【Mysql实战】使用存储过程和计算同比环比
背景
同环比，是基本的数据分析方法。在各类调研表中屡见不鲜，如果人工向前追溯统计数据，可想而知工作量是非常大的。
标题复制10行，并且每行大于10个字符【源码解析】SpringBoot接口参数【Mysql实战】使用存储过程和计算同比环比校验原理
实战
以任务表为例，创建任务表。
-- auto-generated definition
create table app_task
(id bigint auto_increment comment '主键'primary key,user_id int null comment '当前执行人',user_name varchar(24) null comment '当前执行人名字',arrival_time datetime null comment '到达时间',start_time datetime null comment '开始时间',finish_time datetime null comment '完成时间',expect_time datetime null comment '预计时间',create_time datetime null comment '创建时间',is_delete tinyint default 0 null comment '0-生效，1-失效'
)comment '任务表';
存储过程插入数据
使用存储过程导入数据，开始时间是凌晨，结束时间是23点，创建时间和到达时间为当前，预期时间为变换的字符串。
CREATE PROCEDURE `batch_insert_data`(IN count INTEGER, -- record参数用来传需要插入数据的条数IN dt timestamp -- dt参数用来传入时间戳，开始插入的第一条数据的时间（格式为：'2020-10-24 14:31:44'）
)
BEGINDECLARE number INTEGER; -- 声明一个number，用来控制循环的次数set number = 1; -- 将number的值赋值为1，代表循环从1开始START TRANSACTION;WHILE number <= countDO-- 使用while进行循环，满足条件进入循环select date_add(dt, interval 1 second) into dt;-- 使用date_add()函数将时间进行转换为秒数，并赋值给dt参数
-- 插入数据INSERT INTO app_task -- 库名.表名
-- 由于id是自动增长，不需要额外赋值，所以需要将剩余的其他字段全部列出进行一一对应赋值插入(user_id,user_name,arrival_time,start_time,finish_time,expect_time,create_time,is_delete)VALUES (FLOOR(RAND() * 10),2,now(),DATE_FORMAT(CURDATE(),'%Y-%m-%d %H:%i:%s'),DATE_ADD(CURDATE(), INTERVAL 23 HOUR),dt,now(),0);
-- number参数进行自增set number = number + 1;
-- dt参数进行自增set dt = date_add(dt, interval 1 second);end WHILE;COMMIT;
END;
日期常用函数（重点：每周）
SELECT DATE_SUB(CURDATE(),INTERVAL 1 DAY); -- 昨天
SELECT DATE_SUB(CURDATE(),INTERVAL 1 MONTH); -- 上个月
SELECT DATE_ADD(CURDATE(), INTERVAL 9 HOUR); -- 当天9点
SELECT NOW();-- 查询当时
SELECT CURDATE();-- 查询当天
select yearweek('2023-05-12 09:00:00'),week('2023-05-12 09:00:00'),weekofyear('2023-05-12 09:00:00'),weekday('2023-05-12 09:00:00') ; ;
-- 202319,19,19,4select yearweek(now() - INTERVAL 1 DAY) -- 从周1开始本周计算
-- yearweek、WEEK (日期) 是 每把周日，作为一周的开始。
删除和调用存储过程
-- 删除存储过程
drop procedure batch_insert_data;
-- 调用存储过程
call batch_insert_data(20,now());
按照月份和人员id，统计每个人每月的完成任务时长，延迟数量，延迟百分比，完成任务数量。
- 使用
left(create_time, 7)，按照日期排序
select user_id userId,left(create_time, 7) yyyyMM,ROUND(avg(TIMESTAMPDIFF(MINUTE, start_time, finish_time)), 2) finishDuration,sum(if(arrival_time > expect_time, 1, 0)) delayCount,round(sum(if(arrival_time > expect_time, 1, 0)) / count(id), 2) delayPercent,count(id) taskCountfrom app_taskgroup by userId, left(create_time, 7)order by userId, left(create_time, 7);
计算月环比
计算当月完成的任务量，任务量的月环比；计算当月完成任务的平均时长，平均时长的月环比；计算当月的延迟率，延迟率的月环比
WINDOW w AS (PARTITION BY userId ORDER BY yyyyMM)，指定窗口别名- 使用窗口函数
lag，获取分组中的前一条数据。
select *
from (select yyyyMM,userId,taskCount,LAG(taskCount, 1) OVER w AS lastTaskCount,round((taskCount - LAG(taskCount, 1) OVER w) / LAG(taskCount, 1) OVER w, 2) taskCountChain,finishDuration,LAG(finishDuration, 1) OVER w AS lastfinishDuration,round((finishDuration - LAG(finishDuration, 1) OVER w) / LAG(finishDuration, 1) OVER w,2) finishDurationChain,delayCount,LAG(finishDuration, 1) OVER w AS lastDelayCount,delayPercent,LAG(delayPercent, 1) OVER w AS lastDelayPercent,round((delayPercent - LAG(delayPercent, 1) OVER w) / LAG(delayPercent, 1) OVER w, 2) delayPercentChainfrom (select user_id userId,left(create_time, 7) yyyyMM,ROUND(avg(TIMESTAMPDIFF(MINUTE, start_time, finish_time)), 2) finishDuration,sum(if(arrival_time > expect_time, 1, 0)) delayCount,round(sum(if(arrival_time > expect_time, 1, 0)) / count(id), 2) delayPercent,count(id) taskCountfrom app_taskgroup by userId, left(create_time, 7)order by userId, left(create_time, 7)) t1WINDOW w AS (PARTITION BY userId ORDER BY yyyyMM)) tmp
where tmp.yyyyMM = '2023-05';
计算月同比
核心是比较前12月的数据，LAG(finishDuration, 12) OVER w
使用WITH AS简化SQL
WITH AS短语，也叫做子查询部分（subquery factoring），可以让你做很多事情，定义一个SQL片断，该SQL片断会被整个SQL语句所用到。有的时候，是为了让SQL语句的可读性更高些，也有可能是在UNION ALL的不同部分，作为提供数据的部分。
with statistics as (select user_id userId,left(create_time, 7) yyyyMM,ROUND(avg(TIMESTAMPDIFF(MINUTE, start_time, finish_time)), 2) finishDuration,sum(if(arrival_time > expect_time, 1, 0)) delayCount,round(sum(if(arrival_time > expect_time, 1, 0)) / count(id), 2) delayPercent,count(id) taskCountfrom app_taskgroup by userId, left(create_time, 7)order by userId, left(create_time, 7)
),tmp as (select yyyyMM,userId,taskCount,LAG(taskCount, 1) OVER w AS lastTaskCount,round((taskCount - LAG(taskCount, 1) OVER w) / LAG(taskCount, 1) OVER w, 2) taskCountChain,finishDuration,LAG(finishDuration, 1) OVER w AS lastfinishDuration,round((finishDuration - LAG(finishDuration, 1) OVER w) / LAG(finishDuration, 1) OVER w,2) finishDurationChain,delayCount,LAG(finishDuration, 1) OVER w AS lastDelayCount,delayPercent,LAG(delayPercent, 1) OVER w AS lastDelayPercent,round((delayPercent - LAG(delayPercent, 1) OVER w) / LAG(delayPercent, 1) OVER w, 2) delayPercentChainfrom statisticsWINDOW w AS (PARTITION BY userId ORDER BY yyyyMM))
select *
from tmp
where tmp.yyyyMM = '2023-05';
关联查询
如果在记录表app_task_record记录状态和创建时间，当任务开始时，插入一条状态30的数据，当任务结束时，插入一条状态90的数据。计算当前任务的完成时间。
select max(if(task_status = '30', create_time, null)) startTime,max(if(task_status = '90', create_time, null)) finishTime,TIMESTAMPDIFF(MINUTE, max(if(task_status = '30', create_time, null)),max(if(task_status = '90', create_time, null))) time_consuming
from app_task_record
where task_id = 1;
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