PHP MySQL实现一段时间内每日数据的统计优化

本文通过一个例子来说明PHP MySQL如何优化一段时间内的日常数据统计。分享给大家参考，如下：

在互联网项目中，数据分析至关重要。通常我们会统计某段时间内的日总数据的变化趋势，调整营销策略。让我们看看下面的案例。

情况

在电子商务平台中，通常有一个订单表来记录所有的订单信息。现在我们需要统计某个月的日订单数和销售金额数据，绘制如下统计图进行数据分析。

订单表数据结构如下：

order_id order_sn total_price输入日期25396 a4e 610 e 250 C2 d 378 D7 EC 94179 e 14617 f 2306.00 2017-04-01 17:2:26 25397 EAD 217 c 0533455 eecdde 39659 abcda E9 17.90 2017-04-01 223:15333333查询某月每天的奇数时，总金额应该怎么做？

常规方法

最容易想到的方法是使用php函数cal_days_in_month()来获取当月的天数，然后构造一个包含当月所有天数的数组，然后在一个循环中查询每天的总数来构造一个新的数组。

代码如下：

$ month=' 04$ year=' 2017$ max _ day=CAL _ days _ in _ month(CAL _ GREGORIAN，$month，$ year)；//当月的最后一天//构造每天$days_arr=array()的数组；for($ I=1；$ i=$ max _ day$i ){ array_push($days_arr，$ I)；} $ return=array()；//查询foreach($ days _ arr as $ val){ $ min=$ year。'-'.一个月。'-'.$瓦尔。' 00336000:00';$max=$year。'-'.一个月。'-'.$瓦尔。' 23:59:59';$sql='选择count(*)作为total_num，sum(`total_price `)作为来自` orders '的金额，其中` enterdate`={$min}和` enter date `={ $ max } '；$ return[]=MySQL _ query($ SQL)；} return $ return这个sql很简单，但是一次需要查询30次，这严重降低了响应时间。

最佳化

如何用一个sql直接查询每天的总量？

此时，需要使用mysql的date_format函数找出子查询中当月的所有订单，使用date_format函数将enterdate转换为days，然后按天对统计数据进行分组。代码如下：

$ month=' 04$ year=' 2017$ max _ day=CAL _ days _ in _ month(CAL _ GREGORIAN，$month，$ year)；//$ min=$ year。'-'.一个月。-01 00:00:00 '当月最后一天；$max=$year。'-'.一个月。'-'.$max_day。' 23:59:59';$sql='选择t.enterdate，计数(*)作为total_num，sum(t.total_price)作为金额(选择date_format(enterdate，' %e ')作为enterdate，total_price来自输入日期在{$min}和{$max}之间的订单t group by t . enter date order by t . enter date '；$ return=MySQL _ query($ SQL)；这样，通过将30个查询减少到一个，响应时间将大大缩短。

注意：

1.因为当月的所有数据都需要查询，所以当数据量过大时，不应该采用这种方法。

2.为避免当天没有数据造成数据缺失，查询后，数据要按要求进行处理。

更多对PHP相关内容感兴趣的读者可以查看本网站专题：《php+mysql数据库操作入门教程》、《php+mysqli数据库程序设计技巧总结》、《php面向对象程序设计入门教程》、《PHP数组(Array)操作技巧大全》、《php字符串(string)用法总结》、《php常见数据库操作技巧汇总》、0103010

希望本文对PHP编程有所帮助。