mysql if和DISTINCT一起用

可以使用IF函数和DISTINCT关键字组合来实现特定的查询需求。

例如，如果你想查询一个表中不同年龄段的人数，可以使用以下语句：

SELECT 
    IF(age >= 0 AND age < 20, '0-19', 
       IF(age >= 20 AND age < 30, '20-29',
       IF(age >= 30 AND age < 40, '30-39',
       IF(age >= 40 AND age < 50, '40-49',
       IF(age >= 50, '50+', 'Unknown'))))) AS age_range,
    COUNT(DISTINCT user_id) AS num_users
FROM 
    users
GROUP BY 
    age_range;

这个查询将根据年龄范围计算唯一用户的数量，并将它们分组显示。 IF函数用于将年龄转换为年龄段，而DISTINCT用于计算每个年龄段中唯一用户的数量。

相关问题

pandas读取csv文件并在写入mysql数据库时与数据库去重distinct

可以使用pandas库的drop_duplicates方法在读取csv文件时去除重复行，然后再将不重复的数据写入MySQL数据库中。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

# 读取csv文件并去重
df = pd.read_csv('data.csv')
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 连接MySQL数据库
engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@host:port/database')

# 将数据写入MySQL数据库中
df.to_sql('table_name', engine, if_exists='append', index=False, chunksize=10000)

其中，`username`和`password`分别为MySQL数据库的用户名和密码，`host`和`port`为MySQL服务器的地址和端口号，`database`为要写入数据的数据库名称，`table_name`为要写入数据的表名。

在将数据写入MySQL数据库时，`if_exists='append'`参数表示如果数据表已存在，则将数据追加到现有表中，`index=False`参数表示不将数据框索引列写入数据库，`chunksize=10000`参数表示每次写入10000条数据。另外，可以根据需要修改这些参数。

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。