优化下面这段mysql代码：select behavior_type, count(distinct user_id) as 用户数, count(distinct user_id)/(select count(distinct user_id) from userbehavior_new where behavior_type='pv') as 转化率 from userbehavior_new group by behavior_type order by behavior_type desc;

优化后的MySQL代码如下：

SELECT behavior_type,
       COUNT(DISTINCT user_id) AS 用户数,
       COUNT(DISTINCT user_id) / total_pv_users AS 转化率
FROM userbehavior_new
CROSS JOIN (
    SELECT COUNT(DISTINCT user_id) AS total_pv_users
    FROM userbehavior_new
    WHERE behavior_type = 'pv'
) AS T
GROUP BY behavior_type
ORDER BY behavior_type DESC;

优化点：
1. 使用子查询获取总PV用户数，使得计算转化率的部分只需执行一次。
2. 使用CROSS JOIN将总PV用户数与每个behavior_type的用户数进行关联。
3. 使用COUNT(DISTINCT user_id)计算用户数，COUNT(DISTINCT user_id) / total_pv_users计算转化率。
4. 对behavior_type进行倒序排序，以便按照降序排列结果。

相关问题

用开窗函数优化下面这段mysql代码：select behavior_type, count(distinct user_id) as 用户数, count(distinct user_id)/(select count(distinct user_id) from userbehavior_new where behavior_type='pv') as 转化率 from userbehavior_new group by behavior_type order by behavior_type desc;

使用开窗函数优化后的MySQL代码如下：

SELECT behavior_type,
       COUNT(DISTINCT user_id) OVER () AS 用户数,
       COUNT(DISTINCT user_id) / COUNT(DISTINCT CASE WHEN behavior_type = 'pv' THEN user_id END) OVER () AS 转化率
FROM userbehavior_new
GROUP BY behavior_type
ORDER BY behavior_type DESC;

优化点：
1. 使用COUNT(DISTINCT user_id) OVER ()将总用户数计算为一个窗口函数，以避免子查询。
2. 使用COUNT(DISTINCT CASE WHEN behavior_type = 'pv' THEN user_id END) OVER ()作为分母，计算转化率，避免子查询。
3. 保持原有的GROUP BY和ORDER BY子句不变。

优化下面这段mysql代码：select 星期, avg(PV), avg(UV), avg(人均浏览量), avg(成交量), avg(成交额) from( select 日期, 星期, sum(if(behavior_type='pv', 1, 0)) as PV, count(distinct user_id) as UV, sum(if(behavior_type='pv', 1, 0))/count(distinct user_id) as 人均浏览量, sum(if(behavior_type='buy', 1, 0)) as 成交量, sum(if(behavior_type='buy', amount, 0)) as 成交额 from userbehavior_new group by 日期 ) as T group by 星期 order by 星期;

优化后的MySQL代码如下：

SELECT 星期, AVG(PV), AVG(UV), AVG(人均浏览量), AVG(成交量), AVG(成交额)
FROM (
    SELECT 星期,
        SUM(CASE WHEN behavior_type = 'pv' THEN 1 ELSE 0 END) AS PV,
        COUNT(DISTINCT user_id) AS UV,
        SUM(CASE WHEN behavior_type = 'pv' THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT(DISTINCT user_id) AS 人均浏览量,
        SUM(CASE WHEN behavior_type = 'buy' THEN 1 ELSE 0 END) AS 成交量,
        SUM(CASE WHEN behavior_type = 'buy' THEN amount ELSE 0 END) AS 成交额
    FROM userbehavior_new
    GROUP BY 星期, 日期
) AS T
GROUP BY 星期
ORDER BY 星期;

优化点：
1. 将日期字段移动到内部查询的GROUP BY子句中，以便更准确地计算每个星期的平均值。
2. 使用CASE WHEN语句替代IF函数，以提高性能和可读性。
3. 使用AVG函数计算平均值，减少重复代码。
4. 对外部查询的GROUP BY子句中的字段进行排序，以按照星期的顺序进行排序。