Mysql （今天计算）减去（前一天计算），持续1个月

如何查询需要与前一天计数之和相减的今天计数之和，持续时间为一个月

SELECT COUNT(DISTINCT member_profile.memberProfileNumber)
FROM member_profile
LEFT JOIN member_token
ON member_profile.id = member_token.memberProfileId
WHERE member_profile.memberProfileNumber LIKE 'MM%';

我有两个表和列，如下所示：

表格成员\u档案

memberProfileNumber
id

表成员\u令牌

memberProfileId
createdAt

预期结果：

---

如果您使用的是MySQL 8.0，您可以在子查询中进行聚合，然后在外部查询中使用

LAG（…）OVER（…）

引入前一天的值，如：

SELECT 
    createdAtDay,
    cnt,
    cnt - LAG(cnt) OVER(ORDER BY createdAtDay) cnt_diff
FROM (
    SELECT DATE(mt.createdAt) createdAtDay, COUNT(DISTINCT mf.memberProfileNumber) cnt
    FROM member_profile mf
    INNER JOIN member_token mt 
        ON mf.id = mt.memberProfileId 
        AND mt.createdAt >= NOW() - INTERVAL 1 MONTH
    WHERE mf.memberProfileNumber LIKE 'MM%' AND 
    GROUP BY DATE(createdAt)
) x

NB1：我认为

左连接成员令牌

应该是

内部连接成员令牌

，因为列

成员令牌.createdAt

用于聚合结果

---

NB2：子查询对上个月内创建的令牌进行筛选。

如果您使用的是MySQL 8.0，您可以在子查询中进行聚合，然后在外部查询中使用

LAG（…）OVER（…）

引入前一天的值，如：

SELECT 
    createdAtDay,
    cnt,
    cnt - LAG(cnt) OVER(ORDER BY createdAtDay) cnt_diff
FROM (
    SELECT DATE(mt.createdAt) createdAtDay, COUNT(DISTINCT mf.memberProfileNumber) cnt
    FROM member_profile mf
    INNER JOIN member_token mt 
        ON mf.id = mt.memberProfileId 
        AND mt.createdAt >= NOW() - INTERVAL 1 MONTH
    WHERE mf.memberProfileNumber LIKE 'MM%' AND 
    GROUP BY DATE(createdAt)
) x

NB1：我认为

左连接成员令牌

应该是

内部连接成员令牌

，因为列

成员令牌.createdAt

用于聚合结果

---

NB2：子查询对上个月内创建的令牌进行筛选。

您可以通过简单的联接来完成此操作

drop table if exists member_profile,member_token;
create table member_profile
(memberProfileNumber int, id int);

create Table member_token
(memberProfileId  int,createdAt date);

insert into member_profile values
(1,1),(2,2),(3,3);
insert into member_token values
(1,'2019-01-01'),(1,'2019-01-01'),
(2,'2019-01-01'),(3,'2019-01-01'),
(1,'2019-01-02'),(2,'2019-01-02'),
(1,'2019-01-03'),(3,'2019-01-03');

select mt.createdat,count(distinct memberprofileid) todayobs,
        y.createdat yesterdaydate,
         max(yesterdayobs) yesterdayobs,
         ifnull(count(distinct memberprofileid),0) -  ifnull(max(yesterdayobs),0) changeonday
from member_token mt
left join
(select createdat,count(distinct memberprofileid) yesterdayobs
    from member_token mt1 
         group by createdat
         ) y on y.createdat = date_sub(mt.createdat, interval 1 day)
group by mt.createdat;

+------------+----------+---------------+--------------+-------------+
| createdat  | todayobs | yesterdaydate | yesterdayobs | changeonday |
+------------+----------+---------------+--------------+-------------+
| 2019-01-01 |        3 | NULL          |         NULL |           3 |
| 2019-01-02 |        2 | 2019-01-01    |            3 |          -1 |
| 2019-01-03 |        2 | 2019-01-02    |            2 |           0 |
+------------+----------+---------------+--------------+-------------+
3 rows in set (0.00 sec)

---

注1）我没有限定月份2）解决方案假设在member_token表中每天都有一个条目3）我没有看到member_profile表的相关性。

您可以通过一个简单的连接来实现这一点

drop table if exists member_profile,member_token;
create table member_profile
(memberProfileNumber int, id int);

create Table member_token
(memberProfileId  int,createdAt date);

insert into member_profile values
(1,1),(2,2),(3,3);
insert into member_token values
(1,'2019-01-01'),(1,'2019-01-01'),
(2,'2019-01-01'),(3,'2019-01-01'),
(1,'2019-01-02'),(2,'2019-01-02'),
(1,'2019-01-03'),(3,'2019-01-03');

select mt.createdat,count(distinct memberprofileid) todayobs,
        y.createdat yesterdaydate,
         max(yesterdayobs) yesterdayobs,
         ifnull(count(distinct memberprofileid),0) -  ifnull(max(yesterdayobs),0) changeonday
from member_token mt
left join
(select createdat,count(distinct memberprofileid) yesterdayobs
    from member_token mt1 
         group by createdat
         ) y on y.createdat = date_sub(mt.createdat, interval 1 day)
group by mt.createdat;

+------------+----------+---------------+--------------+-------------+
| createdat  | todayobs | yesterdaydate | yesterdayobs | changeonday |
+------------+----------+---------------+--------------+-------------+
| 2019-01-01 |        3 | NULL          |         NULL |           3 |
| 2019-01-02 |        2 | 2019-01-01    |            3 |          -1 |
| 2019-01-03 |        2 | 2019-01-02    |            2 |           0 |
+------------+----------+---------------+--------------+-------------+
3 rows in set (0.00 sec)

---

注1）我没有限定月份2）解决方案假设在member_token表中有每天的条目3）我没有看到member_profile表的相关性。

如果您将示例数据和预期输出作为文本添加到问题中，您将得到更快的答案（可能更合适）。如果您在问题中添加示例数据和预期输出作为文本，您将得到更快的答案（可能更合适）。否则我将不得不补足。member profile表将使用条件来计算满足条件的memberprofilenumber。我将测试这个查询。谢谢：）member profile表将使用条件来计算满足条件的memberprofilenumber。我将测试这个查询。谢谢：）