最近在公司做項目，涉及到開發統計報表相關的任務，由于數據量相對較多，之前寫的查詢語句查詢五十萬條數據大概需要十秒左右的樣子，后來經過老大的指點利用sum,case...when...重寫SQL性能一下子提高到一秒鐘就解決了。這里為了簡潔明了的闡述問題和解決的方法，我簡化一下需求模型。
現在數據庫有一張訂單表（經過簡化的中間表），表結構如下：
CREATE TABLE `statistic_order` (
`oid` bigint(20) NOT NULL,
`o_source` varchar(25) DEFAULT NULL COMMENT '來源編號',
`o_actno` varchar(30) DEFAULT NULL COMMENT '活動編號',
`o_actname` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '參與活動名稱',
`o_n_channel` int(2) DEFAULT NULL COMMENT '商城平臺',
`o_clue` varchar(25) DEFAULT NULL COMMENT '線索分類',
`o_star_level` varchar(25) DEFAULT NULL COMMENT '訂單星級',
`o_saledep` varchar(30) DEFAULT NULL COMMENT '營銷部',
`o_style` varchar(30) DEFAULT NULL COMMENT '車型',
`o_status` int(2) DEFAULT NULL COMMENT '訂單狀態',
`syctime_day` varchar(15) DEFAULT NULL COMMENT '按天格式化日期',
PRIMARY KEY (`oid`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
項目需求是這樣的:
統計某段時間范圍內每天的來源編號數量，其中來源編號對應數據表中的o_source字段，字段值可能為CDE,SDE,PDE,CSE,SSE。
來源分類隨時間流動
一開始寫了這樣一段SQL：
select S.syctime_day,
(select count(*) from statistic_order SS where SS.syctime_day = S.syctime_day and SS.o_source = 'CDE') as 'CDE',
(select count(*) from statistic_order SS where SS.syctime_day = S.syctime_day and SS.o_source = 'CDE') as 'SDE',
(select count(*) from statistic_order SS where SS.syctime_day = S.syctime_day and SS.o_source = 'CDE') as 'PDE',
(select count(*) from statistic_order SS where SS.syctime_day = S.syctime_day and SS.o_source = 'CDE') as 'CSE',
(select count(*) from statistic_order SS where SS.syctime_day = S.syctime_day and SS.o_source = 'CDE') as 'SSE'
from statistic_order S where S.syctime_day > '2016-05-01' and S.syctime_day '2016-08-01'
GROUP BY S.syctime_day order by S.syctime_day asc;
這種寫法采用了子查詢的方式，在沒有加索引的情況下，55萬條數據執行這句SQL，在workbench下等待了將近十分鐘，最后報了一個連接中斷，通過explain解釋器可以看到SQL的執行計劃如下：
每一個查詢都進行了全表掃描，五個子查詢DEPENDENT SUBQUERY說明依賴于外部查詢，這種查詢機制是先進行外部查詢，查詢出group by后的日期結果，然后子查詢分別查詢對應的日期中CDE，SDE等的數量，其效率可想而知。
在o_source和syctime_day上加上索引之后，效率提高了很多，大概五秒鐘就查詢出了結果：
查看執行計劃發現掃描的行數減少了很多，不再進行全表掃描了：
這當然還不夠快，如果當數據量達到百萬級別的話，查詢速度肯定是不能容忍的。一直在想有沒有一種辦法，能否直接遍歷一次就查詢出所有的結果，類似于遍歷java中的list集合，遇到某個條件就計數一次，這樣進行一次全表掃描就可以查詢出結果集，結果索引，效率應該會很高。在老大的指引下，利用sum聚合函數，加上case...when...then...這種“陌生”的用法，有效的解決了這個問題。
具體SQL如下：
select S.syctime_day,
sum(case when S.o_source = 'CDE' then 1 else 0 end) as 'CDE',
sum(case when S.o_source = 'SDE' then 1 else 0 end) as 'SDE',
sum(case when S.o_source = 'PDE' then 1 else 0 end) as 'PDE',
sum(case when S.o_source = 'CSE' then 1 else 0 end) as 'CSE',
sum(case when S.o_source = 'SSE' then 1 else 0 end) as 'SSE'
from statistic_order S where S.syctime_day > '2015-05-01' and S.syctime_day '2016-08-01'
GROUP BY S.syctime_day order by S.syctime_day asc;
關于MySQL中case...when...then的用法就不做過多的解釋了，這條SQL很容易理解，先對一條一條記錄進行遍歷，group by對日期進行了分類，sum聚合函數對某個日期的值進行求和，重點就在于case...when...then對sum的求和巧妙的加入了條件，當o_source = 'CDE'的時候，計數為1，否則為0；當o_source='SDE'的時候......
這條語句的執行只花了一秒多，對于五十多萬的數據進行這樣一個維度的統計還是比較理想的。
通過執行計劃發現，雖然掃描的行數變多了，但是只進行了一次全表掃描，而且是SIMPLE簡單查詢，所以執行效率自然就高了：
針對這個問題，如果大家有更好的方案或思路，歡迎留言
總結
到此這篇關于MySQL巧用sum、case和when優化統計查詢的文章就介紹到這了,更多相關MySQL優化統計查詢內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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