前言 本文实现的这个需求其实十分普遍，举例来说，我们存在一个用户来源表，用来标记用户从哪个渠道注册进来。表结构如下所示…其中 origin 是用户来源，其中的值有 iPhone 、Android 、Web 三种，现在需要分别统计由这三种渠道注册的用户数量。 解决方案1?1 2 3 4 5 6 7 8 9SELECT count(*) FROM user_operation_log WHERE origin = ‘iPhone‘; SELECT count(*) FROM user_operation_log WHERE origin = ‘Android‘; SELECT cou...
最近在公司做项目，涉及到开发统计报表相关的任务，由于数据量相对较多，之前写的查询语句查询五十万条数据大概需要十秒左右的样子，后来经过老大的指点利用sum,case...when...重写SQL性能一下子提高到一秒钟就解决了。这里为了简洁明了的阐述问题和解决的方法，我简化一下需求模型。 现在数据库有一张订单表（经过简化的中间表），表结构如下： CREATE TABLE `statistic_order` (`oid` bigint(20) NOT NULL,`o_source` varchar(25...
按年汇总，统计：select sum(mymoney) as totalmoney, count(*) as sheets from mytable group by date_format(col, ‘%Y‘);按月汇总，统计： select sum(mymoney) as totalmoney, count(*) as sheets from mytable group by date_format(col, ‘%Y-%m‘);按季度汇总，统计： select sum(mymoney) as totalmoney,count(*) as sheets from mytable group by concat(date_format(col, ‘%Y‘),FLOOR((date_format(col, ‘%m‘)+2)/3...
统计重复数据出现次数 SELECT * FROM ( SELECT * FROM ( SELECT count(t1.compare_id) AS c1,t1.* FROM t1 LEFT JOIN t3 ON t1.compare_id=t3.compare_id WHERE t1.compare_id=t3.compare_id GROUP BY t1.compare_id ) t ) a1 LEFT JOIN ( SELECT * FROM ( SELECT count(t2.compare_id) AS c2,t2.* FROM t2 LEFT JOIN t3 ON t2.compare_id=t3.compar...
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 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。 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...
select concat(truncate(sum(data_length)/1024/1024,2),‘mb‘) as data_size, concat(truncate(sum(max_data_length)/1024/1024,2),‘mb‘) as max_data_size, concat(truncate(sum(data_free)/1024/1024,2),‘mb‘) as data_free, concat(truncate(sum(index_length)/1024/1024,2),‘mb‘) as index_size from information_schema.tables where table_schema = ‘contract_ggpt‘;MySQL统计数据库大小标签：inf form cl...
直方图是表上某个字段在按照一定百分比和规律采样后的数据分布的一种描述，最重要的作用之一就是根据查询条件，预估符合条件的数据量，为sql执行计划的生成提供重要的依据。 在MySQL 8.0之前的版本中，MySQL仅有一个简单的统计信息却没有直方图，没有直方图的统计信息可以说是没有任何意义的。 MySQL 8.0新特性之一就是开始支持统计信息的直方图，这个概念很早就提出来了，抽空具体尝试了一下使用方法。 之前写过MSSQL相关统计信息...
1 SELECT 2 COUNT( * ) 3 FROM 4 ( SELECT COUNT( * ) FROM data_report_statistics WHERE CREATE_TIME > ‘2018-11-06 01:00:00‘ GROUP BY PROVINCE ) A; 5 mysql根据分组和条件查询以后如何统计记录的条数标签：pre 子查询 epo bsp 分组 color mysq ati 数据表 本文系统来源：https://www.cnblogs.com/biehongli/p/9916908.html
一、持久化统计信息的意义：统计信息用于指导mysql生成执行计划，执行计划的准确与否直接影响到SQL的执行效率；如果mysql一重启之前的统计信息就没有了，那么当SQL语句来临时，那么mysql就要收集统计信息然后再生成SQL语句的执行计划。如果能在关闭mysql的时候就把统计信息保存起来，那么在启动时就不要再收集一次了，这种处理方式有助于效率的提升。 二、统计信息准确与否也同样重要：第一目中我们说明了“持久化统计信息的意义”...
!/usr/bin/env python3 # coding: utf-8import pymysql import jsonconn = pymysql.connect(host="192.168.91.128", # mysql ip地址user="root",passwd="root",port=3306, # mysql 端口号,注意：必须是int类型connect_timeout = 3 # 超时时间 )cur = conn.cursor() # 创建游标# 获取mysql中所有数据库 cur.execute(‘SHOW DATABASES‘)data_all = cur.fetchall() # 获取执行的返回结果 # print(data_all)dic = {} # 大字典，...
count(1) from 表 where 条件 group by 字段;但是有时往往需要添加不同的条件已经去重的统计以上语句就不能满足需求。 解决方案为： 1.添加条件的统计方案：COUNT(CASE WHEN 条件 THEN 1 ELSE NULL END) xxx GROUP BY 分组字段 2.添加条件并去重的统计方案：COUNT(DISTINCT CASE WHEN 条件 THEN 去重字段 END) xxx GROUP BY 分组字段 综合示例：SELECT dc.user_sources AS sources, COUNT(CASE WHEN dc.`count_type` IN (1,4) TH...
中间的动态拼接是为了防止隔天查询（如17：30-8：30），当然就收数据后要进行处理让后在传入 SELECT count(DISTINCT barcode) AS count,DATE_FORMAT(date, ‘%Y-%m-%d‘) AS ti FROM ag_cpparts WHERE DATE_FORMAT(date, ‘%Y-%m-%d‘) BETWEEN #{dateOne} and #{dateTwo} and <if test="date3 != null and date4!=null" > DATE_FORMAT(date, ‘%T‘) BETWEEN #{date1} and #{date3} or DATE_FORMAT(...
起因 在MySQL服务器运行mysqld_exporter后，发现数据库的中活跃连接数暴增，而且都是来自于mysqld_exporter的慢查询，语句如下： SELECTTABLE_SCHEMA,TABLE_NAME,TABLE_TYPE,ifnull(ENGINE, ‘NONE‘) as ENGINE,ifnull(VERSION, ‘0‘) as VERSION,ifnull(ROW_FORMAT, ‘NONE‘) as ROW_FORMAT,ifnull(TABLE_ROWS, ‘0‘) as TABLE_ROWS,ifnull(DATA_LENGTH, ‘0‘) as DATA_LENGTH,ifnull(INDEX_LENGTH, ‘0‘) as INDEX_LENGTH,...
16) DEFAULT NULL,`in_weight` varchar(64) DEFAULT NULL,`out_weight` varchar(64) DEFAULT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; -- 插入样例数据 INSERT INTO `day_weight_tb` (`day_date`, `in_weight`, `out_weight`) VALUES (‘2018-03-10‘, ‘18.84‘, ‘74.14‘); INSERT INTO `day_weight_tb` (`day_date`, `in_weight`, `out_weight`) VALUES (‘2019-01-21‘, ‘17.69‘, ‘25.97‘); INSERT INTO `day_weight_...
对于分表数目比较少的情况，直接用union all 就行 select ring_token , sum(a.sum_partition) as total from (select ring_token, count(1) as sum_partition from table_0 group by ring_tokenunion allselect ring_token, count(1) as sum_partition from table_1 group by ring_tokenunion allselect ring_token, count(1) as sum_partition from table_2 group by ring_tokenunion allselect ring_token, count(1) as sum_p...