事情是这样的,最近领导给了一个新的需求,要求在一张订单表中统计每个人第一次和第二次购买的时间间隔,最后还需要按照间隔统计计数,求出中位数等数据。

  • 由于MySQL不想Oracle那般支持行号、中位数等,所以怎么在表中统计处数据成为了关键
  • 订单表结构,主要包含字段如下

  • id、订单号、购买人id、下单时间、商品信息字段、购买人信息字段等
  • 1.为了方便后续统计,我的想法是构建了一张中间表,只存储一些关键字段,如购买人id,下单时间,订单号,以及购买的第几次,结构如下图:

    字段解释:fans_id:购买人id、order_time:下单时间、tid:订单号、series:商品系列、shop:店铺、times:第几次购买、sync_time:同步时间、effective:是否有效、failure_time:失效时间

    2.写了一段代码,处理历史订单,把所有数据按照表中格式添加进去,方便统计,每次新订单进来时,更新一下这个表即可。

    3.统计:

    -- 统计购买次数最大和最小
    select max(times) from 统计表 where effective = '有效'
    -- 统计最大购买次数间隔、最小间隔以及平均间隔(中位数的话,由于MySQL没有中位数函数,所以可以利用子查询的SQL通过程序代码计算)
    SELECT
        max(date) as max,
        min(date) as min,
        sum( date * mans ) / count( mans ) as avg
        SELECT
            ifnull(datediff( a.order_time, ( SELECT order_time FROM  统计表 WHERE times = 次数1 AND effective = '有效' AND a.fans_id = fans_id ) ),0) AS date,
            a.fans_id,
            1 AS mans
             统计表 a
        WHERE
        a.times = 次数2 AND effective = '有效'
    

    4.由于接收订单后,可能状态会变,无法确保次数准确,更新统计表中每个人的次数SQL如下:

    UPDATE 
          (SELECT @rownum:=@rownum+1  as rn,id,fans_id,order_time from
                (SELECT id,fans_id,order_time  from
                      统计表 where  fans_id = 购买人 and effective = '有效'
                            ORDER BY order_time asc)   h,
                 (SELECT @rownum:=0) t) t1,
                statistics_repurchase  t2
    set t2.times=t1.rn where t2.id=t1.id;
    

    5.由于需求还需要支持按照商品系列查询,所以需要在该表基础之上建立临时表以作统计,满足MySQL在按照某个字段分组、排序加序号

    第一版SQL如下:

    SELECT
       a.fans_id,
       a.order_time,
       a.sync_time,
       count( * ) AS times
       统计表 AS a,
       统计表 AS b
    WHERE
       a.fans_id = b.fans_id
       AND a.order_time >= b.order_time
       AND a.effective = '有效'
       AND b.effective = '有效'
       AND a.series LIKE concat('%','系列','%')
       AND b.series LIKE concat('%','系列','%')
    GROUP BY
       a.fans_id,
    -- 按照购买人id,按照购买时间进行排序,并标记序号,加上创建表语句如下(建表时需加索引,方便后续查找):
    CREATE TABLE 临时表名 (
           id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
           fans_id VARCHAR ( 32 ),
           order_time datetime,
           sync_time date,
           times INT ( 6 ),
           PRIMARY KEY ( id ),
           INDEX mid_fans_id ( fans_id ) USING BTREE,
           INDEX mid_order_time ( order_time ) USING BTREE,
           INDEX mid_times ( times ) USING BTREE,
           INDEX mid_sync_time ( sync_time ) USING BTREE
           SELECT
               a.fans_id,
               a.order_time,
               a.sync_time,
               count( * ) AS times
               统计表 AS a,
               统计表 AS b
           WHERE
               a.fans_id = b.fans_id
               AND a.order_time >= b.order_time
               AND a.effective = '有效'
               AND b.effective = '有效'
               AND a.series LIKE concat('%','系列','%')
               AND b.series LIKE concat('%','系列','%')
           GROUP BY
               a.fans_id,
    -- 由于数据库版本为5.4,所以建完临时表不支持一条sql多次查询,没办法,只能直接创建表
    

    结果如图:

    满足了排序,但是后来我发现有一些人是同时间下单的,以至于某些人的times是重复的,于是更新为下面的SQL

    SELECT
    	a.fans_id,
    	a.order_time,
    	a.sync_time,
            ( @i := CASE WHEN @pre_keyword = fans_id THEN @i + 1 ELSE 1 END ) AS times,
    	@pre_keyword:=fans_id
    	( SELECT fans_id, order_time, sync_time FROM 统计表 WHERE effective = '有效'  AND series LIKE concat('%','系列','%')  ORDER BY fans_id,order_time ) a,
    	( SELECT @i := 0, @pre_keyword := '' ) AS b
    

    这次的sql是按照时间排序后,判断当前购买人第几次出现,打上序号,由此满足需求

    查询结果和上图相同,就不附图了哈

    效率这,购买人id,下单时间需要创建索引,否则可能有些慢,测试库中数据大概七百万左右,总体查询可在四秒内完成

    希望这篇文章能在开发中给予您一定的帮助,新人博客主,码龄一年,如有更好的方案,望指教!