php怎么確保統計的數據正確

本文實例講述了PHP實現的統計數據功能。分享給大家供大家參考，具體如下：

統計，就是把基本的數據，整合起來。

用到sql的，有group by 功能，count功能，order by功能等等。

sql將收集的數據，進行統計分析。

一般情況下，sql處理后得到的數據，還要通過php的邏輯來進行整理。

以一定的格式，展示到前臺。（推薦學習：PHP編程從入門到精通）

一般都是以數組的方式展示，這也是數據結構的概念。

看這張圖片，基本想想結構大概為

{上線數，出單總數，核過總數，總人均，總核率，{(坐席人1，工號1，出單數1，發貨數1，核單率1),(坐席人2，工號2，出單數2，發貨數2，核單率2)}}

如果用php展示成上面的結構的話，就很好處理了。

首先通過sql獲取初次處理的數據，

別小看這初次處理的數據，處理的好，會非常的便捷。

SELECT a.user,count(order_id) as subcount,b.passcount,c.full_name from vicidial_order a LEFT JOIN  (SELECT user,count(order_id) as passcount from vicidial_order where time > UNIX_TIMESTAMP('2015-11-7')  and user_group = 'TeamOne' and verifysta = 'Y' GROUP BY user ) b on a.user = b.user LEFT  JOIN vicidial_users c on a.user = c.user where time > UNIX_TIMESTAMP('2015-11-7') and  a.user_group = 'TeamOne' GROUP BY a.user ;

sql思路，歸類訂單表，以user來進行歸類。

獲取每個人，當天的訂單提交總數count()。

還要獲取每個人，訂單通過審核的總數，通過where篩選。

然后關聯查詢其他相關數據。

有了這些基本數據，其他的相關數據都能出來了。

通過php來處理獲取，其中變量命名要清晰，這樣也有利于閱讀代碼。

$select_sql = "SELECT a.user,count(order_id) as subcount,b.passcount,c.full_name from vicidial_order a LEFT  JOIN (SELECT user,count(order_id) as passcount from vicidial_order where time > UNIX_TIMESTAMP('".$today."')  and user_group = '".$user_group."' and verifysta = 'Y' GROUP BY user ) b on a.user = b.user LEFT JOIN vicidial_users  c on a.user = c.user where time > UNIX_TIMESTAMP('".$today."') and a.user_group = '".$user_group."' GROUP BY a.user "; $rows = mysqli_query( $db_conn, $select_sql ); $row_counts_list = mysqli_num_rows( $rows ); if ( $row_counts_list != 0 ) {   $i = 0;   while($rs = mysqli_fetch_assoc( $rows )) // mysqli_fetch_assoc 獲取鍵值數據   mysqli_fetch_field 獲取一條數據 mysqli_fetch_fields 獲取多組數據  mysqli_fetch_row   {     $outData['list'][$i]['user'] = $rs['user'];     $outData['list'][$i]['full_name'] = $rs['full_name'];     $outData['list'][$i]['subcount'] = $rs['subcount'];     $outData['list'][$i]['passcount'] = $rs['passcount'];     $outData['list'][$i]['passrate'] = round(($rs['passcount']/$rs['subcount'])*100)."%";     $outData['all_subcount'] += $rs['subcount'];     $outData['all_passcount'] += $rs['passcount'];     $i++;   }   $outData['all_passrate'] = round(($outData['all_passcount']/$outData['all_subcount'])*100)."%";   $outData['online_count'] = $row_counts_list;   $outData['average_subcount'] = round($outData['all_subcount']/$outData['online_count'],1); }