上周我突然意識到，我在grafana上寫的 sql 陳述句存在多處硬編碼，這篇筆記將記錄如何實作沒有硬編碼的sql陳述句，以及自學編程程序中如何應對自己的笨拙代碼和難題不斷的狀況，
1、有效但粗笨的硬編碼
所謂硬編碼，大意是指代碼中出現很多具體的取值，每個取值都是手動賦值的，比如：
-- 達成某個成就的用戶數
select
count(user_id) as 用戶數
from
achivement_table
where
achivement_name= '牛刀小試'
以我家產品 xue.cn 的成就系統為例，我們首個版本僅有10個成就，我要拷貝粘貼修改成就名稱達10次，最近成就升級到V2版本，有17個成就，未來還會有更多成就，再比如習題和章節，每本書的章節數和習題數，都是幾十個起，至于統計每本書的閱讀用戶數，每個章節的留言數，每個成就的達成用戶數……這類實作太頻繁了，
如果全部采用硬編碼，我意識到這將低效粗笨，
在初學編程時，你我總會寫出一些低效但生效的代碼，隨著編程水平提升或需求變得復雜，我們將有機會迭代自己的代碼，迭代是好事，但這不意味著之前的低效但有效的代碼是壞事，——接納自己早期的笨拙，并追求持續的進步，咱們不需要為自己初學階段的代碼感到不好意思或羞愧，而是要視之為提升的機會，這個心態令我在自學編程的路上幾乎無所畏懼，
2、知道，但用時忘
如何實作代碼自動獲取每個取值，并按該值分別統計呢？我搜索到一些代碼，卻看不懂：
不得已，我準備好問題描述，并發紅包在編程學習群里請教，群友給出的答案讓我哭笑不得：
特么這方法我不是會嗎！？鬼打墻啦，
這種現象在初學技能時，是不是挺常見的！？知道，但不熟練，知道知識點，但實戰時可能想不起來，或者知道某一種實戰情境，換到其它實戰情境就忘了……嗯，本質上還是重復的不夠，熟練度不行啊，
既然是我已知的知識點，立即實操吧，
情境A：欄位取值范圍在同一表格
想要統計的原資料，和該欄位的所有取值范圍，在同一張資料表時，代碼簡單如下，
-- 所有成就的完成用戶數
select
achivement_name as 成就名稱,
count(user_id) as 用戶數
from
achivement_table
group by
成就名稱
order by
成就名稱
情境B：欄位取值范圍在另一表格
想要統計的原資料，和該欄位的所有取值范圍，不在同一張資料表時，代碼僅稍微復雜一點點，
-- 所有成就的完成用戶數
select
achivements.name as 成就名稱,
count(achivement_event.user_id) as 用戶數
from
achivement_event,achivements
where
achivement_event.name = achivements.name
group by
成就名稱
order by
成就名稱
3、解決一個難題，新的困惑到來
硬編碼的問題現在倒是解決了，但實作資料可視化時，又有新的情況產生，
之前的硬編碼風格，在 grafana 上通過 add query 完成，該操作是新增資料列，使得資料結果是一行多列，每個成就名就是一列，
這種資料，用 grafana 的 bar gauge 圖表型別展示效果很不錯，
之后沒有硬編碼的sql陳述句，得到的資料結果是多行2列，首列是成就名，次列是用戶數，相當于之前資料結果的倒置，
行列倒置在 python pandas中，就是對dataframe資料一個T操作而已，但在 grafana 上如何靈活地操作行列，我還有不少困惑要解決，——這并非我的不足，這是我將要提升的機會，對不？
小結
在這篇筆記中，我不僅記錄了自己如何完成按某個欄位的取值范圍進行統計的需求，既有早期的硬編碼風格，也有升級版的陳述句，我還分享了自己如何看待初學編程時的笨拙代碼，如何應對一個難題接著一個難題的編程自學程序，希望我的筆記，帶給你啟發和力量，
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標籤：MySQL
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