MYSQL统计

最新推荐文章于 2024-11-13 15:56:08 发布
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1.根据条件统计数量

COUNT(if(o.order_status='1',true,NULL)) as '成功数量',COUNT(if(o.order_status='2',TRUE,NULL)) as '失败数量'

SUM(if(o.order_status='1',1,0)) as '成功数量',SUM(if(o.order_status='2',1,0)) as '失败数量'

2.排除非必须数据

channel.channel_code  NOT IN ('B78ECF00F2FF47CCAAF0F66C5D8695F1','150710141607BC798719')

3.时间

SELECT TIMESTAMPDIFF(DAY,'2016-11-17','2016-11-27');//两个时间差
SELECT date_sub('2016-11-17',interval TIMESTAMPDIFF(DAY,'2016-11-17','2016-11-27') day);//根据时间差推算指定时间的前日期

3.修改mysql查询结果类型

CONVERT(123,char),CAST(123 AS CHAR)

可装换的类型：

  • 二进制，同带binary前缀的效果 : BINARY    
  • 字符型，可带参数 : CHAR()     
  • 日期 : DATE     
  • 时间: TIME     
  • 日期时间型 : DATETIME     
  • 浮点数 : DECIMAL      
  • 整数 : SIGNED     
  • 无符号整数 : UNSIGNED 

MySQL统计数据
011eH
02-10 766
13 统计数据 表结构 CREATE TABLE single_table ( id int not null auto_increment, key1 VARCHAR(100), key2 int, key3 varchar(100), key_part1 varchar(100), key_part2 varchar(100), key_part3 varchar
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04-15 1319
在统计后，进行进一步过滤的时候，case when就非常好用了。if只能判断二元的，有限制。case when可以使用多元，可以统计各种情况，再聚合，把多列的，合并成单列数据，数据再进行处理就很方便了
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SELECT。
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mysql-- 查询超时记录select * from visit_record t where t.accesstime>to_date('2013-09-1','yyyy-MM-dd') and t.username is not null and t.result='成功' and t.totaltimecost>5000 and t.clientip <> '192...
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现有以下数据,org_id代表某个项目,project_status代表是否成功,其中2代表成功,0为失败.现要计算每个项目的成功率,比如:id后四位为0386的总共有6条,成功一条,那它的成功率为1/7*100%,大概在14%
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mysql 统计案例
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<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的统计案例（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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