#计算7天内销量,并把每件商品的不同尺码库存分别显示day7=today-datetime.timedelta(days=7)logs7=db.session.execute("SELECTproduct_name,goods_id,sum(number)assellsumFROMsdb_sell_logswherecreatetime>:createtimegroupbygoods_idorderbysum(number)desclimit0,20",{"createtime":datetime_timestamp(day7.strftime("%Y-%m-%d00:00:00"))}).fetchall()goods_store7={}foriteminlogs7:store=db.session.execute("SELECTpdt_desc,storefromsdb_productswheregoods_id=:goods_id",{"goods_id":item.goods_id}).fetchall()item_store=[]forstore_iteminstore:item_store.append([store_item.pdt_desc,store_item.store])goods_store7[item.goods_id]=item_store这段代码要怎么优化请问?感觉这个foriteminlogs7:的循环里要处理N次的select效率好低下。
2 回答
繁花不似锦
TA贡献1851条经验 获得超4个赞
相比程序里面的数据结构操作,数据库操作永远是heavy的如果你的内存足够大,那么可以考虑将7天的rawdata全部select到内存里,然后做各种操作.在内存不够的时候(比如现在的情况改成6个月),你可以将数据分批输出(SELECTLIMIT),在内存里建立好表的模型,进行累加的处理(比如读到一条记录是红色裙子,某月某日出售),就是哪天的红裙子数量++(这时候充分利用python的字典结构吧,千万别去定义class)总之,不要使用数据库来计算,而是使用代码在内存中计算.另外,在架构构中,这些数据往往不需要在网页中计算,你可以将这个程序做成一个定时的任务,过去7天的报表,每天跑一次或者每周跑一次,然后直接生成一个html文件,甚至结果直接email出去,看需求了.
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