最近一直在做統計相關的項目，項目背景和行業方向就不做過多的描述，針對已經做過的工作，整理下開發中的得與失，以及常見的統計技巧。
一、項目架構。
項目開發工具：IDEA2018-02
開發語言：java1.8_131
數據庫：mysql5.7.1
項目架構：springboot（後端）+bootstrap、thymeleaf(前端)。
二、數據庫統計技巧
1.建立統計表，程序或數據庫執行定時任務跑出數據，通過執行統計sql將數據插入統計表。報表統計直接查詢統計表。
方案優點：大量數據下查詢速度快，數據響應及時。方案缺點：定時任務需控制時間，做不到實時查詢。
2.建立存儲過程，對執行統計sql語句相對複雜但並不耗時的數據庫操作，建立對應的存儲過程。本人測試過，存儲過程對且繁調調用20秒左右的sql,可提高查詢時間3-5秒，具體根據數據量而定。
方案優點：一定程度提高查詢效率，sql錯誤直接修改數據庫,程序0改動。方案缺點：無法顯著提高查詢時間，複雜sql實時查詢依舊慢。
三、程序緩存
1.ehCache+springcache做程序緩存，對界面查詢緩慢的數據，可放在程序緩存中。在查詢條件不改變時，可直接先查詢緩存取出數據。
方案優點：直接從內存或磁盤取出，查詢速度快。方案缺點：數據非實時，更改查詢條件依然查詢慢。
目前項目採用的基本還是傳統的java項目實現思路，除部分統計做到實時查詢，相對複雜的運算統計邏輯存在一定延時。未來更近一步的解決思路，藉助大數據相關的技術，提高項目的性能，做出根據數據特徵的態勢感知，真正去挖掘數據背後的價值。
開發總結：
1.數據統計一定建立在對數據結構，業務方向邏輯充分了解的前提下。預先理清需求，時間維度可能變化的量，統計項中不確定的量。
2.動手寫統計sql之前，一定要弄清對照數據的來源，在寫好統計後對照來源數據，確保數據的準確性。
3.設計不合理之處及時指出，統計項要有數據來源，數據出處，即追溯到元數據，無原始特徵數據協調解決。數據發掘不能時空中樓閣。