Pour utiliser MySQL pour l'analyse des données, un apprentissage systématique est requis. Tout d'abord, concevez une structure de données adaptée à l'analyse: utilisez de larges tables et des champs pré-agrégés pour des données redondantes appropriées, telles que la fusion des commandes et des informations utilisateur; Modélisation des dimensions de l'heure séparément, telles que l'ajout de champs date_type ou de tables de dimension de date; Utilisation de tables de partition pour améliorer l'efficacité, en particulier lors du traitement des données de journal, le partitionnement par date. Deuxièmement, ma?triser les compétences clés de SQL: utiliser le groupe par pour coopérer avec la somme / le nombre de statistiques; cas d'utilisation lors de la classification, tels que la division des niveaux d'activité des utilisateurs; Utilisez Date_format / Week pour trancher par le temps; Utilisez des fonctions de fenêtre telles que ROW_NUMBER / RANK TO RANK, telles que la vérification des trois principaux produits dans les ventes de chaque ville. Enfin, optimisez les performances de la requête: ajoutez des index dans les champs de filtre couramment utilisés tels que user_id et create_time mais pas excessivement; Utiliser Expliquez pour afficher le plan d'exécution; évitez de sélectionner *; Utilisez des index de superposition pour les tables de Big Data pour réduire le dos à la table. Vous devez également être familiarisé avec les fonctions couramment utilisées: maintenant, curdate, temps de traitement TimestampDiff; AVG, Max, Min et autres calculs d'agrégation; IFNULL, fusionnez les conditions de contr?le de cas, telles que le calcul du taux de croissance. La conception structurelle raisonnable, la SQL efficace et l'indexation sur place peuvent être compétentes pour la plupart des taches d'analyse.

Si vous prévoyez d'utiliser MySQL pour l'analyse des données, il ne suffit pas d'apprendre quelques instructions sélectionnées. Vous devez commencer à organiser des données, à rédiger des requêtes, des statistiques d'agrégation, puis pour optimiser les performances, étape par étape. Cet article vous aidera à clarifier vos idées et à vraiment utiliser MySQL pour analyser les scénarios.

Comment concevoir une structure de données adaptée à l'analyse?

MySQL lui-même est une base de données relationnelle, mais si vous souhaitez l'utiliser pour analyse, la première chose n'est pas de copier la méthode de conception de l'OLTP . Les données pour les classes analytiques nécessitent généralement des tables larges, des champs pré-agrégés ou des instantanés historiques, plut?t que des structures hautement normalisées.

• La redondance appropriée n'est pas une mauvaise chose : par exemple, les commandes et les informations utilisateur peuvent être combinées dans une grande table, éliminant les jointures fréquentes.
• Les dimensions de temps sont modélisées séparément : si vous comptez souvent "semaine" et "mois", vous pouvez ajouter un champ date_type à la table ou créer une table de dimension de date.
• Utilisez des tables de partition pour améliorer l'efficacité : en particulier lors du traitement des classes de journaux ou des données de séries chronologiques, le partitionnement par date peut considérablement accélérer la vitesse de requête.

Par exemple, si vous souhaitez analyser les tendances de l'activité utilisateur, n'associez pas plusieurs tables les unes aux autres pour vérifier les enregistrements de connexion. Il est préférable de générer régulièrement un tableau de résumé du comportement des utilisateurs quotidiens et de vérifier directement ce tableau.

Conseils clés pour écrire et analyser SQL

L'analyse des données réelles n'est pas seulement sélectionnée *, mais aussi des compétences pratiques telles que l'agrégation, le regroupement et les fonctions de fenêtre .

Les opérations communes comprennent:

• GROUP BY SUM() / COUNT() : la méthode statistique la plus élémentaire
• CASE WHEN vous implémente la classification conditionnelle: par exemple, divisez les utilisateurs en niveaux actifs élevés / moyens / bas
• Trancher les statistiques par le temps en utilisant DATE_FORMAT() ou WEEK()
• Les fonctions de fenêtre telles que ROW_NUMBER() et RANK() peuvent être classées rapidement

Pour donner un petit exemple: si vous souhaitez voir les trois produits avec les ventes les plus élevées de chaque ville, vous pouvez utiliser:

 SéLECTIONNER *
DEPUIS (
    Sélectionnez City, Product_id, Sales,
           Row_number () over (partition by city commande by sales dec) as rk
    De Sales_data
) t
Où rk <= 3;

Cette méthode d'écriture est beaucoup plus claire que les sous-requêtes imbriquées et est plus facile à développer.

Comment faire fonctionner la requête plus rapidement?

Lorsque votre volume de données augmente, la requête lente devient un mal de tête. Pour le moment, vous ne pouvez pas simplement compter sur la syntaxe, vous devez comprendre l'indexation, le plan d'exécution et le réglage de la configuration .

Quelques suggestions pratiques:

• Ajouter des index sur les champs couramment utilisés pour filtrer et rejoindre, tels que user_id, create_time
• N'ajoutez pas aveuglément des index, trop affectera l'écriture.
• Utilisez EXPLAIN pour afficher le plan d'exécution et confirmez s'il y a une analyse d'index.
• évitez SELECT * , en particulier les grandes tables, sélectionnez simplement les champs dont vous avez besoin
• Pour les échelles de Big Data, envisagez d'utiliser l'index de couvre

Par exemple, si vous vérifiez souvent les journaux de comportement pour le dernier mois par ID utilisateur, vous pouvez ajouter un index conjoint à (user_id, create_time) , afin que la requête puisse passer par l'index sans revenir à la table.

Quelles sont les fonctions MySQL couramment utilisées pour l'analyse des données?

MySQL offre beaucoup de fonctions intégrées, qui conviennent particulièrement aux scénarios d'analyse:

• Dépendant du temps:
  • NOW() , CURDATE() , DATE_ADD()
  • TIMESTAMPDIFF(MINUTE, start_time, end_time)
• Fonction d'agrégation:
  • AVG() , MAX() , MIN() , SUM() , COUNT()
• Contr?le conditionnel:
  • IFNULL(value, default) , COALESCE(value1, value2, ...)
  • CASE WHEN ... THEN ... END

Par exemple, si vous souhaitez calculer le taux de croissance d'un certain indicateur, vous pouvez l'écrire comme ceci:

 SéLECTIONNER 
    Date_format (log_date, '% y-% m') comme mois,
    Somme (ventes) comme total_sales,
    LAG (sum (ventes), 1) over (ordonnance par date_format (log_date, '% y-% m')) comme prev_sales,
    (Somme (ventes) - LAG (somme (ventes), 1) sur ()) / lag (somme (ventes), 1) sur () comme croissance_rate
De Sales_log
Groupe par mois;

Cela peut voir directement le taux de croissance par mois de chaque mois.

Fondamentalement, c'est tout. Bien que MySQL ne soit pas sa force de faire l'analyse des données, tant que la structure est con?ue raisonnablement, le SQL est bien écrit et que l'indice est en place, il peut toujours résister à de nombreuses taches d'analyse. Les non complexes mais faciles à ignorer sont souvent ces petits détails, tels que le type de champ est sélectionné correctement, s'il y a une conversion de données inutile et si le plan d'exécution est optimal.

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