Python 需要在不使用相关子查询的情况下重写此查询

我知道相关子查询是如何工作的，通常会避开它们。。但对于我试图做的事情，我找不到另一种方法来编写这个查询。我可以使用它，因为我使用的表中没有一堆记录。。但是现在我需要在一些记录超过100000条的表上做同样的事情，这将使这个查询花费很长时间。所以我需要一些帮助来重写这个查询

初始查询：

如果您注意到它正在按每天的计数递增计数

这个查询本身只需要0.036秒就可以运行，这不是什么大问题

但是在一些更大的桌子上，它已经需要12秒，而且它们只会变得更大

注意：这可以在不使用相关子查询的情况下完成吗？假设您不能使用用户定义的变量

如果在mysql中不能做到这一点，我可以在python中访问数据库两次，但我希望在mysql中找到解决方案，而不是多次访问数据库

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谢谢你的指点/帮助

编辑：修复查询中的错误

EDIT2：python方式的建议

你可以用一个显式的自动连接重写它，但我不认为它会更快

SELECT
DATE(m.Created_At) AS m_date,
COUNT(m.id) AS daily_count,
COUNT(m1.id) AS member_totals
FROM members_joined AS m
JOIN members_joined m1 ON m1.has_verified = 1 and DATE(m1.Created_At) <= DATE(m.Created_At) 
WHERE m.has_verified = 1 and m.Created_At BETWEEN CURDATE() - INTERVAL 30 DAY AND CURDATE()
GROUP BY m_date;

获取过去30天内每个日期的每日_计数，以及

SELECT
CURDATE() - INTERVAL 30 DAY AS m_date,
COUNT(m.id) AS member_totals,
FROM members_joined AS m
WHERE m.has_verified = 1 and m.Created_At < CURDATE() - INTERVAL 30 DAY;

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使用纯SQL很难有效地做到这一点，但您可以使用MySQL特定的用户定义变量。您只需要计算每天的计数，并累积每行的计数

主要技巧是强制MySQL以正确的顺序更新变量

查询应如下所示，但不确定是否100%正确：

SELECT m_date, daily_count, @count:=(daily_count + @count) as member_totals
FROM
(SELECT DATE(Created_At) as m_date, COUNT(*) as daily_count
 FROM members_joined
 WHERE DATE(Created_At) >= CURDATE() - INTERVAL 30 DAY AND has_verified = 1
 GROUP BY m_date
) as days,
(SELECT @count:=COUNT(*) as cnt0
 FROM members_joined
 WHERE DATE(Created_At) < CURDATE() - INTERVAL 30 DAY 
   AND has_verified = 1) as init
ORDER BY m_date;

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使用存储过程怎么样？在第一步中，将起始值存储在变量中。这是对您的内部查询的一个单独查询，并且应该是快速的，假设在上创建了一个索引。然后将外部查询与此变量结合使用，甚至使用光标，当前外部查询只有30行。。我在这里使用标量来回答这个问题，因为它返回多行。我不知道是否可以使用此方法调用存储过程。。。如果是这样的话，用python本身进行计算可能会更快。。对不起，我确实错过了关于UDV的便条。然后，您可以只获取每天的数据和init计数，然后用python计算第三列。您将需要一个查询。@newtover将您的答案放回原处lolI已将我的答案放回原处，但仍与您的问题不匹配=您以前尝试过这个吗？它返回一个错误，因为它不知道m_date列是什么。。未知栏目“m_date”在…我让它工作了。。。选择了m_date和daily_count，然后在外部选择上加入，以便将m_date作为列。。。再多花2秒钟。。因为这个问题是关于性能的，这与我想要的正好相反：@JohnRuddell对这个错误表示抱歉。不，没有桌子我无法测试。。。后编辑井。。。我做了改变。。。不知道这有什么不同，但是现在不是14秒而是83秒lol…我不知道你是否注意到了，但是使用用户定义的变量是我说我做不到的。。。它们不适用于我们的系统。请看注释：在我的问题中，除此之外，如果我可以使用它们，这将非常快地工作。我已经这样做了：。。。不幸的是我不能。。。我必须对数据库进行两次点击，然后用Pythoni进行计算guess@John，但是为什么你需要两次点击呢？为了让事情有一个正确的角度，我在发布问题之前写了这个精确的查询，它确实加快了速度。。从14.347秒到0.877秒运行。。。我将在python中执行此操作，并在不使用UDV的情况下运行此查询。。接受你的答案，因为它符合我的要求，即使我不能使用它：如果我在一个查询中选择两个选项，那么计数会减少很多，我还不知道为什么，但当我这样做时，我将使用一个点击。。。不过，这有多个层次。。我必须做10次这种类型的查询，然后每一次都做一次，并建立一个过去30天的交互主列表。。通过计算使事情每天都累积起来。。写入excel并在excel中绘制图表。。。所以我确切地知道输出应该是什么，但不确定为什么计数大约为100。无论如何，谢谢你的努力！

SELECT
DATE(m.Created_At) AS m_date,
COUNT(m.id) AS daily_count,
FROM members_joined AS m
WHERE m.has_verified = 1 and m.Created_At BETWEEN CURDATE() - INTERVAL 30 DAY AND CURDATE()
GROUP BY m_date;

SELECT
CURDATE() - INTERVAL 30 DAY AS m_date,
COUNT(m.id) AS member_totals,
FROM members_joined AS m
WHERE m.has_verified = 1 and m.Created_At < CURDATE() - INTERVAL 30 DAY;

for row in rows:
    dat, daily_count = row
    member_totals += daily_count
    # use dat, daily_count, member_totals

SELECT m_date, daily_count, @count:=(daily_count + @count) as member_totals
FROM
(SELECT DATE(Created_At) as m_date, COUNT(*) as daily_count
 FROM members_joined
 WHERE DATE(Created_At) >= CURDATE() - INTERVAL 30 DAY AND has_verified = 1
 GROUP BY m_date
) as days,
(SELECT @count:=COUNT(*) as cnt0
 FROM members_joined
 WHERE DATE(Created_At) < CURDATE() - INTERVAL 30 DAY 
   AND has_verified = 1) as init
ORDER BY m_date;