这里为了简洁明了的阐述问题和解决的方法，我简化一下需求模型。
现在数据库有一张订单表（经由简化的中间表），表构造如下：
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:
统计某段韶光范围内每天的来源编号数量，个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。
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;
这种写法采取了子查询的办法，在没有加索引的情形下，55万条数据实行这句SQL，在workbench下等待了将近十分钟，末了报了一个连接中断，通过explain阐明器可以看到SQL的实行操持如下：
每一个查询都进行了全表扫描，五个子查询DEPENDENT SUBQUERY解释依赖于外部查询，这种查询机制是前辈行外部查询，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却果：
查看实行操持创造扫描的行数减少了很多，不再进行全表扫描了：
这当然还不足快，如果当数据量达到百万级别的话，查询速率肯定是不能容忍的。一贯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凑集，碰着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，效率该当会很高。
利用sum聚合函数，加上case...when...then...这种“陌生”的用法，有效的办理了这个问题。
详细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阐明了，这条SQL很随意马虎理解，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的求和奥妙的加入了条件，当o_source = 'CDE'的时候，计数为1，否则为0；当o_source='SDE'的时候......
这条语句的实行只花了一秒多，对付五十多万的数据进行这样一个维度的统计还是比较空想的。
通过实行操持创造，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大略查询，以是实行效率自然就高了：
针对这个问题，如果大家有更好的方案或思路，欢迎留言。
作者：赵客缦胡缨v吴钩霜雪明
链接：https://www.jianshu.com/p/996ba4dced04
来源：简书
简书著作权归作者所有，任何形式的转载都请联系作者得到授权并注明出处。
