问如何在MySQL中存储最近的使用频率

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最近计算的解决方案：

在products表中创建一个新列，例如名为last_used_on。它的数据类型应该是TIMESTAMP (Unix-time的MySQL表示)。

优势：

• 时间戳包含日期和时间部分。
• 这样就可以对日期和时间进行非常精确的计算和比较。
• 它允许您将保存的值格式化为您选择的日期时间格式。
• 您可以将任何日期-时间格式转换为时间戳。
• 关于自动完成字段，它允许您根据需要筛选产品列表。例如，显示自日期时间以来使用的所有产品.或获取日期-时间-1和日期-时间-2之间使用的所有产品。或者只在星期一，下午1:37:12，在过去的两年，两个月零三天(如此灵活的时间戳)使用产品。

资源：

• 统一时间
• 日期、日期和时间戳类型。
• unix时间戳应该如何存储在int列中？
• 如何在Mysql中将人工日期转换为unix时间戳？

使用率计算的解决方案：

实际上，你说的不是频率计算，而是速率--尽管人们可以说频率也是一个速率。

频率意味着以时间作为参考单元，它以赫兹(Hz =1/秒)为单位测量。例如，假设您想询问一个产品在过去一年中使用了多少次。

A比率，另一方面，是两个相关单位之间的比较关系。例如，美元兑欧元的汇率--它们都是货币。如果比较发生在同一类型的两个术语之间，则结果是一个没有度量单位的数字:百分比。相似:50个苹果/273个苹果= 0.1832 = 18.32%

也就是说，我想您试图计算使用率：一个产品的使用次数与所有产品的使用次数之间的关系。比如，对于一个产品：usage rate of the product = 17 usages of the product / 112 total usages = 0.1517... = 15.17%。在“自动完成”中，您可能希望以大于给定百分比的使用率显示产品(例如，9% )。

这很容易实现。在products表中，添加一个类型为int或bigint的列usages，并在每次使用产品时简单地增加其值。然后，当您想获取最常用的产品时，只需应用如下sql语句中的筛选器：

SELECT
    id, 
    name, 
    (usages*100) / (SELECT sum(usages) as total_usages FROM products) as usage_rate
FROM products 
GROUP BY id
HAVING usage_rate > 9
ORDER BY usage_rate DESC;

下面是一个研究案例：

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最后，最近的、频率和rate是三种不同的事物。

祝好运。

为了允许将来的灵活性，我建议使用以下额外的(*)表来存储所有用户使用产品的整个历史记录：

名称：product_usage

栏：

• id -内部代理项自动递增主键
• product_id (int) -产品标识符的外键
• user_id (int) -用户标识符的外键
• 时间戳(日期时间)-使用产品的日期/时间

这将允许根据需要对查询进行微调。例如，您可以决定只根据过去的使用情况为登录用户订购。或者，在特定的时间框架内的总使用可能更有意义。这种表格也可能具有审计的双重目的-例如报告所有用户中最受欢迎或最不受欢迎的产品。

(*)假设数据库模式中不存在类似的东西

您的问题与许多其他网络规模的搜索应用程序有关，例如显示拼写更正、相关搜索或“趋势”主题。您正确地认识到，最近和频率都是确定“流行”建议的重要标准。在实践中，最好是在两者之间做出妥协:仅仅最近就会受到随机波动的影响；但你也不想只使用频率，因为有些产品可能在过去购买了很多，但它们的受欢迎程度正在下降(或者它们可能已缺货或被后续型号所取代)。

在这些场景中通常使用的一个非常简单但有效的实现是指数平滑。首先，大多数情况下，在固定的时间间隔(例如，每天一次)更新人口就足够了。设置一个衰变参数α(比方说，α)，它告诉你昨天的订单与今天相比有多重要。同样，两天前的订单价值α*α~9倍于今天，以此类推。要估计此参数，请注意，在log(.5)/log(α)天(α=.95约为14天)之后，该值会衰减到一半。

该实现只需要为每个产品附加一个字段，orders_decayed。然后，您所要做的就是每天晚上用总订单更新这个值：

orders_decayed =α* orders_decayed + (1-α) * orders_today.

您可以根据此值对适用的建议进行排序。