MySQLの日次統計レポートでは、その日にデータがない場合には0が入力されます。

1. 問題の再現:

各日の合計数を日ごとにカウントします。データのない日がある場合、グループ化によってそれらの日が無視されます。それらの日を 0 で埋めるにはどうすればよいでしょうか?下の図に示すように、10-3 から 10-10 までの 7 日間のデータがカウントされますが、そのうち 8 日目と 10 日目のデータのみがあります。このように、返されるデータは 2 つだけであり、レポートの統計要件を満たしていません。 0で埋められる値はないと予想されます

2. 考え方を変える:

連続する日のセットを左テーブルとして使用し、クエリするデータを左結合して、最後にグループ化します。以下に示すように、連続する日テーブル t1 をビジネス データ t2 で左結合し、t1.day でグループ化します。

選択
 t1.`日`、
 COUNT(t2.user_id) 支払い番号
から
 （選択
 @cdate := DATE_ADD(@cdate, 間隔 - 1 日) 日
 から
 （選択
  @cdate := DATE_ADD('20171219', 間隔 + 1 日)
 から
  注文）t0
 制限7) t1
 左結合
 （選択
  DATE(a.create_time) 曜日、
  ユーザーID
 から
  支払い_支払い
  ディーラーストアに参加する b
  ON a.order_no = b.order_no
 DATE(create_time) <= '20171219' の場合
  AND DATE(create_time) > DATE_SUB('20171219', INTERVAL 7 DAY)
  ) t2
 t2日 = t1日
GROUP BY t1.`day`;

2.1 連続日数表

選択
 @cdate := DATE_ADD(@cdate, 間隔 - 1 日) 日
 から
 （選択
  @cdate := DATE_ADD('20171219', 間隔 + 1 日)
 から
  注文）t0
 制限7

実行結果は次のとおりです。

SQL分析:

1. @cdate := 是定義名為cdate的變量并賦值（select 后面必須用：=）

2. .@cdate := DATE_ADD('20171219', INTERVAL + 1 DAY)渡された日付 '20171219' に 1 日を追加します。

3. SELECT @cdate := DATE_ADD('20171219', INTERVAL + 1 DAY) FROM `order`し、10 件を超えるレコードがあるテーブルを検索します。実行結果は次のとおりです。

4. .@cdate := DATE_ADD(@cdate, INTERVAL - 1 DAY) DAY定義されたcdate変数の日数を1減らします（自己減分）

5. LIMIT 7 レコード数を制限します。これで完了です。指定した日付の 7 日前のレコードを取得しました。

2.2 左結合してからグループ化する

left join group by t1.day

つまり、左表に関連付けられた業務データに従って、左表の日付に従ってデータをグループ化し、つまり指定された 7 日間のデータに分割します。レコードがある場合はエントリ数がカウントされ、レコードがない場合は 0 になります。

最終実行結果:

要約する

上記は、その日にデータがない場合、毎日の統計レポートに従ってMySQLに0を入力するために紹介した実装コードです。お役に立てば幸いです。ご質問がある場合は、メッセージを残してください。すぐに返信します。また、123WORDPRESS.COM ウェブサイトをサポートしてくださっている皆様にも感謝申し上げます。