基于业务场景的SQL调优和Mybatis进阶（一）

一、业务场景简介

1.场景引入

在开发业务统计模块时我们常用到Apache ECharts进行报表展示，这种场景往往需要多维的数据集，我们代入具体的业务场景：以一家餐厅的日营业额动态折线统计报表为例，商家存有一张订单表，订单表具体属性如下

create table orders
(
    id                      bigint auto_increment comment '主键'
        primary key,
    number                  varchar(50)          null comment '订单号',
    status                  int        default 1 not null comment '订单状态 1待付款 2待接单 3已接单 4派送中 5已完成 6已取消 7退款',
    user_id                 bigint               not null comment '下单用户',
    address_book_id         bigint               not null comment '地址id',
    order_time              datetime             not null comment '下单时间',
    checkout_time           datetime             null comment '结账时间',
    pay_method              int        default 1 not null comment '支付方式 1微信,2支付宝',
    pay_status              tinyint    default 0 not null comment '支付状态 0未支付 1已支付 2退款',
    amount                  decimal(10, 2)       not null comment '实收金额',
    remark                  varchar(100)         null comment '备注',
    phone                   varchar(11)          null comment '手机号',
    address                 varchar(255)         null comment '地址',
    user_name               varchar(32)          null comment '用户名称',
    consignee               varchar(32)          null comment '收货人',
    cancel_reason           varchar(255)         null comment '订单取消原因',
    rejection_reason        varchar(255)         null comment '订单拒绝原因',
    cancel_time             datetime             null comment '订单取消时间',
    estimated_delivery_time datetime             null comment '预计送达时间',
    delivery_status         tinyint(1) default 1 not null comment '配送状态  1立即送出  0选择具体时间',
    delivery_time           datetime             null comment '送达时间',
    pack_amount             int                  null comment '打包费',
    tableware_number        int                  null comment '餐具数量',
    tableware_status        tinyint(1) default 1 not null comment '餐具数量状态  1按餐量提供  0选择具体数量'
)
    comment '订单表' collate = utf8mb3_bin;

2.需求分析（已知商家会不定期停店休息，且只有已完成状态的订单计入营业额）

2.1初步分析

绘制日营业额折线统计图需要向前端返回横坐标日期数据集，纵坐标营业额数据集：

对于日期，前端先传给我们起始和终止日期（考虑到当前工作日未结束，终止日期精确到上一个工作日 yyyy-MM-dd），所以这部分可以直接采用循环在逻辑层生成连续的日期数据集；

List<LocalDate> dateList=new ArrayList<>();
        dateList.add(begin);
        while (!begin.equals(end)){
            begin=begin.plusDays(1);
            dateList.add(begin);
        }

对于营业额数据集则需要我们进行查表，很容易根据条件得到单日的营业额数据查询语句

#查询三月一日的营业额（这里时间并不准确，用作分析演示）
select 
    order_time,
    SUM(amount) AS daily_revenue
from orders
where status=5 and order_time between '2025-03-01' and '2025-03-01 23:59:59'
group by order_time

2.2问题发现

首先前端给我们的数据格式为yyyy-MM-dd的日期对象，并未不够精确，且sql所需参数为字符串；
其次作为Echart的横纵坐标数据集需要一一对应，但不定期调休即当日无单这一情况查询结果为空，可能会造成营业额字段缺失，横纵数据集不对应的情况。

二、问题初步解决（这部分太低效仅用作展示，可直接跳过）

1.精确时间并格式转换


        LocalDateTime bt = LocalDateTime.of(begin, LocalTime.MIN);//'00:00'
        LocalDateTime et = LocalDateTime.of(end, LocalTime.MAX);//'23:59:59.999999999'.
      
        //转为字符串
        String start = bt.toString();
        String stop = et.toString();

2.将营业额查询结果与时间一一对应，且为null的转为0

select
   SUM(amount) AS daily_revenue
from orders
where status=5 and order_time between #{begin} and #{end}
group by order_time

public TurnoverReportVO getTurnOverStatistics(LocalDate begin, LocalDate end) {
        List<LocalDate> dateList=new ArrayList<>();

        dateList.add(begin);

        while (!begin.equals(end)){
            begin=begin.plusDays(1);
            dateList.add(begin);
        }
        List<BigDecimal> revenue=new ArrayList<>();

        for (LocalDate date : dateList) {
            LocalDateTime bt = LocalDateTime.of(date, LocalTime.MIN);//'00:00'
            LocalDateTime et = LocalDateTime.of(date,LocalTime.MAX);//'23:59:59.999999999'.
            Integer completed = Orders.COMPLETED;//此处常量即status完成状态
            BigDecimal reve=orderMapper.getDailyRevenue(bt,et,completed);
            //结果为null转为0
            reve=reve==null? BigDecimal.valueOf(0) :reve;

            revenue.add(reve);
        }

        //  返回数据集
        return TurnoverReportVO.builder()
                .dateList(StringUtils.join(dateList,","))
                .turnoverList(StringUtils.join(revenue,","))
                .build();
    }

这样的方式虽然初步解决了需求，但是代码比较臃肿，不宜维护，并且将查询放入循环，多次调用Mapper接口操作数据库会降低效率，一般建议将查询操作一次性结束。

三、SQL调优

接下来我将直接介绍两种日期序列生成的优化方式，各有优劣，后文我将详细介绍。

1.方法一

注意：此处为更好演示参数为直接填入，应用时应将其改为对应参数名

SELECT
    d.date AS order_date,
    COALESCE(SUM(o.amount), 0) AS daily_revenue
FROM (
         SELECT CURDATE() - INTERVAL (a.a + (10 * b.a) + (100 * c.a)) DAY as date
         FROM (SELECT 0 as a UNION ALL SELECT 1 UNION ALL SELECT 2 UNION ALL SELECT 3 UNION ALL SELECT 4 UNION ALL SELECT 5 UNION ALL SELECT 6 UNION ALL SELECT 7 UNION ALL SELECT 8 UNION ALL SELECT 9) as a
          CROSS JOIN (SELECT 0 as a UNION ALL SELECT 1 UNION ALL SELECT 2 UNION ALL SELECT 3 UNION ALL SELECT 4 UNION ALL SELECT 5 UNION ALL SELECT 6 UNION ALL SELECT 7 UNION ALL SELECT 8 UNION ALL SELECT 9) as b
          CROSS JOIN (SELECT 0 as a UNION ALL SELECT 1 UNION ALL SELECT 2 UNION ALL SELECT 3 UNION ALL SELECT 4 UNION ALL SELECT 5 UNION ALL SELECT 6 UNION ALL SELECT 7 UNION ALL SELECT 8 UNION ALL SELECT 9) as c
     ) d
         LEFT JOIN orders o ON DATE(o.order_time) = d.date and o.status=5
WHERE d.date BETWEEN '2025-02-20' AND '2025-03-02'
GROUP BY d.date
ORDER BY d.date;

查询结果为

1.1段落解析

SELECT 0 as a：生成一个包含单个数字0的临时表；
UNION ALL SELECT 1：将1添加到结果中，以此类推，最终生成一个包含0到9的数字表；
```
a
---
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
```
CROSS JOIN：笛卡尔积操作，将两个表中的每一行进行组合；
通过三个表的笛卡尔积（a, b, c），我们可以生成10 * 10 * 10 = 1000个组合。
```
a.a | b.a | c.a
----|-----|-----
0   | 0   | 0
0   | 0   | 1
...
9   | 9   | 9
```
COALESCE(..., 0)：如果某一天没有订单，SUM(o.amount)会返回NULL，COALESCE函数将其转换为0。
CURDATE()：返回当前日期（如2025-03-02）；
INTERVAL 321 DAY：向前推321天；
CURDATE() - INTERVAL ... DAY：从当前日期向前推若干天。
a.a + (10 * b.a) + (100 * c.a)：通过数学组合生成从0到999的数字序列：
例如，a.a = 1, b.a = 2, c.a = 3，则1 + (10 * 2) + (100 * 3) = 321，这样可以生成从0到999的连续数字。
将生成的数字组合转换为连续的日期序列：
SELECT CURDATE() - INTERVAL (a.a + (10 * b.a) + (100 * c.a)) DAY as date；
GROUP BY d.date：按日期分组，计算每天的营业额。
ORDER BY d.date：按日期排序，确保结果是连续的。

除此之外都是一些基本的连接和限制条件，虽然看起来复杂，但实际执行效率很高，因为生成的日期序列是基于数学计算的。与此同时该方式也具有一定局限，如果传入的日期参数区间超出了我们生成的时间序列就会失效，比如此处不可超出当前日期以前999天。

2.方法二：

基于递归CTE（Common Table Expression）：

递归CTE通过递归地生成每一行数据，直到满足某个终止条件。对于日期序列，我们可以从开始日期开始，逐天递增，直到达到结束日期。

WITH RECURSIVE DateSequence AS (
     -- 递归的初始部分：从开始日期开始
    SELECT DATE('2025-02-20') AS date
                   UNION ALL
                    -- 递归部分：每次递增一天，直到达到结束日期
                   SELECT DATE(date) + INTERVAL 1 DAY
                   FROM DateSequence
                   WHERE DATE(date) < DATE('2025-03-01')
        )
SELECT
    ds.date AS order_date,
    COALESCE(SUM(o.amount), 0) AS daily_revenue
FROM
    DateSequence ds
        LEFT JOIN
    -- 此处左连接时先将表中精确到秒的数据用DATE转化到日
    orders o ON DATE(o.order_time) = ds.date AND o.status = 5

GROUP BY
    ds.date
ORDER BY
    ds.date

2.2段落解析

WITH：是公共表表达式（CTE）的关键字，用于定义一个临时的结果集，可以在查询中多次引用;
RECURSIVE：表示这个 CTE 是递归的，即它可以引用自身来生成数据;
DateSequence：是递归 CTE 的名称，可以根据需要自定义名称;
每次递归时，将当前日期加一天（+ INTERVAL 1 DAY）。

在MySQL 8.0及以上版本中，可以使用递归CTE来生成任意日期范围的连续日期序列。这种方法更加灵活，可以轻松生成从开始日期到结束日期的所有日期，而不会受到999天的限制，但8.0版本以下无法使用。

3.逻辑层补全调整

public TurnoverReportVO getTurnOverStatistics(LocalDate begin, LocalDate end) {
        List<LocalDate> dateList=new ArrayList<>();
        
        dateList.add(begin);
        String start = begin.toString();
        String stop = end.toString();
        while (!begin.equals(end)){
            begin=begin.plusDays(1);
            dateList.add(begin);
        }

        List<BigDecimal> revenue=orderMapper.getDailyRevenue(start,stop, Orders.COMPLETED);
        return TurnoverReportVO.builder()
                .dateList(StringUtils.join(dateList,","))
                .turnoverList(StringUtils.join(revenue,","))
                .build();
    }

经过优化，逻辑层代码也变得更加简洁容易维护，动态图表如下：