Question

您好，

我有一个非常大的MySQL数据库，其表格的结构如下：
在exmaple中，DATE采用unix时间戳格式。所以它需要转换为正常的美国日期格式，这只是我的数据库中的一些记录
ID日期 REG_TYPE
--------------------------------------
1 1251917888 0
2 1251917888 1
3 1251917888 1
4 1251917888 0
5 1251917888 2
6 1251917888 3
7 1251917888 2
8 1251917888 4
9 1251917888 0
10 1251917888 0

问题是我想得到按日期排序的每个REG_TYPE的计数。下面显示了我想要得到的内容：

日期REGTYPE（0） REGTYPE（1）REGTYPE（2）REGTYPE（3） REGTYPE（4）
-------------------------------------------------- ------------------------------------------------ <无线电通信/> XXXX 4 2 2 1 1
XXXX X X X X X

我想为数据库中的每个日期得到这个，就像摘要一样每个日期。

任何人都可以建议一个可能的解决方案吗？我必须转换此输出从MYSQL获取数据后，在PHP中的数组。不使用循环的原因在PHP中，这是因为数据库太大而且会导致超时
最诚挚的问候

Answer 1

您要做的是一个数据透视操作，SQL语法不直接支持它。但是，它并不太复杂，概念上涉及两个步骤：

将数据“爆破”到多个列中，原始数据集中每行一行。这通常使用CASE WHEN ... ELSE ... END或偶尔使用函数（如oracle中的decode（））来完成。我将在下面的示例中使用CASE WHEN，因为它对大多数RDBMS都同样适用
使用GROUP BY和聚合函数（SUM，MIN，MAX等）将多行折叠到您想要的输出行集中。

我正在使用此数据集作为示例：

mysql> select * from foo;
+----+------------+----------+
| id | thedate    | reg_type |
+----+------------+----------+
|  1 | 1251917888 |        0 | 
|  2 | 1251917888 |        1 | 
|  3 | 1251917888 |        1 | 
|  4 | 1251917888 |        0 | 
|  5 | 1251917888 |        2 | 
|  6 | 1251917888 |        3 | 
|  7 | 1251917888 |        2 | 
|  8 | 1251917888 |        4 | 
|  9 | 1251917888 |        0 | 
| 10 | 1251917888 |        0 | 
| 11 | 1251831488 |        1 | 
| 12 | 1251831488 |        2 | 
| 13 | 1251831488 |        2 | 
| 14 | 1251831488 |        1 | 
| 15 | 1251831488 |        3 | 
| 16 | 1251831488 |        4 | 
| 17 | 1251831488 |        3 | 
| 18 | 1251831488 |        5 | 
| 19 | 1251831488 |        1 | 
| 20 | 1251831488 |        1 | 
+----+------------+----------+

第1步是“炸毁”数据集：

select id
     , thedate
     , case when reg_type = 0 then 1 else 0 end as reg_type_0
     , case when reg_type = 1 then 1 else 0 end as reg_type_1
     , case when reg_type = 2 then 1 else 0 end as reg_type_2
     , case when reg_type = 3 then 1 else 0 end as reg_type_3
     , case when reg_type = 4 then 1 else 0 end as reg_type_4
     , case when reg_type = 5 then 1 else 0 end as reg_type_5
  from foo;

给出：

+----+------------+------------+------------+------------+------------+------------+------------+
| id | thedate    | reg_type_0 | reg_type_1 | reg_type_2 | reg_type_3 | reg_type_4 | reg_type_5 |
+----+------------+------------+------------+------------+------------+------------+------------+
|  1 | 1251917888 |          1 |          0 |          0 |          0 |          0 |          0 | 
|  2 | 1251917888 |          0 |          1 |          0 |          0 |          0 |          0 | 
|  3 | 1251917888 |          0 |          1 |          0 |          0 |          0 |          0 | 
|  4 | 1251917888 |          1 |          0 |          0 |          0 |          0 |          0 | 
|  5 | 1251917888 |          0 |          0 |          1 |          0 |          0 |          0 | 
|  6 | 1251917888 |          0 |          0 |          0 |          1 |          0 |          0 | 
|  7 | 1251917888 |          0 |          0 |          1 |          0 |          0 |          0 | 
|  8 | 1251917888 |          0 |          0 |          0 |          0 |          1 |          0 | 
|  9 | 1251917888 |          1 |          0 |          0 |          0 |          0 |          0 | 
| 10 | 1251917888 |          1 |          0 |          0 |          0 |          0 |          0 | 
| 11 | 1251831488 |          0 |          1 |          0 |          0 |          0 |          0 | 
| 12 | 1251831488 |          0 |          0 |          1 |          0 |          0 |          0 | 
| 13 | 1251831488 |          0 |          0 |          1 |          0 |          0 |          0 | 
| 14 | 1251831488 |          0 |          1 |          0 |          0 |          0 |          0 | 
| 15 | 1251831488 |          0 |          0 |          0 |          1 |          0 |          0 | 
| 16 | 1251831488 |          0 |          0 |          0 |          0 |          1 |          0 | 
| 17 | 1251831488 |          0 |          0 |          0 |          1 |          0 |          0 | 
| 18 | 1251831488 |          0 |          0 |          0 |          0 |          0 |          1 | 
| 19 | 1251831488 |          0 |          1 |          0 |          0 |          0 |          0 | 
| 20 | 1251831488 |          0 |          1 |          0 |          0 |          0 |          0 | 
+----+------------+------------+------------+------------+------------+------------+------------+

接下来，我们在每个日期的输出中折叠为一行，并将每个reg_type_ *列相加，使用或初始查询作为内联视图（也称为“子查询”）：

select thedate
     , sum(i.reg_type_0) as reg_type_0
     , sum(i.reg_type_1) as reg_type_1
     , sum(i.reg_type_2) as reg_type_2
     , sum(i.reg_type_3) as reg_type_3
     , sum(i.reg_type_4) as reg_type_4
     , sum(i.reg_type_5) as reg_type_5
  from (
         select id
              , thedate
              , case when reg_type = 0 then 1 else 0 end as reg_type_0
              , case when reg_type = 1 then 1 else 0 end as reg_type_1
              , case when reg_type = 2 then 1 else 0 end as reg_type_2
              , case when reg_type = 3 then 1 else 0 end as reg_type_3
              , case when reg_type = 4 then 1 else 0 end as reg_type_4
              , case when reg_type = 5 then 1 else 0 end as reg_type_5
           from foo
       ) i
 group by thedate
 order by thedate asc;

（另请注意，您可以将这两个查询合并为一个，但为了清楚起见，我在这里单独显示它们;至少在MySQL中，这似乎导致更简单的执行计划，这通常意味着更快的执行 - 如总是，在真实的数据集上测试你的SQL性能，不要相信我的话！）

这给了我们：

+------------+------------+------------+------------+------------+------------+------------+
| thedate    | reg_type_0 | reg_type_1 | reg_type_2 | reg_type_3 | reg_type_4 | reg_type_5 |
+------------+------------+------------+------------+------------+------------+------------+
| 1251831488 |          0 |          4 |          2 |          2 |          1 |          1 | 
| 1251917888 |          4 |          2 |          2 |          1 |          1 |          0 | 
+------------+------------+------------+------------+------------+------------+------------+

这是期望的结果。您可以使用MySQL函数FROM_UNIXTIME将日期转换为DATE，并且在第2部分查询中执行此操作可能是最有效的（评估函数的次数较少，并且对整数组进行比较，而不是DATE - 不确定这在MySQL中是否真的有任何不同。）

Answer 2

除了你输出的输出（你发布的示例输出是一个数据透视表）之外，你必须使用COUNT BY语句

例如：

SELECT `DATE`, COUNT(*)
FROM `TABLE_NAME`

GROUP BY `REG_TYPE`

Answer 3

您可以使用以下内容在mysql中模拟数据透视表：

SELECT
 SUM(REG_TYPE = 0) AS reg_type_0,
 SUM(REG_TYPE = 1) AS reg_type_1,
 SUM(REG_TYPE = 2) AS reg_type_2,
 SUM(REG_TYPE = 3) AS reg_type_3,
 SUM(REG_TYPE = 4) AS reg_type_4,
 TO_DAYS(FROM_UNIXTIME(date)) AS day_number
FROM my_table
GROUP BY TO_DAYS(FROM_UNIXTIME(date))

日期操作位可能需要一些调整。

Answer 4

你可以查询REG_TYPE的所有值（如果你事先不知道它们）然后组装这样的东西（抱歉，我的MySQL生锈了）：

select date, 
  SUM(IF(REGTYPE=0, 0, 1) AS REGTYPE0,
  SUM(IF(REGTYPE=1, 0, 1) AS REGTYPE1,
  SUM(IF(REGTYPE=2, 0, 1) AS REGTYPE2,
  SUM(IF(REGTYPE=3, 0, 1) AS REGTYPE3,
  SUM(IF(REGTYPE=4, 0, 1) AS REGTYPE4
  FROM table
  GROUP BY date

如何从MySQL获取高级统计数据？

4 个答案: