怎么在MySQL中使用sum、case和when优化统计查询

怎么在MySQL中使用sum、case和when优化统计查询？很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

表结构如下：

CREATE TABLE `statistic_order` ( `oid` bigint(20) NOT NULL, `o_source` varchar(25) DEFAULT NULL COMMENT '来源编号', `o_actno` varchar(30) DEFAULT NULL COMMENT '活动编号', `o_actname` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '参与活动名称', `o_n_channel` int(2) DEFAULT NULL COMMENT '商城平台', `o_clue` varchar(25) DEFAULT NULL COMMENT '线索分类', `o_star_level` varchar(25) DEFAULT NULL COMMENT '订单星级', `o_saledep` varchar(30) DEFAULT NULL COMMENT '营销部', `o_style` varchar(30) DEFAULT NULL COMMENT '车型', `o_status` int(2) DEFAULT NULL COMMENT '订单状态', `syctime_day` varchar(15) DEFAULT NULL COMMENT '按天格式化日期', PRIMARY KEY (`oid`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8

项目需求是这样的:

统计某段时间范围内每天的来源编号数量，其中来源编号对应数据表中的o_source字段，字段值可能为CDE,SDE,PDE,CSE,SSE。

来源分类随时间流动

一开始写了这样一段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;

这种写法采用了子查询的方式，在没有加索引的情况下，55万条数据执行这句SQL，在workbench下等待了将近十分钟，最后报了一个连接中断，通过explain解释器可以看到SQL的执行计划如下：

每一个查询都进行了全表扫描，五个子查询DEPENDENT SUBQUERY说明依赖于外部查询，这种查询机制是先进行外部查询，查询出group by后的日期结果，然后子查询分别查询对应的日期中CDE，SDE等的数量，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，大概五秒钟就查询出了结果：

查看执行计划发现扫描的行数减少了很多，不再进行全表扫描了：

这当然还不够快，如果当数据量达到百万级别的话，查询速度肯定是不能容忍的。一直在想有没有一种办法，能否直接遍历一次就查询出所有的结果，类似于遍历java中的list集合，遇到某个条件就计数一次，这样进行一次全表扫描就可以查询出结果集，结果索引，效率应该会很高。在老大的指引下，利用sum聚合函数，加上case...when...then...这种“陌生”的用法，有效的解决了这个问题。
具体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;

关于Mysql中case...when...then的用法就不做过多的解释了，这条SQL很容易理解，先对一条一条记录进行遍历，group by对日期进行了分类，sum聚合函数对某个日期的值进行求和，重点就在于case...when...then对sum的求和巧妙的加入了条件，当o_source = 'CDE'的时候，计数为1，否则为0；当o_source='SDE'的时候......

这条语句的执行只花了一秒多，对于五十多万的数据进行这样一个维度的统计还是比较理想的。

通过执行计划发现，虽然扫描的行数变多了，但是只进行了一次全表扫描，而且是SIMPLE简单查询，所以执行效率自然就高了：

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