时间:2022-07-04 14:05:17 | 栏目:Mysql | 点击:次
(1)需要专门以一个弹窗页面展示一项数据的所有字段值.其中一些字段值长度较大。
(2)能够左右切换上一项下一项数据
(3)存在可排序的字段,如以id进行排序
2.1 sql
1>查询前一项,查询小于当前id的项逆序取第一个
2>查询后一项,查询大于当前id的项正序取第一个
3>连接两项结果
2.2 页面逻辑
(1)在展示当前项时获取好两相邻的数据,在做切换时直接填充数据
(2)切换数据展示时同样再次获取当前项两相邻数据
以此(1)(2)往复
例:查询id为40两相邻的数据
( SELECT * FROM [表名] WHERE id < 40 ORDER BY id DESC LIMIT 1 ) UNION ( SELECT * FROM [表名] WHERE id > 40 ORDER BY id LIMIT 1 )
这里主要介绍一下,在一张数据表下对相邻的数据进行一个相关查询和计算;
拿一个在电商中最常见的情况,计算一下用户首单和第二单的时间间隔这样的数据来举例,如下:
id | customer_id | created_at |
---|---|---|
1 | 1 | 2017-07-21 09:43:02 |
2 | 12 | 2017-07-25 11:37:48 |
3 | 10 | 2017-07-25 11:43:41 |
4 | 1 | 2017-07-27 01:27:22 |
5 | 10 | 2017-07-27 07:46:45 |
6 | 1 | 2017-07-27 10:21:37 |
7 | 12 | 2017-07-27 13:26:19 |
查询用户首单和第二单的时间间隔:
SELECT m.customer_id, sfo.created_at as '首单时间', m.created_at as '第二单时间', (unix_timestamp(m.created_at) - unix_timestamp(sfo.created_at))/86400 as '两单相差天数' FROM sales_flat_order m LEFT JOIN sales_flat_order sfo on m.customer_id = sfo.customer_id and sfo.created_at < m.created_at WHERE ( SELECT count(*) FROM sales_flat_order n WHERE m.customer_id = n.customer_id AND m.created_at > n.created_at ) = 1 GROUP BY m.customer_id
查询结果是:
customer_id | 首单时间 | 第二单时间 | 两单时间差 |
---|---|---|---|
1 | 2017-07-21 09:43:02 | 2017-07-27 01:27:22 | 5.6558 |
12 | 2017-07-25 11:37:48 | 2017-07-27 13:26:19 | 2.0754 |
10 | 2017-07-25 11:43:41 | 2017-07-27 07:46:45 | 1.8355 |
整个原理如下:
下面做了一下拓展,可以查询任意相连的两笔订单的时间间隔:
SELECT m.customer_id, m.created_at as '后一单时间', SUBSTRING_INDEX( GROUP_CONCAT(sfo.created_at ORDER BY sfo.created_at DESC), ',', 1 ) as '前一单时间', (unix_timestamp(m.created_at) - unix_timestamp( SUBSTRING_INDEX( GROUP_CONCAT(sfo.created_at ORDER BY sfo.created_at DESC), ',', 1 ) ))/86400 as '两单相差天数' FROM sales_flat_order m LEFT JOIN sales_flat_order sfo on m.customer_id = sfo.customer_id and sfo.created_at < m.created_at WHERE ( SELECT count(*) FROM sales_flat_order n WHERE m.customer_id = n.customer_id AND m.created_at > n.created_at ) = 2 GROUP BY m.customer_id;
得到数据如下:
customer_id | 后一单时间 | 前一单时间 | 两单时间差 |
---|---|---|---|
1 | 2017-07-27 10:21:37 | 2017-07-27 01:27:22 | 0.3710 |
这里判断的是统计数为2的,也就是用户的第二单和第三单的时间间隔计算,因为用户10和12只有两单所以结果中无这两个用户;
整个原理如下:
这只是我想到的应对这种场景通过SQL语句进行查询的方法。