小程序 云数据库 groupby

时间: 2023-11-09 22:45:30 浏览: 35
小程序云数据库目前不支持直接使用 GROUP BY 进行数据分组操作。但是你可以通过查询数据后,在前端对查询结果进行分组处理。 例如,假设你有一个存储用户订单的集合 orders,你可以先查询所有订单数据,然后在小程序端使用 JavaScript 对查询结果进行分组操作,如下所示: ```javascript // 查询订单数据 const db = wx.cloud.database(); const orders = db.collection('orders'); orders.get().then(res => { const data = res.data; // 获取查询结果的数据数组 // 根据某个字段进行分组 const groupByField = 'category'; // 假设按照商品类别进行分组 const groupedData = data.reduce((result, current) => { (result[current[groupByField]] = result[current[groupByField]] || []).push(current); return result; }, {}); console.log(groupedData); // 输出分组后的数据 }); ``` 上述代码中,我们首先从云数据库中获取了所有的订单数据,然后使用 reduce 方法对数据进行分组操作,最终得到了按照商品类别进行分组的 groupedData。 需要注意的是,这种方式是在小程序端对数据进行分组,可能会有一定的性能影响。如果有大量数据需要分组,建议在云函数中进行分组操作,然后将结果返回给小程序端使用。

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select substr(c.order_datetime,1,7) 日期 ,d.city_name ,c.order_vehicle_lv2_type 订单车型 ,e.define_vehicle_type司机车型 ,count(distinct c.driver_id)完单司机数 ,count(distinct c.order_id)完单量 from hll_dwb.dwb_order_base_1d_tm c -- 订单表 join (select city_id,city_name,big_area from hll_dim.dim_city) d -- 城市表 on c.city_id=d.city_id join ( -- 司机宽表,分司机车型,全量司机数据 select dt,driver_id,define_vehicle_type from hll_dws.dws_driver_fact_1d_tm where dt between '2023-07-13' and '2023-07-19' and last_complete_cnt_1d > 0 -- 限制当天有过完单司机,缩小查询范围,提高查询速度 ) e on c.driver_id=e.driver_id and to_date(c.order_datetime)=e.dt where c.is_driver_completed=1 and c.order_vehicle_lv2_type in('微面包车','小面包车','中面包车') and c.dt=date_sub(current_date(),1) and c.is_bus_sc=1 --货运小车业务线 and c.is_fake_order=0 --订单是否为刷单,0为否 and d.city_name in ('杭州','成都','上海','重庆','金华','苏州','宁波','南京','北京','绍兴','温州','嘉兴','合肥','徐州','台州','南通','湖州', '临沂','潍坊','镇江','泰州','扬州','无锡','常州','保定','福州','厦门','西安','中山','惠州','佛山','东莞','广州','济南','南宁','昆明', '柳州','南昌','武汉','襄阳','桂林','西宁','江门','清远','郑州','汕头','长沙','石家庄','贵阳','乌鲁木齐','珠海','揭阳','咸阳','德阳', '济宁','太原','盐城','淮安','宿迁','长春','烟台','呼和浩特','兰州','沈阳','深圳','哈尔滨','大连','青岛','淄博','洛阳','天津','莆田','漳州','肇庆','泉州') and to_date(c.order_datetime) between '2023-07-13' and '2023-07-19' group by substr(c.order_datetime,1,7),d.city_name,c.order_vehicle_lv2_type,e.define_vehicle_type

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