事情是这样的,最近领导给了一个新的需求,要求在一张订单表中统计每个人第一次和第二次购买的时间间隔,最后还需要按照间隔统计计数,求出中位数等数据。

  • 由于MySQL不想Oracle那般支持行号、中位数等,所以怎么在表中统计处数据成为了关键

订单表结构,主要包含字段如下

  • id、订单号、购买人id、下单时间、商品信息字段、购买人信息字段等

1.为了方便后续统计,我的想法是构建了一张中间表,只存储一些关键字段,如购买人id,下单时间,订单号,以及购买的第几次,结构如下图:

MySQL在按照某个字段分组、排序加序号-LMLPHP

字段解释:fans_id:购买人id、order_time:下单时间、tid:订单号、series:商品系列、shop:店铺、times:第几次购买、sync_time:同步时间、effective:是否有效、failure_time:失效时间

2.写了一段代码,处理历史订单,把所有数据按照表中格式添加进去,方便统计,每次新订单进来时,更新一下这个表即可。

3.统计:

-- 统计购买次数最大和最小
select max(times) from 统计表 where effective = '有效'
-- 统计最大购买次数间隔、最小间隔以及平均间隔(中位数的话,由于MySQL没有中位数函数,所以可以利用子查询的SQL通过程序代码计算)
SELECT
    max(date) as max,
    min(date) as min,
    sum( date * mans ) / count( mans ) as avg
FROM
    (
    SELECT
        ifnull(datediff( a.order_time, ( SELECT order_time FROM  统计表 WHERE times = 次数1 AND effective = '有效' AND a.fans_id = fans_id ) ),0) AS date,
        a.fans_id,
        1 AS mans
    FROM
         统计表 a
    WHERE
    a.times = 次数2 AND effective = '有效'
    ) t

4.由于接收订单后,可能状态会变,无法确保次数准确,更新统计表中每个人的次数SQL如下:

UPDATE
      (SELECT @rownum:=@rownum+1  as rn,id,fans_id,order_time from
            (SELECT id,fans_id,order_time  from
                  统计表 where  fans_id = 购买人 and effective = '有效'
                        ORDER BY order_time asc)   h,
             (SELECT @rownum:=0) t) t1,
            statistics_repurchase  t2
set t2.times=t1.rn where t2.id=t1.id;

5.由于需求还需要支持按照商品系列查询,所以需要在该表基础之上建立临时表以作统计,满足

第一版SQL如下:

SELECT
   a.fans_id,
   a.order_time,
   a.sync_time,
   count( * ) AS times
FROM
   统计表 AS a,
   统计表 AS b
WHERE
   a.fans_id = b.fans_id
   AND a.order_time >= b.order_time
   AND a.effective = '有效'
   AND b.effective = '有效'
   AND a.series LIKE concat('%','系列','%')
   AND b.series LIKE concat('%','系列','%')
GROUP BY
   a.fans_id,
   a.id
-- 按照购买人id,按照购买时间进行排序,并标记序号,加上创建表语句如下(建表时需加索引,方便后续查找):
CREATE TABLE 临时表名 (
       id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
       fans_id VARCHAR ( 32 ),
       order_time datetime,
       sync_time date,
       times INT ( 6 ),
       PRIMARY KEY ( id ),
       INDEX mid_fans_id ( fans_id ) USING BTREE,
       INDEX mid_order_time ( order_time ) USING BTREE,
       INDEX mid_times ( times ) USING BTREE,
       INDEX mid_sync_time ( sync_time ) USING BTREE
   )
   AS
   (
       SELECT
           a.fans_id,
           a.order_time,
           a.sync_time,
           count( * ) AS times
       FROM
           统计表 AS a,
           统计表 AS b
       WHERE
           a.fans_id = b.fans_id
           AND a.order_time >= b.order_time
           AND a.effective = '有效'
           AND b.effective = '有效'
           AND a.series LIKE concat('%','系列','%')
           AND b.series LIKE concat('%','系列','%')
       GROUP BY
           a.fans_id,
           a.id
       );
-- 由于数据库版本为5.4,所以建完临时表不支持一条sql多次查询,没办法,只能直接创建表

结果如图:

MySQL在按照某个字段分组、排序加序号-LMLPHP

满足了排序,但是后来我发现有一些人是同时间下单的,以至于某些人的times是重复的,于是更新为下面的SQL

SELECT
	a.fans_id,
	a.order_time,
	a.sync_time,
        ( @i := CASE WHEN @pre_keyword = fans_id THEN @i + 1 ELSE 1 END ) AS times,
	@pre_keyword:=fans_id
FROM
	( SELECT fans_id, order_time, sync_time FROM 统计表 WHERE effective = '有效'  AND series LIKE concat('%','系列','%')  ORDER BY fans_id,order_time ) a,
	( SELECT @i := 0, @pre_keyword := '' ) AS b

这次的sql是按照时间排序后,判断当前购买人第几次出现,打上序号,由此满足需求

查询结果和上图相同,就不附图了哈

效率这,购买人id,下单时间需要创建索引,否则可能有些慢,测试库中数据大概七百万左右,总体查询可在四秒内完成

希望这篇文章能在开发中给予您一定的帮助,新人博客主,码龄一年,如有更好的方案,望指教!

01-10 00:11