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    MySQL在按照某个字段分组、排序加序号

    作者：而已~ 时间：2021-01-09 15:02

    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
FROM
    (
    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
    FROM
         统计表 a
    WHERE
    a.times = 次数2 AND effective = '有效'
    ) t

    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
FROM
   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,
   a.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
   )
   AS
   (
       SELECT
           a.fans_id,
           a.order_time,
           a.sync_time,
           count( * ) AS times
       FROM
           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,
           a.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
FROM
	( 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！

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