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  • mysql按日期分组(group by)查询统计的时候,没有数据补0的解决办法。

    写博客真实个费时费力的差事,好佩服那些博客阅读几十上百万的人。今天研究了半天按照日期分组统计,没有数据就为空了,我要让他显示0呀。想了办法,都没有找到一个好的,解决方案,然后用了一个很low的方法实现了,还是把它记录下来。方法是用于mysql,与开发语言无关。

    1、案例中的数据结构和数据如下
    这里写图片描述

    2、在没有解决的时候,是这样的

    SELECT date(downtime) AS dday, count(*) AS num FROM re_device GROUP BY dday

    得到如下结果,如果那天没有数据,那麽就会没有记录
    这里写图片描述
    我们看到,时间不连续,没有2016-3-05这一天的,这样本来不是问题,但是,我拿出来的数据,还要画出图表呀,没有当然不行,我们需要的是下面这个样子的。
    这里写图片描述

    简单的说就是,没有数据,就要补充一个0.

    3、下面我们讲实现

    我们要生成一个日历的表,然后和原来的数据,联合查询,说到这里,大家就知道很low了,但是,限于我水平有限,研究这个问题,半天,这个是我找到的比较好的一种实现方式。如果你又更好的,也请你给我说下。
    执行下面的sql,直接诶生成日历的表(calendar)

    CREATE TABLE num (i int);-- 创建一个表用来储存0-9的数字
    INSERT INTO num (i) VALUES (0), (1), (2), (3), (4), (5), (6), (7), (8), (9);-- 生成0-9的数字,方便以后计算时间

    CREATE TABLE if not exists calendar(datelist date); -- 生成一个存储日期的表,datalist是字段名

    -- 这里是生成并插入日期数据
    INSERT INTO calendar(datelist) SELECT
    adddate(
    ( -- 这里的起始日期,你可以换成当前日期
    DATE_FORMAT("2016-1-1", '%Y-%m-%d')
    ),
    numlist.id
    ) AS `date`
    FROM
    (
    SELECT
    n1.i + n10.i * 10 + n100.i * 100 + n1000.i * 1000+ n10000.i * 10000 AS id FROM
    num n1
    CROSS JOIN num AS n10
    CROSS JOIN num AS n100
    CROSS JOIN num AS n1000
    CROSS JOIN num AS n10000
    ) AS numlist;

    这里我用了100000条记录,算出来到2289年了,完全够用了,到那个时候,出问题,我也管不了了。

    完成之后,请删除num的零时表

    4、联合查询

    SELECT
    date(dday) ddate,
    count(*) - 1 as num
    FROM
    (
    SELECT
    datelist as dday
    FROM
    calendar
    -- 这里是限制返回最近30天的数据
    where DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 30 DAY) <= date
    (datelist)&&date(datelist)<=CURDATE()
    UNION ALL
    SELECT
    downtime
    FROM
    re_device
    ) a
    GROUP BY ddate

    好了,到这里,基本就完成了这个查询,出来的数据,我还是比较满意的。

    5、其他解决方法
    当然,应该还有其他的解决方案,但是博主就没有去写了,有时间可以去写一下。
    我用的spring mvc,所以,也还是可以在java代码中补充完整的,因为数据返回的是个map对象,那麽我们要遍历这个对象,直接用calendar对象,生成日期作为key来遍历,如果没有数据,就put进去一个0,然后在限制一下,需要多少天的,就可以了。数据就完整了。
    但是这样也有一个问题,那就是map里的数据顺序会有问题,所以,使用的时候,也必须是生成calendar对象,然后构造出来日期作为key来遍历。或者用Collections.sort()排序一下。

    我个人觉得,还是上数据直接生成得比较好一点。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/jpfss/p/9187884.html
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