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  • SQL——按照季度,固定时间段,分组统计数据

      最近在工作中接到了一个需求,要求统计当月以10天为一个周期,每个周期的数据汇总信息。假设有一张表如下:

    表table_test中

    ID           AMOUNT         CREATE_DATE

    1            50                     2017-01-01

    2            50                     2017-01-09

    3            50                     2017-01-11

    4            50                     2017-01-19

    5            50                     2017-01-21

    6            50                     2017-01-22

    7            50                     2017-01-24

      相当于以CREATE_DATE为组条件,1 - 10,11 -20,21 - 月末,每一个时间段的AMOUNT字段的和。面对这个需求,首先想到的解决方案为以日期作为参数。使用代码传参重复调用,发现该方法效率极低,后来做出相应优化,使用 UNION ALL 去调用 sql如下

    1 SELECT SUM(AMOUT) AS totalAmount FORM TABLE_TEST 
    2 WHERE CREATE_DATE BETWEEN '2017-01-01' AND '2017-01-10'
    3 UNION ALL
    4 SELECT SUM(AMOUT) AS totalAmount FORM TABLE_TEST 
    5 WHERE CREATE_DATE BETWEEN '2017-01-11' AND '2017-01-20'
    6 UNION ALL
    7 SELECT SUM(AMOUT) AS totalAmount FORM TABLE_TEST 
    8 WHERE CREATE_DATE BETWEEN '2017-01-21' AND '2017-01-30'

      后来数据量大了后发现,效率有些跟不上。就想到了代替的优化SQL如下

    1 SELECT
    2     sum(amount) totalAmount,
    3     floor((day(CREATE_DATE) - day(NOW()))/10) AS TIMESAPN
    4 FROM
    5     table_test
    6 where MONTH(create_date) = MONTH(now())
    7 GROUP BY
    8     TIMESAPN --该sql为mysql语句,如果为其他数据库可替换为其他数据库函数

      关键点在于:

    floor((day(CREATE_DATE) - day(NOW()))/10) AS TIMESAPN
    当 TIMESAPN 为 0 时则在第一个周期,为1则在第二个周期,以此类推,最后在以该字段为分组条件。完美解决效率问题。可以适当的想一下如果该需求改成按照季度统计。只需要截取日期的月份/4则可以完美解决。也就是说这个sql
    基本可以解决按照一段时间去统计的大部分需求。(该sql为博主自己想出来的,适用于本需求。如果有什么更好的解决方法可以留言。互相学习)
    这些观点只代表自己观点,本人写的东西只是自己在工作或者生活中遇到的问题和大家分享一下,方便自己和大家的查阅,目前博客主要更新两大类。在用微服务中遇到的问题,技术的整理和数据库优化方面。以后还会增加其他板块。如有错误的地方请联系博主会及时更正。
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Caucasian/p/7790024.html
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