.cn)를 주목해주세요!