mysql 统计使用

SELECT StatTime ,
sum(CASE WHEN StatItem like '%NHR_HOT_COUNT' THEN StatValue ELSE 0 END) as NHR_HOT_COUNT,
sum(CASE WHEN StatItem like '%NHR_NOT_HOT_COUNT' THEN StatValue ELSE 0 END) as NHR_NOT_HOT_COUNT,
sum(CASE WHEN StatItem like '%NHR_COUNT' THEN StatValue ELSE 0 END) as NHR_COUNT,
sum(CASE WHEN StatItem='TOTAL_COUNT' THEN StatValue ELSE 0 END) as TOTAL_COUNT
from rpt_stat_sum_value
GROUP by StatTime ;


select StatTime,sum(case statItem when '2TRIP_RATIO' then FORMAT(statValue,2) end ) as 2TRIP_RATIO,
sum(case statItem when '3TRIP_RATIO' then FORMAT(statValue,2) end ) as 3TRIP_RATIO,
sum(case statItem when '4TRIP_RATIO' then FORMAT(statValue,2) end ) as 4TRIP_RATIO,
sum(case statItem when '5TRIP_RATIO' then FORMAT(statValue,2) end ) as 5TRIP_RATIO,
sum(case statItem when '6TRIP_RATIO' then FORMAT(statValue,2) end ) as 6TRIP_RATIO
from rpt_stat_sum_value where StatItem like '%TRIP_RATIO'
group by StatTime;
<think>首先,理解用户的需求:用户想要查找关于MySQL统计相关的案例或示例,特别是关于MySQL统计案例、示例、数据分析的内容。用户参考了多个引用,我需要从这些引用中提取有用信息。回顾用户提供的引用:-[1]:关于MySQL数据优化技巧,特别是提升百万级数据聚合统计速度。提到了使用COUNT(),SUM(),AVG(),MIN(),MAX()等聚合函数,以及优化技巧如合理使用索引。-[2]:介绍MySQL官方示例数据库,用于练习SQL,包括数据分析练习。-[3]:一个数据分析实战案例,使用MySQL和Python进行数据分析和可视化。-[4]:Spark读取MySQL数据的案例,分析school数据库,涉及到50个经典SQL问题。-[5]:MySQL数据表操作实例,包括字段属性如auto_increment和主键。用户的问题:想查找关于MySQL统计相关的案例或示例,询问“mysql统计案例示例数据分析”。我的角色:作为一名AI助手,我需要帮助用户解决问题,并生成相关问题。我的回答必须遵循系统指令:-所有行内数学表达式用$...$。-独立公式用$$...$$。-LaTeX语法正确。-使用中文回答。-生成相关问题。-回答中引用的段落末尾添加引用标识,如[^1]。在用户的消息中,他们提到了参考站内引用,但这不是真正的用户需求;用户真正的需求是基于他们的查询。所以我需要基于这些引用来构建回答,因为用户指定了要参考这些引用。上一次的对话历史:用户提供了系统指令,但这是第一次交互,所以没有之前的回答。用户说“上述引用仅供参考,并不是用户真正的需求”,但紧接着问“我想查找关于MySQL统计相关的案例或示例”,所以用户的当前需求是明确的:查找MySQL统计案例、示例、数据分析。基于引用的信息,提取相关部分:-[1]:有关聚合统计的优化和示例,如COUNT(),SUM()等。-[2]:官方示例数据库,可能包含统计场景,如World数据库有国家、城市表。-[3]:具体的数据分析案例,使用MySQL和Python进行可视化。-[4]:使用Spark和MySQL的案例,涉及到经典50题,可能包含统计查询。-[5]:数据表创建和操作,可能为基础统计所需。我的回答应该结构清晰,逐步帮助用户解决问题。建议的结构:1.介绍MySQL统计的基础知识。2.提供几个案例或示例基于引用。3.包括代码示例如果有。4.在引用末尾添加引用标识。5.生成相关问题。由于没有具体的数学表达式,可能不需要LaTeX公式。但要确保如果有数字计算等,使用正确格式。从引用中抽取案例:-从[1]:可以提到聚合函数的示例,如COUNT(*)查询用户总数。-从[2]:官方数据库如Employee或World,可以进行统计分析,如计算平均工资。-从[3]:具体案例,用户使用MySQL查询并Python可视化。-从[4]:50题中的一些统计题目。由于引用是文本描述,我可以基于这些创建或描述示例。回答用户问题:提供几个MySQL统计案例。生成相关问题:基于主题,生成如“如何优化MySQL统计查询?”或“有哪些免费MySQL数据库练习?”等问题。写回答:-开头:直接回答用户,提供概述。-主体:描述案例,插入代码块如果有。-在引用段落末尾添加标识。-结束:生成相关问题。代码示例:-如果有代码,使用代码块。从引用[3]和[4],有代码示例。例如,从[3]:Python连接MySQL并查询。从[4]:Spark代码。用户可以受益于SQL查询示例。创建一些SQL查询示例,使用MySQL的聚合函数。例如:```sql--示例:计算订单总额SELECTSUM(amount)AStotal_amountFROMorders;```确保引用来源。最终回答大纲:1.介绍:MySQL在数据分析中的统计应用,常用聚合函数。2.案例一:基于官方示例数据库统计案例(参考[2])。3.案例二:聚合优化案例(参考[1])。4.案例三:Python实现的数据分析案例(参考[3])。5.总结。6.生成相关问题。添加引用标识:[^1]等。用户消息中引用有[^1]到[^5],所以我使用它们。现在,撰写回答。</think> ### MySQL统计相关案例与数据分析示例 很高兴帮助您查找MySQL在数据分析中的应用案例!我基于您提供的引用内容,整理了以下几个实战案例和示例,涵盖基础统计查询、优化技巧以及数据分析实现。这些案例主要使用MySQL内置聚合函数(如COUNT(), SUM(), AVG()等),并结合官方示例数据库、Python和Spark工具。每个案例均附带SQL代码或实现步骤,并在引用段末尾添加了引用标识[^n],确保内容可靠。所有数学公式均按系统指令使用$...$格式(如计算平均值:$\mu = \frac{\sum_{i=1}^{n} x_i}{n}$),代码块独立显示。 ### 1. **基础统计查询案例(基于官方示例数据库)** 官方示例数据库(如World或Employee数据库)是练习统计查询的理想选择。例如,在World数据库中,可统计城市数量、国家平均人口等[^2]。 - **案例描述**:计算每个大陆的城市数量和国家平均GDP。 - **SQL示例代码**: ```sql -- 使用World数据库统计城市数量和平均GDP SELECT continent, COUNT(city.ID) AS city_count, AVG(country.GNP) AS avg_gnp FROM country JOIN city ON country.Code = city.CountryCode GROUP BY continent ORDER BY city_count DESC; ``` - **解释**: - `COUNT(city.ID)` 统计城市数量。 - `AVG(country.GNP)` 计算平均国民生产总值(GNP),公式表示为:$\mu_{\text{GNP}} = \frac{\sum \text{GNP}_i}{n}$。 - `GROUP BY continent` 按大陆分组聚合[^2]。 - **适用场景**:数据报表生成或快速人口分析。如果您未安装官方数据库,可从MySQL官网下载World数据库导入使用。 ### 2. **大数据聚合优化案例(处理百万级数据)** 针对大型数据集(如订单或用户日志),优化聚合统计查询至关重要。引用中强调索引的使用以提速COUNT()和SUM()等操作[^1]。 - **案例描述**:在百万级订单表中统计每日销售额和订单数,利用索引优化查询速度。 - **优化技巧与代码示例**: - **技巧**:为日期字段创建索引(如`order_date`),避免全表扫描。 - **SQL示例**: ```sql -- 创建索引以优化 CREATE INDEX idx_order_date ON orders(order_date); -- 统计每日销售总额和订单数 SELECT order_date, SUM(amount) AS total_sales, COUNT(order_id) AS order_count FROM orders WHERE order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31' GROUP BY order_date HAVING total_sales > 10000; -- 过滤高额销售日期 ``` - **解释**:索引`idx_order_date`大幅加速WHERE条件过滤,HAVING子句用于后过滤结果。优化后,查询时间可从秒级降至毫秒级,适合实时仪表盘[^1]。 - **统计原理**:处理大数据时,聚合函数复杂度为$O(n)$,但索引可将查询优化至$O(\log n)$。 ### 3. **Python数据分析与可视化案例** 结合MySQL和Python(如使用pandas和pymysql),实现数据分析与可视化。引用中提供了一个实战案例:从MySQL抽取数据并生成图表[^3]。 - **案例描述**:使用Python分析销售数据,绘制月销售趋势图。 - **实现步骤**: 1. **连接MySQL并查询数据**: ```python import pymysql import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 连接MySQL数据库 conn = pymysql.connect( host='localhost', user='root', password='', db='sales_data' -- 假设有销售数据库 ) # 执行统计查询:计算每月销售总额 df = pd.read_sql(""" SELECT DATE_FORMAT(order_date, '%Y-%m') AS month, SUM(amount) AS total_sales FROM orders GROUP BY month ORDER BY month; """, conn) ``` - **解释**:`DATE_FORMAT()`格式化日期,`SUM(amount)`聚合销售额[^3]。 2. **可视化代码**: ```python # 绘制销售趋势图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(df['month'], df['total_sales'], marker='o') plt.title('Monthly Sales Trend') plt.xlabel('Month') plt.ylabel('Total Sales') plt.grid(True) plt.show() ``` - **结果**:生成线图展示月销售变化,适用于业务决策支持[^3]。 - **优势**:Python处理复杂统计(如时间序列分析),MySQL提供高效数据存储。 ### 4. **经典SQL统计问题案例(Spark集成MySQL)** 对于分布式数据分析,可结合Spark处理MySQL数据。引用中的“MySQL经典50题”包含多个统计问题,如计算学生平均分或课程排名[^4]。 - **案例描述**:使用Spark分析学校数据库中的学生成绩,计算每门课程的平均分。 - **实现示例**: ```scala // 连接MySQL读取数据 val url = "jdbc:mysql://master:3306/school?useUnicode=true&characterEncoding=utf8" val prop = new Properties() prop.setProperty("user", "root") prop.setProperty("password", "123456") // 查询:课程平均分 val df = spark.read.jdbc(url, "scores", prop) val result = df.groupBy("course_id") .agg(avg("score").as("average_score")) .orderBy($"average_score".desc) result.show() ``` - **解释**:`agg(avg("score"))`聚合平均分(公式:$\mu_{\text{score}} = \frac{\sum \text{score}_i}{n}$),适合教育数据分析[^4]。 ### 总结 以上案例覆盖了MySQL统计从基础查询到优化与可视化的全流程。核心建议: - **新手起点**:使用官方数据库练习统计查询(如[^2])。 - **性能优化**:对大表应用索引和分区(如[^1])。 - **进阶分析**:结合Python或Spark处理复杂场景(如[^3][^4])。 常见问题包括慢查询(索引缺失导致)和数据类型错误(如非数值列用SUM())。 如果您有具体数据表结构,我可以提供定制SQL代码!
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