php 怎麼查詢一段時間內的資料庫

php查詢一段時間內的資料庫的方法：1、利用mysql的「date_format」函數，在子查詢中先查出當月所有訂單；2、將enterdate用「date_format」函數轉換為天； 3、按天「group by」分組統計即可。

本教學操作環境：windows7系統、PHP8.1版、Dell G3電腦。

php 怎麼查詢一段時間內的資料庫？

PHP MySQL實作對一段時間內每天資料統計最佳化操作實例

在網路專案中，對專案的資料分析不可或缺。通常會統計某一段時間內每天數據總計變化趨勢調整行銷策略。下面來看以下案例。

案例

在電商平台中通常會有訂單表，記錄所有訂單資訊。現在我們需要統計某個月份每天訂單數及銷售金額資料從而繪製出如下統計圖，進行資料分析。

訂單表資料結構如下：

2306.002017-04-01 17:#2017-04-01 22:15:18########2017-04-01 22:15:18#########2017-04-02 07:24:36

order_id	order_sn	總價格	輸入日期
25396	A4E610E250C2D378D7EC94179E14617F	2306.00	2017-04-01
##26	25397	EAD217C0533455EECDDE3​​9659ABCDAE9	17.90
25398	032E6941DAD44F29651B53C41F6B48A0	163.03	2017-04-02 07:24:36

此時查詢某月各天下單數，總金額該如何做呢？

一般方法

首先最容易想到的方法，先利用php 函數

cal_days_in_month() 來取得當月天數，然後建構一個當月所有天的數組，然後在迴圈中查詢每天的總數，建構新數組。

程式碼如下：

$month = '04';
$year = '2017';
$max_day = cal_days_in_month(CAL_GREGORIAN, $month, $year);   //当月最后一天
//构造每天的数组
$days_arr = array();
for($i=1;$i<=$max_day;$i++){
  array_push($days_arr, $i);
}
$return = array();
//查询
foreach ($days_arr as $val){
  $min = $year.&#39;-&#39;.$month.&#39;-&#39;.$val.&#39; 00:00:00&#39;;
  $max = $year.&#39;-&#39;.$month.&#39;-&#39;.$val.&#39; 23:59:59&#39;;
  $sql = "select count(*) as total_num,sum(`total_price`) as amount from `orders` where `enterdate` >= {$min} and `enterdate` <= {$max}";
  $return[] = mysqli_query($sql);
}
return $return;

這個sql簡單，但是每次需要進行30次查詢請，嚴重拖慢回應時間。

優化

如何使用一個sql直接查詢出各天的數量總計呢？

此時需要利用mysql 的

date_format 函數，在子查詢中先查出當月所有訂單，並將enterdate 用date_format 函數轉換為天，然後再按天group by 分組統計。程式碼如下：

$month = '04';
$year = '2017';
$max_day = cal_days_in_month(CAL_GREGORIAN, $month, $year);   //当月最后一天
$min = $year.'-'.$month.'-01 00:00:00';
$max = $year.'-'.$month.'-'.$max_day.' 23:59:59';
$sql = "select t.enterdate,count(*) as total_num,sum(t.total_price) as amount (select date_format(enterdate,'%e') as enterdate,total_price from orders where enterdate between {$min} and {$max}) t group by t.enterdate order by t.enterdate";
$return = mysqli_query($sql);

如此，30次查詢減少到1次，回應時間會大幅提升。

注意：

1.由於需查詢當月所有數據，在資料量過大時，不宜採取本方法。

2.為避免當天沒有資料而造成的資料缺失，查詢後，理應依照需求處理資料。

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