Mysql数据变化对比两年统计分析（mysql两年对比统计）

Mysql数据变化对比——两年统计分析

在大数据时代，数据分析和数据对比越来越受到重视。特别是对于企业来说，对于业务数据的变化进行对比分析，能够更好地了解企业的运营状况以及市场需求变化，从而及时调整运营策略。在Mysql数据库中，通过对比历史数据和当前数据的变化，我们能够对数据库的运营状况进行管控和维护。下面将通过两年的Mysql数据变化对比统计分析举例，说明如何进行数据对比分析。

一、准备工作

1. 导入历史数据：将最近两年的Mysql数据库的历史数据导入到数据表中，建立年份和月份的字段以便后续分析。

2. 导入当前数据：将最新的Mysql数据库数据导入到数据表中，同样建立年份和月份的字段。

3. 创建数据分析表：根据需要的数据对比维度，建立一个数据分析表，例如，下面统计的纬度为年份和月份，在数据分析表中需要建立“年份”和“月份”两个字段。

二、数据对比

1. 月度数据变化对比

通过以下SQL语句可得到最近两年每个月的数据对比情况：

SELECT A.`年份`, A.`月份`, A.`数据量`, B.`数据量` FROM (
   SELECT YEAR(`日期`) AS '年份', MONTH(`日期`) AS '月份', COUNT(*) AS '数据量'
   FROM `历史数据表`
   GROUP BY YEAR(`日期`), MONTH(`日期`)
) AS A
LEFT JOIN (
   SELECT YEAR(`日期`) AS '年份', MONTH(`日期`) AS '月份', COUNT(*) AS '数据量'
   FROM `当前数据表`
   GROUP BY YEAR(`日期`), MONTH(`日期`)
) AS B
ON A.`年份` = B.`年份` AND A.`月份` = B.`月份`
ORDER BY A.`年份`, A.`月份`

以上SQL语句可得到每个月历史数据和当前数据的对比情况。通过比较数据的绝对值和百分比变化，可以了解数据库的增长情况和响应变化的速度。

2. 年度数据变化对比

通过以下SQL语句可得到最近两年的年度数据对比情况：

SELECT A.`年份`, A.`数据量`, B.`数据量`, (B.`数据量`-A.`数据量`) AS '增量', 
((B.`数据量`-A.`数据量`)/A.`数据量`)*100 AS '增长率(%)'
FROM (
   SELECT YEAR(`日期`) AS '年份', COUNT(*) AS '数据量'
   FROM `历史数据表`
   GROUP BY YEAR(`日期`)
) AS A
LEFT JOIN (
   SELECT YEAR(`日期`) AS '年份', COUNT(*) AS '数据量'
   FROM `当前数据表`
   GROUP BY YEAR(`日期`)
) AS B
ON A.`年份` = B.`年份`
ORDER BY A.`年份`

以上SQL语句可得到每年历史数据和当前数据的对比情况。通过增量和增长率分析年度数据的变化状况。

三、数据分析表更新

通过以上两个步骤，我们得到了最近两年Mysql数据库的数据变化情况，但这些数据仍然分布在不同表中。因此，需要将数据分析结果更新到数据分析表中，以便于后续图表分析和可视化展示。

4. 数据分析结果更新

通过以下SQL语句将月度和年度数据对比结果更新到数据分析表中：

INSERT INTO `数据分析表` (`年份`, `月份`, `历史数据量`, `最新数据量`, `增量`, `增长率(%)`)
SELECT A.`年份`, A.`月份`, A.`数据量`, B.`数据量`, (B.`数据量`-A.`数据量`) AS '增量', 
((B.`数据量`-A.`数据量`)/A.`数据量`)*100 AS '增长率(%)'
FROM (
   SELECT YEAR(`日期`) AS '年份', MONTH(`日期`) AS '月份', COUNT(*) AS '数据量'
   FROM `历史数据表`
   GROUP BY YEAR(`日期`), MONTH(`日期`)
) AS A
LEFT JOIN (
   SELECT YEAR(`日期`) AS '年份', MONTH(`日期`) AS '月份', COUNT(*) AS '数据量'
   FROM `当前数据表`
   GROUP BY YEAR(`日期`), MONTH(`日期`)
) AS B
ON A.`年份` = B.`年份` AND A.`月份` = B.`月份`

INSERT INTO `数据分析表` (`年份`, `历史数据量`, `最新数据量`, `增量`, `增长率(%)`)
SELECT A.`年份`, A.`数据量`, B.`数据量`, (B.`数据量`-A.`数据量`) AS '增量', 
((B.`数据量`-A.`数据量`)/A.`数据量`)*100 AS '增长率(%)'
FROM (
   SELECT YEAR(`日期`) AS '年份', COUNT(*) AS '数据量'
   FROM `历史数据表`
   GROUP BY YEAR(`日期`)
) AS A
LEFT JOIN (
   SELECT YEAR(`日期`) AS '年份', COUNT(*) AS '数据量'
   FROM `当前数据表`
   GROUP BY YEAR(`日期`)
) AS B
ON A.`年份` = B.`年份`

通过以上SQL语句可将所有数据分析结果更新到数据分析表中，以便于后续化图表分析和可视化展示。

四、数据分析结果展示

数据分析的结果最终需要通过图表分析和可视化展示才能更好地传达分析结果。通过Excel软件，可以将数据分析表中的数据导入并制作数据图表展示。例如，下面是将月度数据变化和年度数据变化对比制作的柱形图和折线图。





通过以上可视化展示，我们可以更直观地了解Mysql数据库的增长情况和变化趋势，帮助我们更好地管理和维护数据库。

总结

通过以上对两年Mysql数据库数据变化的对比分析，我们可以深入了解到数据的增长情况和趋势。这不仅有助于企业的运营管理和业务决策，同时也提高了对数据库的维护和管理能力。随着数据量的不断增长和多样化，更加高效和全面的数据库管理和数据分析能力将成为企业的核心竞争力。