


PHP MySQL Google Chart JSON - Exemple complet
À mesure que le paysage technologique évolue, la capacité de visualiser les données devient de plus en plus critique. Google Chart est un outil puissant pour la visualisation des données. Il permet aux développeurs de créer une variété de graphiques, notamment des diagrammes circulaires, des graphiques à barres et des graphiques linéaires. Cependant, l'intégration de Google Chart avec des sources de données MySQL peut poser des problèmes, en particulier lors de l'utilisation de PHP comme langage de programmation.
Cet article fournit une solution complète pour générer des Google Charts à l'aide de PHP et MySQL. Nous couvrirons plusieurs exemples illustrant l'utilisation de différentes méthodes d'accès aux données PHP :
Exemple 1 : PHP-MySQL-JSON-Google Chart (non-Ajax)
Utilisation :
- Créez une base de données MySQL nommée "chart."
- Créez un tableau nommé "googlechart" avec deux colonnes : "weekly_task" et "pourcentage".
- Insérez des exemples de données dans le tableau, en vous assurant que la colonne "pourcentage" contient seulement numérique valeurs.
Code :
$con = mysql_connect("localhost", "Username", "Password") or die("Failed to connect with database!!!!"); mysql_select_db("Database Name", $con); // The Chart table contains two fields: weekly_task and percentage // This example will display a pie chart. If you need other charts such as a Bar chart, you will need to modify the code a little to make it work with bar chart and other charts $sth = mysql_query("SELECT * FROM chart"); /* --------------------------- example data: Table (Chart) -------------------------- weekly_task percentage Sleep 30 Watching Movie 40 work 44 */ //flag is not needed $flag = true; $table = array(); $table['cols'] = array( // Labels for your chart, these represent the column titles // Note that one column is in "string" format and another one is in "number" format as pie chart only required "numbers" for calculating percentage and string will be used for column title array('label' => 'Weekly Task', 'type' => 'string'), array('label' => 'Percentage', 'type' => 'number') ); $rows = array(); while($r = mysql_fetch_assoc($sth)) { $temp = array(); // The following line will be used to slice the Pie chart $temp[] = array('v' => (string) $r['Weekly_task']); // Values of each slice $temp[] = array('v' => (int) $r['percentage']); $rows[] = array('c' => $temp); } $table['rows'] = $rows; $jsonTable = json_encode($table); //echo $jsonTable; ?> <!--Load the Ajax API--> <script type="text/javascript" src="https://www.google.com/jsapi"></script> <script type="text/javascript" src="http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.8.2/jquery.min.js"></script> <script type="text/javascript"> // Load the Visualization API and the piechart package. google.load('visualization', '1', {'packages':['corechart']}); // Set a callback to run when the Google Visualization API is loaded. google.setOnLoadCallback(drawChart); function drawChart() { // Create our data table out of JSON data loaded from server. var data = new google.visualization.DataTable(<?=$jsonTable?>); var options = { title: 'My Weekly Plan', is3D: 'true', width: 800, height: 600 }; // Instantiate and draw our chart, passing in some options. // Do not forget to check your div ID var chart = new google.visualization.PieChart(document.getElementById('chart_div')); chart.draw(data, options); } </script> <!--this is the div that will hold the pie chart--> <div> <p><strong>Exemple 2 : PHP-PDO-JSON-MySQL-Google Chart</strong></p> <p>Cet exemple utilise PHP Data Objects (PDO) pour se connecter à la base de données, offrant une plus grande flexibilité et sécurité.</p> <p><strong>Code :</strong></p> <pre class="brush:php;toolbar:false">/* ... (code) ... */ try { /* Establish the database connection */ $conn = new PDO("mysql:host=localhost;dbname=$dbname", $username, $password); $conn->setAttribute(PDO::ATTR_ERRMODE, PDO::ERRMODE_EXCEPTION); /* Select all the weekly tasks from the table googlechart */ $result = $conn->query('SELECT * FROM googlechart'); /* --------------------------- example data: Table (googlechart) -------------------------- weekly_task percentage Sleep 30 Watching Movie 10 job 40 Exercise 20 */ $rows = array(); $table = array(); $table['cols'] = array( // Labels for your chart, these represent the column titles. /* Note that one column is in "string" format and another one is in "number" format as pie chart only required "numbers" for calculating percentage and string will be used for Slice title */ array('label' => 'Weekly Task', 'type' => 'string'), array('label' => 'Percentage', 'type' => 'number') ); /* Extract the information from $result */ foreach($result as $r) { $temp = array(); // The following line will be used to slice the Pie chart $temp[] = array('v' => (string) $r['weekly_task']); // Values of each slice $temp[] = array('v' => (int) $r['percentage']); $rows[] = array('c' => $temp); } $table['rows'] = $rows; // convert data into JSON format $jsonTable = json_encode($table); //echo $jsonTable; } catch(PDOException $e) { echo 'ERROR: ' . $e->getMessage(); } ?>
Exemple 3 : PHP-MySQLi-JSON-Google Chart
Cet exemple utilise MySQLi, une version améliorée de l'extension MySQL, pour l'interaction avec la base de données.
/* ... (code) ... */ /* Establish the database connection */ $mysqli = new mysqli($DB_HOST, $DB_USER, $DB_PASS, $DB_NAME); if (mysqli_connect_errno()) { printf("Connect failed: %s\n", mysqli_connect_error()); exit(); } /* Select all the weekly tasks from the table googlechart */ $result = $mysqli->query('SELECT * FROM googlechart'); /* --------------------------- example data: Table (googlechart) -------------------------- Weekly_Task percentage Sleep 30 Watching Movie 10 job 40 Exercise 20 */ $rows = array(); $table = array(); $table['cols'] = array( // Labels for your chart, these represent the column titles. /* Note that one column is in "string" format and another one is in "number" format as pie chart only required "numbers" for calculating percentage and string will be used for Slice title */ array('label' => 'Weekly Task', 'type' => 'string'), array('label' => 'Percentage', 'type' => 'number') ); /* Extract the information from $result */ foreach($result as $r) { $temp = array(); // The following line will be used to slice the Pie chart $temp[] = array('v' => (string) $r['weekly_task']); // Values of the each slice $temp[] = array('v' => (int) $r['percentage']); $rows[] = array('c' => $temp); } $table['rows'] = $rows; // convert data into JSON format $jsonTable = json_encode($table); //echo $jsonTable;
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

MySQL est un système de gestion de la base de données relationnel open source, principalement utilisé pour stocker et récupérer les données rapidement et de manière fiable. Son principe de travail comprend les demandes des clients, la résolution de requête, l'exécution des requêtes et les résultats de retour. Des exemples d'utilisation comprennent la création de tables, l'insertion et la question des données et les fonctionnalités avancées telles que les opérations de jointure. Les erreurs communes impliquent la syntaxe SQL, les types de données et les autorisations, et les suggestions d'optimisation incluent l'utilisation d'index, les requêtes optimisées et la partition de tables.

MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source adapté au stockage, à la gestion, à la requête et à la sécurité des données. 1. Il prend en charge une variété de systèmes d'exploitation et est largement utilisé dans les applications Web et autres domaines. 2. Grâce à l'architecture client-serveur et à différents moteurs de stockage, MySQL traite efficacement les données. 3. L'utilisation de base comprend la création de bases de données et de tables, d'insertion, d'interrogation et de mise à jour des données. 4. L'utilisation avancée implique des requêtes complexes et des procédures stockées. 5. Les erreurs courantes peuvent être déboguées par le biais de la déclaration Explication. 6. L'optimisation des performances comprend l'utilisation rationnelle des indices et des instructions de requête optimisées.

MySQL est choisi pour ses performances, sa fiabilité, sa facilité d'utilisation et son soutien communautaire. 1.MySQL fournit des fonctions de stockage et de récupération de données efficaces, prenant en charge plusieurs types de données et opérations de requête avancées. 2. Adoptez l'architecture client-serveur et plusieurs moteurs de stockage pour prendre en charge l'optimisation des transactions et des requêtes. 3. Facile à utiliser, prend en charge une variété de systèmes d'exploitation et de langages de programmation. 4. Avoir un solide soutien communautaire et fournir des ressources et des solutions riches.

Les mécanismes de verrouillage d'InnoDB incluent des verrous partagés, des verrous exclusifs, des verrous d'intention, des verrous d'enregistrement, des serrures d'écart et des mèches suivantes. 1. Le verrouillage partagé permet aux transactions de lire des données sans empêcher d'autres transactions de lire. 2. Lock exclusif empêche les autres transactions de lire et de modifier les données. 3. Le verrouillage de l'intention optimise l'efficacité de verrouillage. 4. Enregistrement de l'indice de verrouillage d'enregistrement. 5. Écart d'enregistrement de l'indice des verrous de verrouillage de l'espace. 6. Le verrouillage de la touche suivante est une combinaison de verrouillage des enregistrements et de verrouillage de l'écart pour garantir la cohérence des données.

Les principales raisons des mauvaises performances de requête MySQL incluent le non-utilisation d'index, la mauvaise sélection du plan d'exécution par l'optimiseur de requête, la conception de table déraisonnable, le volume de données excessif et la concurrence de verrouillage. 1. Aucun indice ne provoque une requête lente et l'ajout d'index ne peut améliorer considérablement les performances. 2. Utilisez la commande Expliquez pour analyser le plan de requête et découvrez l'erreur Optimizer. 3. Reconstruire la structure de la table et l'optimisation des conditions de jointure peut améliorer les problèmes de conception de la table. 4. Lorsque le volume de données est important, les stratégies de partitionnement et de division de table sont adoptées. 5. Dans un environnement de concurrence élevé, l'optimisation des transactions et des stratégies de verrouillage peut réduire la concurrence des verrous.

Dans l'optimisation de la base de données, les stratégies d'indexation doivent être sélectionnées en fonction des exigences de requête: 1. Lorsque la requête implique plusieurs colonnes et que l'ordre des conditions est fixe, utilisez des index composites; 2. Lorsque la requête implique plusieurs colonnes mais que l'ordre des conditions n'est pas fixe, utilisez plusieurs index mono-colonnes. Les index composites conviennent à l'optimisation des requêtes multi-colonnes, tandis que les index mono-colonnes conviennent aux requêtes à colonne unique.

Pour optimiser la requête lente MySQL, SlowQueryLog et Performance_Schema doivent être utilisées: 1. Activer SlowQueryLog et définir des seuils pour enregistrer la requête lente; 2. Utilisez Performance_schema pour analyser les détails de l'exécution de la requête, découvrir les goulots d'étranglement des performances et optimiser.

MySQL et SQL sont des compétences essentielles pour les développeurs. 1.MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source, et SQL est le langage standard utilisé pour gérer et exploiter des bases de données. 2.MySQL prend en charge plusieurs moteurs de stockage via des fonctions de stockage et de récupération de données efficaces, et SQL termine des opérations de données complexes via des instructions simples. 3. Les exemples d'utilisation comprennent les requêtes de base et les requêtes avancées, telles que le filtrage et le tri par condition. 4. Les erreurs courantes incluent les erreurs de syntaxe et les problèmes de performances, qui peuvent être optimisées en vérifiant les instructions SQL et en utilisant des commandes Explication. 5. Les techniques d'optimisation des performances incluent l'utilisation d'index, d'éviter la numérisation complète de la table, d'optimiser les opérations de jointure et d'améliorer la lisibilité du code.


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