本文實例講述了PHP實作的統計資料功能。分享給大家供大家參考,具體如下:
統計,就是把基本的數據,整合起來。
用到sql的,有group by 功能,count功能,order by功能等等。
sql將收集的數據,進行統計分析。
一般情況下,sql處理後得到的數據,還要透過php的邏輯來進行整理。
以一定的格式,展示到前台。 (推薦學習:PHP程式設計從入門到精通)
一般都是以陣列的方式展示,這也是資料結構的概念。
看這張圖片,基本想想結構大概是
{上線數,出單總數,核過總數,總人均,總核率,{(坐席人1 ,工號1,出單數1,出貨數1,核單率1),(坐席人2,工號2,出單數2,出貨數2,核單率2)}}
如果用php展示成上面的結構的話,就很好處理了。
首先透過sql取得初次處理的數據,
別小看這初次處理的數據,處理的好,會非常的便捷。
SELECT a.user,count(order_id) as subcount,b.passcount,c.full_name from vicidial_order a LEFT JOIN (SELECT user,count(order_id) as passcount from vicidial_order where time > UNIX_TIMESTAMP('2015-11-7') and user_group = 'TeamOne' and verifysta = 'Y' GROUP BY user ) b on a.user = b.user LEFT JOIN vicidial_users c on a.user = c.user where time > UNIX_TIMESTAMP('2015-11-7') and a.user_group = 'TeamOne' GROUP BY a.user ;
sql思路,歸類訂單表,以user來進行歸類。
取得每個人,當天的訂單提交總數count()。
也要取得每個人,訂單通過審核的總數,透過where篩選。
然後關聯查詢其他相關資料。
有了這些基本數據,其他的相關數據都能出來了。
透過php來處理獲取,其中變數命名要清晰,這樣也有利於閱讀程式碼。
$select_sql = "SELECT a.user,count(order_id) as subcount,b.passcount,c.full_name from vicidial_order a LEFT JOIN (SELECT user,count(order_id) as passcount from vicidial_order where time > UNIX_TIMESTAMP('".$today."') and user_group = '".$user_group."' and verifysta = 'Y' GROUP BY user ) b on a.user = b.user LEFT JOIN vicidial_users c on a.user = c.user where time > UNIX_TIMESTAMP('".$today."') and a.user_group = '".$user_group."' GROUP BY a.user "; $rows = mysqli_query( $db_conn, $select_sql ); $row_counts_list = mysqli_num_rows( $rows ); if ( $row_counts_list != 0 ) { $i = 0; while($rs = mysqli_fetch_assoc( $rows )) // mysqli_fetch_assoc 获取键值数据 mysqli_fetch_field 获取一条数据 mysqli_fetch_fields 获取多组数据 mysqli_fetch_row { $outData['list'][$i]['user'] = $rs['user']; $outData['list'][$i]['full_name'] = $rs['full_name']; $outData['list'][$i]['subcount'] = $rs['subcount']; $outData['list'][$i]['passcount'] = $rs['passcount']; $outData['list'][$i]['passrate'] = round(($rs['passcount']/$rs['subcount'])*100)."%"; $outData['all_subcount'] += $rs['subcount']; $outData['all_passcount'] += $rs['passcount']; $i++; } $outData['all_passrate'] = round(($outData['all_passcount']/$outData['all_subcount'])*100)."%"; $outData['online_count'] = $row_counts_list; $outData['average_subcount'] = round($outData['all_subcount']/$outData['online_count'],1); }
以上是php怎麼確保統計的資料正確的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!