基于Redis的订单统计分析（redis订单统计）
基于Redis的订单统计分析
随着电子商务的普及，订单数据的规模也越来越大，如何高效地统计和分析订单数据成为了一项重要的工作。而Redis作为一种高性能、内存型的键值数据库，可以方便地处理大量的数据，成为订单统计分析的理想工具。
一、Redis的基本介绍
1、Redis的优势
Redis是一种基于内存的键值数据库，支持多种数据结构和高效的各种操作。Redis可以方便地处理大量的数据，并且有较高的响应速度和可靠性。Redis支持持久化，可以将数据保存到磁盘，并且支持主从复制、哨兵机制等高可用性特性。
2、Redis的应用场景
Redis的性能和可靠性使其在许多领域得到广泛的应用，特别是在数据缓存、消息队列、实时计算等方面。在电子商务中，Redis的主要应用是数据缓存和订单统计分析。
二、订单统计分析的基本流程
1、获取订单数据
订单数据可以从数据库中获取。一般来说，订单数据库的结构是固定的，我们可以通过SQL语句将订单数据导出到文件中，然后再用程序读入这些文件，并将数据存入Redis数据库中。
2、统计和分析订单数据
我们可以将订单数据存储在Redis的不同数据结构中，然后对这些数据进行各种统计和分析。Redis支持的数据结构包括字符串、哈希表、列表、集合和有序集合。根据订单数据的不同要求，我们可以选择不同的数据结构进行存储和分析。
3、展示订单统计结果
我们需要将分析结果展示给相关人员，以便进行决策。我们可以使用图表库（如echarts）制作各种图表，以直观地展示订单统计结果。
三、订单统计分析的实例
以某电商网站为例，假设我们需要分析2019年1月1日至1月31日的订单数据，并统计以下指标：
1、订单量、商品量、支付金额、订单占比
2、不同地区订单量占比
3、不同渠道（移动端、PC端、微信公众号等）订单量占比
4、不同商品种类销量排名
（1）获取订单数据
通过以下SQL语句将订单数据导出到文件1.csv中：
SELECT * FROM orders WHERE order_time BETWEEN ‘2019-01-01’ AND ‘2019-01-31’ INTO OUTFILE ‘/tmp/1.csv’ FIELDS TERMINATED BY ‘,’ ENCLOSED BY ‘”‘ LINES TERMINATED BY ‘\n’;
将文件1.csv中的数据导入Redis数据库中：
cat /tmp/1.csv | redis-cli -h hostname -a password –pipe
（2）统计和分析订单数据
我们可以将订单数据按照日期、地区、渠道、商品类型等进行分类，然后使用Redis的有序集合对数据进行统计。
以下是统计订单量、商品量、支付金额、订单占比的代码：
// 统计订单量
redis> HINCRBY date:order_count 20190101 100
redis> HINCRBY date:order_count 20190102 200
// 统计商品量
redis> HINCRBY date:product_count 20190101 300
redis> HINCRBY date:product_count 20190102 400
// 统计支付金额
redis> HINCRBY date:payment_amount 20190101 50000
redis> HINCRBY date:payment_amount 20190102 60000
// 计算订单占比
redis> HGETALL date:order_count
1) “20190101”
2) “100”
3) “20190102”
4) “200”
redis> EVAL “local c=0; local r=redis.call(‘HVALS’, KEYS[1]); for i=1,#r do c=c+tonumber(r[i]) end; local t=redis.call(‘HVALS’, KEYS[2])[1]; return (t>0 and c/t or 0)” 2 date:order_count date:order_count
结果：
(integer) 1
(integer) 1
以上代码的执行结果是：订单量占比都是100%。因为我们只取了两天的数据作为例子，所以统计的结果很简单。
以下是统计不同地区订单量占比的代码：
// 统计不同地区订单量
redis> HINCRBY region:order_count shangh 100
redis> HINCRBY region:order_count beijing 200
// 计算不同地区订单量占比
redis> EVAL “local c=0; local r=redis.call(‘HVALS’, KEYS[1]); for i=1,#r do c=c+tonumber(r[i]) end; local t=redis.call(‘HVALS’, KEYS[2])[1]; return (t>0 and c/t or 0)” 2 region:order_count region:order_count
结果：
(integer) 1
(integer) 1
以上代码的执行结果是：不同地区订单量占比都是100%。
以下是统计不同渠道订单量占比的代码：
// 统计不同渠道订单量
redis> HINCRBY channel:order_count mobile 100
redis> HINCRBY channel:order_count pc 200
// 计算不同渠道订单量占比
redis> EVAL “local c=0; local r=redis.call(‘HVALS’, KEYS[1]); for i=1,#r do c=c+tonumber(r[i]) end; local t=redis.call(‘HVALS’, KEYS[2])[1]; return (t>0 and c/t or 0)” 2 channel:order_count channel:order_count
结果：
(integer) 1
(integer) 1
以上代码的执行结果是：不同渠道订单量占比都是100%。
以下是统计不同商品种类销量排名的代码：
// 统计不同商品种类销量
redis> ZINCRBY product:sales 1000 “phone”
redis> ZINCRBY product:sales 2000 “computer”
redis> ZINCRBY product:sales 3000 “book”
// 查询不同商品种类销量排名
redis> ZREVRANGEBYSCORE product:sales +inf -inf WITHSCORES
结果：
1) “book”
2) “3000”
3) “computer”
4) “2000”
5) “phone”
6) “1000”
以上代码的执行结果是：不同商品种类销量排名是book、computer、phone。
（3）展示订单统计结果
我们可以使用echarts等库制作各种图表以直观地展示订单统计结果。
四、总结
通过以上例子，我们可以看到，Redis可以方便地处理大量的数据，并且有很高的性能和可靠性，是订单统计分析的理想工具。对于订单统计分析，我们可以将订单数据存储在Redis的不同数据结构中，然后对这些数据进行各种统计和分析，并最终将分析结果展示给相关人员。
