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引言

   在统计数据的需求中很容易出现按照天来统计数据的场景，有时某一列的维度在那天并没有产生数据，但是又没有一列是可以确保每天都是有数据的，由于mysql中并没有fulljoin这样的关联方式，在这种情况下关联查询就有些费劲，解决的办法也是多种多样，毕竟条条大路通罗马嘛，其他的就不说了，这里介绍一种相对方便的方法。

解决思路

   产生一个足够长的时间列，这个列要能够包含想要统计的所有日期。这个思路的实现很泛，可以创建一个日期的临时表，然后将想要查的日期插入，抛开创建表比较麻烦之外，一般在职能比较完善的公司，生产环境创建表或者修改数据是需要交给专门的DBA去操作的，各种流程。。。相对这个较简单的一种方式就是创建存储过程，然后产生时间列，这也是一种解决办法。
   我的思路是先定义一个时间变量并初始化，然后和某个数据足够多的表关联查询获取时间列，这个表一般选取某张要查的表即可，数据条数只要超过需要查询的条数即可，足够即可，太多就是浪费，降低查询效率。

时间列生成举例

   比如说我要查询2018-01-10到2018-01-20每天的数据，那么就可以写成

SELECT @cdate := DATE_ADD(@cdate, INTERVAL +1 DAY) cday
  FROM( SELECT @cdate := DATE_ADD('2018-01-10', INTERVAL -1 DAY) FROM data_t limit 15) t0
  WHERE date(@cdate) <= DATE_ADD('2018-01-20', INTERVAL -1 DAY)

   其中，cdate是我定义的一个时间变量，初始化的值是2018-01-09，因为在外面那部分执行之后值已经加1了，已经不是2018-01-10了；data_t是我关联产生记录的实体表，这个表只有一个要求，就是能帮我们产生足够的时间列条数，后面的limit 15是帮助我产生15条时间记录，可以换成其他条件；生成的t0其实就是15条全为2018-01-09的记录，外面的查询在每扫描一条t0的记录就会加1天，这样就会产生连续的时间列；WHERE后面是最终查询的截止条件，换成其他的也可以。
关联其他表举例：
查询从2018-01-10到当前日期每天的统计数据

SELECT 
    dayTb.cday '日期' 
    ,IFNULL(tNumTb.num,0) '人数'
FROM (
    SELECT @cdate := DATE_ADD(@cdate, INTERVAL +1 DAY) cday
        FROM( SELECT @cdate := DATE_ADD('2018-01-10', INTERVAL -1 DAY) FROM data_t limit 30) t0
        WHERE date(@cdate) < DATE_ADD(NOW(), INTERVAL -1 DAY)
) dayTb
LEFT JOIN(
    SELECT date(t.create_time) cday,count( DISTINCT t.fid ) num FROM data_t t
        WHERE t.create_time >='2018-01-10'
        GROUP BY cday
) tNumTb ON tNumTb.cday = dayTb.cday

image.png

思维拓展

  通过上面的例子我想大部分人应该可以灵活变化了，比如查询多少天内每天的统计数据，某几个月内每月的统计数据等等，通过修改上面给的例子里面的sql完全可以做到，可以说这种思路就是个‘万能模板’，希望本文能够帮到大家。

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