登陆用户可以随时查看某个时间段的新增合同数
华东区总经理
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华北区总经理
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| |---销售员432
id 合同id
name 合同名称
created_at 创建时间
created_by 创建人
updated_at 修改时间
updated_by 修改人
【新增合同数】 = 【所有下级的新增合同数】+【本人新增合同数】
数据库是mysql，因为上级合同数，是所有下级的合同数之和，所以，我们递归得到了用户所有下级的用户id
然后再用count(*) from 表 where （created_at时间段条件） and created_by in (所有的下级用户id，包含当前登录用户id)
问题：数据是准确的，但是效率低下，对服务器性能也有影响
单独用一个表来记录每个用户每天的新增合同数，还是先得到所有下级用户的id，然后再用
select sum（inum） from user_count where （created_at时间段条件）
and created_by in (所有的下级用户id，包含当前登录用户id)
问题:每次 增加，删除，批量删除，都要修改这个字段，如果用户量增大，计数错误的可能性非常大，虽然统计方便了，但是数据不准确
我们网站要统计今日新增，昨日新增，本周新增，本月新增，本季度新增，本年新增，用户还可以自己输入时间段查询
请问大家有没有什么好的方案，可以让数据既准确，统计起来效率又高的？
考虑一下把新增的合同放一份到redis，每日清零一次就好了。
方案一是优选方案，唯一的问题是递归获取所有下级人员比较慢。那么我们就解决这个问题！
假设人员表大概结构如下，一个典型的树状数据存储。
ID，Name, ParentId
给它加一个字段Path，其值为到达该人员的访问路径，比如
-12-45-765-，其中765是当前用户Id，45是765的上级，12是45的上级。有了这个字段后，根据某个领导的id筛选出他所有的下级以及他自己就易如反掌。
select id from employee where path like '%-45-%'以后在更新人员从属关系时，记得要更新这个字段就好了。
你这个如果数据量大，每次查看的时候都去现查询计算，这个压力非常非常大啊，不管是用哪种方案。
对于这种的，你还不如直接做流式计算统计了。来一条数据计算一次，使用的时候直接查询一次即可。
为了不影响正常流程的性能，流式计算统计可以异步操作
我们系统就做过类似的统计，看每天统计可以看最近90天，看每月可以看最近3年，3年之前的就只能按年查看，感觉和你的需求差不多
我是自己写了一个小流式计算统计的小代码，花不了一周时间。
github.com/panjjo/flysnow 当然代码写的还是比较烂的。
这种是在数据库领域中常见的OLAP的需求，可以考虑物化视图。
供参考。
Love MongoDB！ Have fun！
写一个定时任不就解决了啊，说这么多！！！