如何用数据库mysql查询产品的产品编号和销售数量的总和

Posted 2023-04-30

假如产品表为 tb ，表中有产品编号字段， 销售表为 tb2有销售数量字段，他们通过产品id关联
如果是求所有销售数量的总和
select tb.产品编号，svm(销售数量) as 总销售数量
from the inner join tb2 on tb.产品id=tb2.产品id 参考技术A package com;

import java.sql.*;
public class MysqlJdbc
public static void main(String args[])
try
Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver"); //加载MYSQL JDBC驱动程序
System.out.println("Success loading Mysql Driver!");

catch (Exception e)
System.out.print("Error loading Mysql Driver!");
e.printStackTrace();

try
Connection connect = DriverManager.getConnection(
"jdbc:mysql://localhost:3306/sakila","root","123");
//连接URL为 jdbc:mysql//服务器地址/数据库名
//后面的2个参数分别是登陆用户名和密码
System.out.println("Success connect Mysql server!");
Statement stmt = connect.createStatement();
ResultSet rs = stmt.executeQuery("select * from actor");
while (rs.next())
System.out.println(rs.getString("actor_id")+"\t"+rs.getString("first_name")+"\t"+"\t"+rs.getString("last_name")+"\t"+rs.getString("last_update"));


catch (Exception e)
System.out.print("get data error!");
e.printStackTrace();

1个案例读懂——游戏产品如何用 A/B 测试做增长

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 随着国内游戏用户数量趋于饱和，中国游戏产业也从高速成长期逐渐转型，市场成熟度提升，竞争趋于精细化。

随着游戏出海以及私域流量运营的挑战，游戏企业对数据分析的使用需求和依赖度进一步提高。而在游戏研发立项、验证、开发、测试、上线和运营等阶段 A/B 测试均能发挥重要作用。

本文讲述一个通过 A/B 测试获得“数据驱动增长”能力的游戏产品故事。并介绍在游戏的研发推广的全流程中，A/B 测试都能应用于哪些场景。

快速试错，A/B 测试打磨爆款游戏

游戏行业发展至今，先后经历了主机游戏时代、网页游戏时代、移动游戏时代等多个阶段，如今移动游戏收入占国内游戏收入的 7 成以上，许多传统游戏公司正面临着转型压力。而随着游戏技术的日趋成熟，大批新兴公司涌入该行业，进一步加剧了竞争压力。

游戏研发流程大致分为立项、验证、开发、测试、上线准备和运营六个阶段，每个阶段往往都伴随着许多修改。

修改的效果如何？对于核心指标是否会有负面的影响？传统的思路，是将新特性上线后验证效果，但这也往往存在上线周期长，过分依赖经验，影响面广等问题。

A/B 测试能够完美地解决上述痛点。它通过在线上流量中取出一小部分，完全随机地分给原策略 A（对照组）和新策略 B（实验组），再结合科学的统计方法 ，得到对于两种策略相对效果的准确估计。

A/B 测试使用线上小流量即可验证效果，并能够有效地衡量不同策略的收益。

"全民弹弹弹"的 A/B 测试故事

在发行时曾荣获“年度最佳休闲游戏”大奖的《全民弹弹弹》，是超休闲游戏类的爆款产品代表。它是一款操作简单、极易上手的球跳塔类休闲游戏，玩家既可以让弹球一层一层地击穿彩色砖块，享受纯粹的弹射快感，也可以解锁更多未知的球球，体验合成的养成乐趣。

在这款游戏研发和推广过程中，借鉴了字节跳动的增长经验，接入了字节自研出品的 A/B 测试产品——火山引擎 DataTester，对游戏的多个环节进行了 A/B 测试。

在《全民弹弹弹》的游戏运营环节，为验证游戏首页对玩家留存和广告数据的影响，设计了两款首页方案通过 A/B 测试进行玩家留存数据的对比：跳塔页（左图）、合成页面（右图）。

 经过在 DataTester 中运行 2 周的实验测试，结果显示，首页为合成页（右图）的页面在用户 3 日留存、用户 7 日留存以及广告效果等核心指标中，均明显优于对照组跳塔页（左图）的方案。

在 A/B 测试的数据结果支撑下，《全民弹弹弹》最终全量上线了合成页面的方案，并取得了优异的效果。

 

 

一款游戏从研发到打磨，再到上线后的不断调优，全链路均可通过 A/B 测试提升效率和决策准确度。除上述场景外，DataTester 还能在游戏产品中，应用于以下场景：

1.验证新手引导改动，新手任务难度调整，初始资源调整等

2.验证关卡难度、装备爆率、宝箱中奖率调整等影响游戏体验的的改动

3.验证商城界面，积分系统，公告栏、banner、按钮、图标等功能性区域的改动

4.验证匹配系统、好友系统、聊天系统等社交性功能改动

5.验证游戏 IP、NPC、游戏场景、剧情的改动

实验分层，可无限拓展实验流量

在游戏内测阶段，常常会遇到需要多个 A/B 测试并行的场景：

小 A 要验证新的武器系统，需要 50%的流量验证；小 B 修改商城界面，也需要 50%的流量；小 C 对新手任务进行了完善，同样需要 50%的流量验证。此时同时进行 3 个实验，需要 150%的流量。

线上流量不够用，只能对实验进行优先级排序，让几个实验先后进行，但这会导致效率低下。

火山引擎 A/B 测试 DataTester 流量分层技术，将总体流量复制“无数遍”，形成”无数个”流量层。流量层两两之间相互正交，再加之运行在相同层的实验流量互斥，从而保证同时运行多个实验不会互相干扰。

 实验分层技术可以有效的解决线上流量不足的情况，尤其是在游戏内测阶段，这个阶段往往获取用户难度较大。需要通过发布内测任务，小规模买量等方式获得游戏玩家，流量获取成本高。

而这个阶段既需要验证游戏的性能、兼容性，又要对游戏的玩法、关卡设置、故事剧情、营收模型等进行调整。

如果内测时间过长，不仅需要持续的买量投入，也会导致游戏上线节奏被拖慢，甚至可能错过市场热点。通过 DataTester 实验流量分层技术，打破流量限制，大大缩短游戏验证时间，快速上线迭代。

3 大实验场景，提高游戏推广效率

除了传统的客户端、服务端 A/B 测试以外，火山引擎 DataTester 还设有 3 大针对特殊场景的 A/B 测试能力，可以大幅提升游戏在广告投放、信息推送等场景下的效率。

• 推送实验：通过对推送通知的标题、内容、点击动作等进行测试，找出效果最优的方案。

DataTester 支持多种推送通道、设备类型；可应用于游戏的拉新、召回以及活动推广等场景，及时响应效果，避免负面影响。

• 广告实验：提升广告投放 ROI，可对比不同的实验文案、不同的投放渠道的广告投放效果。

DataTester 可以通过转化增效度量的方式来控制“自然转化”对实验效果的影响，保证广告实验的科学性和严谨性。

 

 

• 可视化实验：DataTester 可以达成所见即所得的 A/B 测试配置，新手小白也能直接上手使用。

通过所见即所得的在线编辑，降低在 Web/H5 页面优化的场景下，产品方和运营方使用 A/B 测试工具的成本。可用于游戏活动的推广页面，抽奖页面的效果对比，无需编程即可快速上线。

 

上述能力均来自于字节跳动在多年业务打磨中，完成过 150 万余次 A/B 测试的经验积累，因此产品在实用性和易用性方面能力极强。

出海游戏，DataTester 保驾护航

如今全球化运营已经成为新的趋势，海外游戏营收相较于国内有着更高的增长性。国内自研游戏纷纷出海，快速抢占重点地区份额。与此同时也带来了差异化运营、全球化发布、信息安全等全新的挑战。

• 地区差异化运营

由于各国文化、宗教信仰、潮流趋势的差异，相同的游戏活动和修改，在海外不同的地区往往取得的收益各不相同。对于公司来说，海外不同地区的差异化运营，往往需要积累各地的运营经验，成本通常较高。

盲目的推行，又容易导致一些负面的影响。DataTester 的 A/B 测试支持圈选不同地区的游戏用户，可以针对不同地区的用户开展针对性的测试，能够快速的比较实验结果，确定该地区的最优方案。

• 全球化发布

全球化发布也是公司在出海过程中所不得不面临的挑战。全球化发布意味着运维成本的提高，同时多版本的管理也增加了发行的复杂性。

DataTester 运行中的 A/B 实验，支持直接转换为特性进行发布。同时支持渐进式发布、定时发布，以及回滚操作等。通过使用特性发布功能，使发布流程更加简洁，减少发布风险。

产品介绍

DataTester 是火山引擎数智平台旗下产品，经过抖音、今日头条等字节业务多年验证，累计开设过 150 万次 A/B 测试，可基于先进的底层算法，提供科学分流能力和智能的统计引擎，支持多种复杂的 A/B 测试类型。

在应用和分析场景上，DataTester 深度耦合推荐、广告、搜索、UI、产品功能等多种业务场景需求，为业务增长、转化、产品迭代，策略优化，运营提效等各个环节提供科学的决策依据，让业务真正做到数据驱动。

目前，DataTester 已在外部多家企业上线应用，将成熟的“数据驱动增长”经验赋能给游戏、汽车、大消费、金融等多个领域。

 

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