1. はじめに 要件は、特定の時間範囲内で、1 時間ごとのデータと前の 1 時間ごとのデータの差と比率を取得することです。最初はとても簡単な 最初は全くわからなかったので、 ここのブロガーは、愚かな方法を使ってそれを達成しています。もっと簡単な方法があれば、遠慮なくアドバイスをください。コメント欄でお待ちしています! MySQLバージョン: mysql> バージョンを選択します(); +---------------------+ | バージョン() | +---------------------+ | 10.0.22-MariaDB ログ | +---------------------+ セット内の 1 行 (0.00 秒) 2. 各時間と前の時間の差を照会する 1. 要件を分割する 後続の組み合わせを容易にするために、ここで個別にクエリを実行して、データがどれだけあるかを確認しましょう。 (1)時間別データ量の取得 表示の都合上、ここでは直接結合しており、 select count(*) as nums,date_format(log_time,'%Y-%m-%d %h') as days from test where 1 and log_time >='2020-04-19 00:00:00' and log_time <= '2020-04-20 00:00:00' group by days; +-------+---------------+ | 数値 | 日数 | +-------+---------------+ | 15442 | 2020-04-19 01 | | 15230 | 2020-04-19 02 | | 14654 | 2020-04-19 03 | | 14933 | 2020-04-19 04 | | 14768 | 2020-04-19 05 | | 15390 | 2020-04-19 06 | | 15611 | 2020-04-19 07 | | 15659 | 2020-04-19 08 | | 15398 | 2020-04-19 09 | | 15207 | 2020-04-19 10 | | 14860 | 2020-04-19 11 | | 15114 | 2020-04-19 12 | +-------+---------------+ (2)前1時間のデータ量を取得する select count(*) as nums1,date_format(date_sub(date_format(log_time,'%Y-%m-%d %h'),interval -1 hour),'%Y-%m-%d %h') as days from test where 1 and log_time >='2020-04-19 00:00:00' and log_time <= '2020-04-20 00:00:00' group by days; +-------+---------------+ | 数値1 | 日数 | +-------+---------------+ | 15114 | 2020-04-19 01 | | 15442 | 2020-04-19 02 | | 15230 | 2020-04-19 03 | | 14654 | 2020-04-19 04 | | 14933 | 2020-04-19 05 | | 14768 | 2020-04-19 06 | | 15390 | 2020-04-19 07 | | 15611 | 2020-04-19 08 | | 15659 | 2020-04-19 09 | | 15398 | 2020-04-19 10 | | 15207 | 2020-04-19 11 | | 14860 | 2020-04-19 12 | +-------+---------------+ 知らせ:
2. これら2つのデータを組み合わせて nums、nums1、days、days1 を選択 から (count(*) を nums、date_format(log_time,'%Y-%m-%d %h') を days としてテストから選択し、1 かつ log_time >='2020-04-19 00:00:00' かつ log_time <= '2020-04-20 00:00:00' の場合、group by days) を m として選択します。 (select count(*) as nums1,date_format(date_sub(date_format(log_time,'%Y-%m-%d %h'),interval -1 hour),'%Y-%m-%d %h') as days1 from test where 1 and log_time >='2020-04-19 00:00:00' and log_time <= '2020-04-20 00:00:00' group by days1) as n; +-------+-------+---------------+---------------+ | 数値 | 数値1 | 日数 | 日数1 | +-------+-------+---------------+---------------+ | 15442 | 15114 | 2020-04-19 01 | 2020-04-19 01 | | 15442 | 15442 | 2020-04-19 01 | 2020-04-19 02 | | 15442 | 15230 | 2020-04-19 01 | 2020-04-19 03 | | 15442 | 14654 | 2020-04-19 01 | 2020-04-19 04 | | 15442 | 14933 | 2020-04-19 01 | 2020-04-19 05 | | 15442 | 14768 | 2020-04-19 01 | 2020-04-19 06 | | 15442 | 15390 | 2020-04-19 01 | 2020-04-19 07 | | 15442 | 15611 | 2020-04-19 01 | 2020-04-19 08 | | 15442 | 15659 | 2020-04-19 01 | 2020-04-19 09 | | 15442 | 15398 | 2020-04-19 01 | 2020-04-19 10 | | 15442 | 15207 | 2020-04-19 01 | 2020-04-19 11 | | 15442 | 14860 | 2020-04-19 01 | 2020-04-19 12 | | 15230 | 15114 | 2020-04-19 02 | 2020-04-19 01 | | 15230 | 15442 | 2020-04-19 02 | 2020-04-19 02 | | 15230 | 15230 | 2020-04-19 02 | 2020-04-19 03 | この組み合わせは、プログラム内のネストされたループ効果に似ていることがわかります。これは、 foreach($arr as $k=>$v){ foreach($arr1 を $k1=>$v1 として){ } } この場合、プログラムを書くときに通常行うように、2 つのループ配列で同じ値を見つけて、その差を計算できますか?ここでの日付はまったく同じであり、比較の条件として使用できることは明らかです。 3. 使用例…差を計算するタイミング (case when days = days1 then (nums - nums1) else 0 end) を diff として選択します から (count(*) を nums、date_format(log_time,'%Y-%m-%d %h') を days としてテストから選択し、1 かつ log_time >='2020-04-19 00:00:00' かつ log_time <= '2020-04-20 00:00:00' の場合、group by days) を m として選択します。 (select count(*) as nums1,date_format(date_sub(date_format(log_time,'%Y-%m-%d %h'),interval -1 hour),'%Y-%m-%d %h') as days1 from test where 1 and log_time >='2020-04-19 00:00:00' and log_time <= '2020-04-20 00:00:00' group by days1) as n; 効果: +------+ | 差分 | +------+ | 328 | | 0 | | 0 | | 0 | | 0 | | 0 | | 0 | | 0 | | 0 | | 0 | | 0 | | 0 | | 0 | |-212 | | 0 | | 0 ここでは、 foreach($arr as $k=>$v){ foreach($arr1 を $k1=>$v1 として){ $k == $k1の場合{ //違いを見つける} } } その結果、 4. 結果が0の部分を除外し、最終データを比較する ここで、 (case when days = days1 then (nums1 - nums) else 0 end) を diff として選択します から (count(*) を nums、date_format(log_time,'%Y-%m-%d %h') を days としてテストから選択し、1 かつ log_time >='2020-04-19 00:00:00' かつ log_time <= '2020-04-20 00:00:00' の場合、group by days) を m として選択します。 (select count(*) as nums1,date_format(date_sub(date_format(log_time,'%Y-%m-%d %h'),interval -1 hour),'%Y-%m-%d %h') as days1 from test where 1 and log_time >='2020-04-19 00:00:00' and log_time <= '2020-04-20 00:00:00' group by days1) as n having diff <>0; 結果: +------+ | 差分 | +------+ |-328 | | 212 | | 576 | |-279 | | 165 | |-622 | |-221 | |-48 | | 261 | | 191 | | 347 | |-254 | +------+ ここで計算結果を確認できるので、比較してみましょう。以下は手動でリストしたデータの一部です。
確かに差分がうまく取得できていることがわかります。差の比率を取得したい場合は、 5. この時間と前時間のデータの減少を取得し、各減少範囲の数を表示します。 範囲を分割するための条件を追加することで元の ケースを選択 days = days1 かつ (nums1 - nums)/nums1 < 0.1 の場合、0.1 days = days1 かつ (nums1 - nums)/nums1 > 0.1 かつ (nums1 - nums)/nums1 < 0.2 の場合、0.2 days = days1 かつ (nums1 - nums)/nums1 > 0.2 かつ (nums1 - nums)/nums1 < 0.3 の場合、0.3 days = days1 かつ (nums1 - nums)/nums1 > 0.3 かつ (nums1 - nums)/nums1 < 0.4 の場合、0.4 days = days1 かつ (nums1 - nums)/nums1 > 0.4 かつ (nums1 - nums)/nums1 < 0.5 の場合、0.5 days = days1 かつ (nums1 - nums)/nums1 > 0.5 の場合、0.6 そうでなければ 0 終了 diff、count(*) として diff_nums から (count(*) を nums、date_format(log_time,'%Y-%m-%d %h') を days としてテストから選択し、1 かつ log_time >='2020-03-20 00:00:00' かつ log_time <= '2020-04-20 00:00:00' の場合、group by days) を m として選択します。 (select count(*) as nums1,date_format(date_sub(date_format(log_time,'%Y-%m-%d %h'),interval -1 hour),'%Y-%m-%d %h') as days1 from test where 1 and log_time >='2020-03-20 00:00:00' and log_time <= '2020-04-20 00:00:00' group by days1) as n group by diff having diff >0; 結果:
結論 1. 補足紹介: MySQLデータベースの時間と実際の時間の差は8時間です url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/somedatabase?characterEncoding=utf-8&serverTimezone=GMT%2B8 データベース設定の後に&serverTimezone=GMT%2B8を追加します。 これで、MySQL で時間別データと以前の時間別データの差分をクエリする方法についての説明は終わりです。MySQL の時間別データ差分に関するより関連性の高いコンテンツについては、123WORDPRESS.COM の以前の記事を検索するか、以下の関連記事を引き続き参照してください。今後とも 123WORDPRESS.COM をよろしくお願いいたします。 以下もご興味があるかもしれません:
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