利用 group by 查询网站每天的访问量

本文介绍了一种通过改进SQL查询来提升网站访问统计效率的方法。从最初逐日查询的低效方式,转变为利用GROUP BY一次性获取指定时间段内每日IP数量的高效方案。

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       最近有个任务要统计网站每天的访问量,也就是统计一天之中有多少个不同的ip访问了网站。数据库的格式大概是每个ip访问网站的任何位置都会有一条记录,也就是说在一天之中,同一个ip有多条记录。数据库的格式大概如下:

useridipdate
1116.74.50.542017-08-28
2116.74.50.542017-08-28
3116.74.50.542017-08-29
4116.74.50.352017-08-30
5116.74.50.352017-08-30
6116.74.50.352017-08-30
7116.74.50.352017-08-30
8116.74.50.52017-08-30
9116.74.50.52017-08-30
10116.74.50.52017-08-30
11116.74.50.52017-08-30

       开始的时候作死的根据传入的查询日期段,先将日期分割成每天,再一个日期一个日期的传入数据库查询每天的ip个数。sql语句大致如下:

select
    count(distinct a.ip) as total
from
    sys_log a
where
    a.date = '2017-08-30'

结果当查询的时间段为两年的时候,要查询数据库700多次,效率极低。写出这样的代码,心情可想而知。QAQ
        后来才发现使用 group by 直接可以一次性查出指定时间段内每一天的ip数量,当输入的时间跨度为两年时,也只会查询一次数据库。效率大大的提高了!修改之后的sql语句大致如下:

select 
    count(distinct a.ip) as total
from
    sys_log a 
where
    a.date between '2015-08-30' and '2017-08-30'
group by 
    a.date
### 使用Python实现显示网站过去七天访问统计数据 对于展示网站一周内访问量的任务,可以通过结合Python的数据处理能力和HTML5/CSS3/JavaScript的前端技术来完成。具体来说,在后端利用Python读取并整理来自数据库中的访问记录;而在前端,则采用ECharts这样的图表库绘制直观易懂的时间序列图。 #### 后端部分:获取数据 假设已经有一个保存着每天独立访客数量的日志表`visits_log`,其中至少包含日期(`date`)和UV(Unique Visitor)两个字段。下面是一个简单的SQL查询语句用于统计近7日内的每日UV: ```sql SELECT date, COUNT(DISTINCT visitor_id) AS uv FROM visits_log WHERE date >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 7 DAY) GROUP BY date ORDER BY date ASC; ``` 接着通过Python连接MySQL或其他类型的数据库执行上述命令,并将结果转换成适合传递给前端的形式——通常是一系列JSON对象组成的列表。这里给出一段简化版代码片段作为示范[^1]: ```python import pymysql import json from datetime import timedelta, date def get_visits_data(): conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='', db='website_db') cursor = conn.cursor() start_date = (date.today() - timedelta(days=7)).isoformat() sql_query = f""" SELECT date, COUNT(DISTINCT visitor_id) as uv FROM visits_log WHERE date >= '{start_date}' GROUP BY date ORDER BY date ASC; """ try: cursor.execute(sql_query) rows = cursor.fetchall() data_points = [{"day": row[0].strftime('%Y-%m-%d'), "uv": int(row[1])} for row in rows] return json.dumps(data_points) finally: cursor.close() conn.close() if __name__ == '__main__': print(get_visits_data()) ``` 这段脚本会输出形如`'[{"day":"2023-04-01","uv":12},{"day":"2023-04-02","uv":15},...] '`这样结构化的字符串表示形式的历史流量概况。 #### 前端部分:渲染图形 有了这些准备好的数据之后就可以交给前端工程师去构建可视化的界面了。推荐使用像ECharts这类强大的开源JS库来进行交互式的可视化操作。以下是创建折线图的一个基本例子[^2]: ```html <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Website Visits Statistics</title> <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts@latest/dist/echarts.min.js"></script> <style type="text/css"> body { font-family: Arial, sans-serif; } #main-container { width: 60%; height: 400px; margin-left:auto; margin-right:auto; border:solid 1px #ccc; padding-top:2em; background-color:#f9f9f9; box-shadow:0 0 10px rgba(0,0,0,.1); } </style> </head> <body> <div id="main-container"></div> <script type="text/javascript"> // Assume `dataPoints` is the JSON string returned by our backend API. var rawDataString = '[{"day":"2023-04-01","uv":12},{"day":"2023-04-02","uv":15}]'; // Replace this with actual AJAX call result. var chartDom = document.getElementById('main-container'); var myChart = echarts.init(chartDom); option = { tooltip : { trigger: 'axis' }, xAxis : [ {type : 'category', boundaryGap : false, data : [] } ], yAxis : [{type : 'value'}], series : [{ name:'Daily UVs', type:'line', data:[] }] }; myChart.setOption(option); fetch('/api/get_visits') // This should point to your Flask/Django RESTful service endpoint returning processed visit stats. .then(response => response.json()) .then(function(parsedJson){ let days = parsedJson.map(item=>item.day); let uvs = parsedJson.map(item=>item.uv); option.xAxis[0].data = days; option.series[0].data = uvs; myChart.setOption(option);}) .catch(err => console.error(err)); </script> </body> </html> ``` 此页面定义了一个名为`main-container`的容器用来承载由ECharts生成的图表,并且包含了必要的CSS样式使其看起来更美观一些。注意这里的AJAX请求路径应当指向实际部署的服务地址而不是示例中的硬编码URL。
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