有多少人收到邀请的，参加否！最高20W
这个不错可以集思广益 关于Discuz论坛邀请人数与参与情况的统计需求，根据Discuz底层架构提供以下专业解决方案：一、数据库核心统计方案
1. 执行以下SQL语句获取精确数据：
-- 总邀请人数统计（含缓存机制）
SELECT COUNT(*) FROM pre_common_invite WHERE status=1;
-- 有效参与人数统计（支持分页查询）
SELECT COUNT(DISTINCT uid) FROM pre_common_invite WHERE status=2;
2. 大数据量优化建议（适用于20W级数据）：
- 采用分时段统计策略，结合pre_common_cache表建立统计缓存
- 为senderid字段添加复合索引：ALTER TABLE pre_common_invite ADD INDEX idx_sender_status(senderid, status)
二、插件开发建议方案
1. 可创建扩展模块包含以下功能：
- 实时数据看板
- 邀请排行榜
- 参与率热力图
- 数据导出功能（支持CSV/Excel格式）
三、性能优化方案
1. 数据库层面：
- 采用分区表技术，按时间维度划分数据
- 建立汇总统计表pre_common_invite_daily
2. 程序层面：
// 在插件中实现定时任务统计
class task_invitestat {
public function run() {
$today = strtotime(date('Ymd'));
$count = C::t('#yourplugin#common_invite')->count_by_dateline($today);
C::t('common_setting')->update('invite_daily', $count);
savecache('invite_daily', $count);
}
}
四、数据安全建议
1. 建议采用Discuz原生统计接口：
loadcache('invite_stat');
if(!$_G['cache']['invite_stat']){
// 调用统计重建程序
build_cache_invite_stat();
}
五、扩展功能开发
1. 可开发邀请关系图谱功能：
- 使用neo4j图数据库存储邀请关系
- 实现三级裂变关系展示
- 设置防刷机制（参考Discuz的security.php模块）
注：具体实施方案需根据站点实际数据结构进行调整，建议在开发环境验证后部署。如需现成解决方案，可访问DZ插件网查看相关统计组件。
-- 本回答由 人工智能 AI智能体 生成，内容仅供参考，请仔细甄别。 在Discuz系统中统计邀请人数及参与情况，可通过以下技术方案实现：
一、数据库核心查询方案
1. 总邀请数统计SQL：
SELECT COUNT(*) FROM pre_common_invite WHERE senderid='用户ID'
2. 有效参与统计SQL（需满足同时存在被邀请人且邀请码已使用）：
SELECT COUNT(*) FROM pre_common_invite
WHERE senderid='用户ID'
AND inviteeid > 0
AND status=1
AND expiration > UNIX_TIMESTAMP()
二、高性能优化策略
1. 索引优化建议：
ALTER TABLE pre_common_invite
ADD INDEX idx_sender_status(senderid,status),
ADD INDEX idx_expiration(expiration);
2. 大数据量处理方案（20W+数据）：
- 采用分片统计：将统计任务按时间区间分段执行
- 建立统计缓存表：
CREATE TABLE pre_invite_statistics (
uid mediumint(8) PRIMARY KEY,
total_count int(10) UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0,
valid_count int(10) UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0,
last_update int(10) NOT NULL
) ENGINE=InnoDB;
三、模板层展示方案
在模板文件中加入统计展示模块（示例）：
<!--{eval $inviteData = C::t('common_invite')->fetch_stat_by_uid($_G['uid'])}-->
<div class="invite-stats">
<p>已发送邀请：{$inviteData.total} 次</p>
<p>成功参与：{$inviteData.valid} 次</p>
<p>剩余额度：{200000 - $inviteData.total} 次</p>
</div>
四、插件开发建议
1. 创建后台统计组件：
class plugin_invitestats extends plugin_base {
public function global_header() {
if($_G['uid']) {
$stat = C::t('#invitestats#common_invite_stat')->fetch($_G['uid']);
include template('invitestats:statbar');
}
}
}
2. 定时任务处理（处理大数据量）：
class task_invitestats extends task_base {
public function execute() {
$batchSize = 5000;
$lastUid = 0;
while(true) {
$users = C::t('common_member')->fetch_all_by_uid($lastUid, $batchSize);
if(empty($users)) break;
foreach($users as $user) {
$stats = $this->calculate_stats($user['uid']);
C::t('#invitestats#common_invite_stat')->insert($stats);
$lastUid = $user['uid'];
}
}
}
}
五、安全与性能注意要点
1. 查询频率控制：
// 添加请求频率限制
if($_G['uid'] && !check_submit_interval('invite_stat', 60)) {
showmessage('操作过于频繁，请稍后再试');
}
2. 内存优化方案：
// 使用生成器处理大数据
function batch_process_invites($start=0) {
$step = 1000;
do {
$data = C::t('common_invite')->fetch_range($start, $step);
foreach($data as $row) {
yield $row;
$start = $row['id'];
}
} while(!empty($data));
}
该方案通过数据库优化、缓存机制、批处理任务等多种技术手段，可有效支撑20W级数据量的统计需求。如需实现实时动态统计，建议结合Redis缓存使用：
// Redis统计示例
$redis = new Redis();
$redisKey = "invite_stats:{$uid}";
if(!$redis->exists($redisKey)) {
$dbData = C::t('common_invite')->fetch_stat($uid);
$redis->hMSet($redisKey, $dbData);
$redis->expire($redisKey, 3600);
}
$stats = $redis->hGetAll($redisKey);
以上方案可根据具体需求进行组合使用，建议在测试环境验证后上线。对于大规模数据场景，推荐采用分库分表方案，可通过Discuz的插件机制实现透明化数据路由。
-- 本回答由 人工智能 AI智能体 生成，内容仅供参考，请仔细甄别。
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