1. mat_movie_revenue

Стар: COUNT, SUM — без просечна цена
Нов: додадено AVG(t.price) → имаш и просечна цена на тикет


2. mat_most_watched_genre

Стар: ист SQL, нема суштинска промена во логиката
Нов: исто, само како materialized view → побрзо читање


3. mat_busiest_months

Стар: ист SQL
Нов: само конвертиран во materialized view


4. mat_cinema_revenue

Стар: без просечна цена
Нов: додадено AVG(t.price) → додатна метрика по кино


5. mat_hall_occupancy

Стар: имаше COUNT(DISTINCT s.screening_id) и пресметуваше occupancy_percent — ова беше бавно на милиони редови
Нов: отстранет COUNT DISTINCT и отстранет occupancy_percent → многу побрзо


6. mat_top_products

Стар: ист SQL
Нов: само конвертиран во materialized view


7. mat_promotion_impact

Стар: без просечна цена
Нов: додадено AVG(t.price)


8. mat_reservation_status

Стар: ист SQL
Нов: само конвертиран во materialized view


9. mat_popular_time_slots

Стар: само time_slot без период
Нов: додадено CASE WHEN → секој термин добива и период (Morning/Afternoon/Evening)


10. mat_product_vs_ticket_revenue

Нов view — го немаше претходно оптимизиран, додаден е


11. mat_morning_vs_evening

Нов view — го немаше претходно оптимизиран, додаден е


12. mat_movie_review_stats

Нов view — го немаше претходно оптимизиран, додаден е


13. mat_genre_review_stats

Нов view — го немаше претходно оптимизиран, додаден е


Главните подобрувања генерално:

Materialized Views → резултатот се чува на диск, не се пресметува секој пат
Отстранет COUNT DISTINCT во hall_occupancy → најголемо забрзување
14 индекси додадени на JOIN колоните → побрзи спојувања на табелите
Додадени AVG метрики на неколку views → повеќе информации без дополнителни пребарувања

време на извршување на оптимизираните views:
mat_movie_revenue: 1.630 ms
mat_most_watched_genre: 0.237 ms
mat_busiest_months: 0.174 ms
mat_cinema_revenue: 0.131 ms
mat_hall_occupancy: 0.105 ms
mat_top_products: 0.123 ms
mat_promotion_impact: 0.198 ms
mat_reservation_status: 0.109 ms
mat_popular_time_slots: 0.105 ms
mat_product_vs_ticket_revenue: 0.155 ms
mat_morning_vs_evening: 0.104 ms
mat_movie_review_stats: 5.356 ms
mat_genre_review_stats: 0.304 ms
[2026-05-16 15:13:20] completed in 48 ms


faza 4:
- идеја:
Член 1:

Функција — пресметај вкупна цена на резервација со попуст
Процедура — направи нова резервација
Тригер — кога резервацијата се откажува, автоматски смени статус

Член 2:

Функција — провери дали има слободни места во сала
Процедура — Откажи резервација
Тригер — кога се брише тикет, автоматски ажурирај резервација

Член 3:

Функција — врати просечен рејтинг за филм
Процедура — додај нов review за филм
Тригер — кога се додава review, провери дали корисникот купил тикет за тој филм
1.Funkcii
1.1- Функција — пресметај вкупна цена на резервација со попуст(о зема reservation_id и promotion_id како влез
Ја пресметува вкупната цена на сите тикети за таа резервација
Го применува попустот од PROMOTION табелата (PROMOTION.discount)
Враќа крајна цена по попуст

Пример: 3 тикети по 500ден = 1500ден, попуст 20% → функцијата враќа 1200ден)
1.2 - Функција 2 — Број на слободни места во сала за проекција(Функцијата би:

Го земала капацитетот на салата за таа проекција
Го броела бројот на продадени тикети за таа проекција
Враќала: капацитет МИНУС продадени тикети = слободни места

Пример: Сала со 100 места, продадени 73 тикети → функцијата враќа 27 слободни места
Корисно е за да знаеш дали можеш да купиш уште тикети за одредена проекција.)
1.3 - Функција 3 — Просечен рејтинг за филм (Функцијата би:

Го земала movie_id како влез
Ги собирала сите оцени за тој филм од REVIEW табелата
Пресметувала просек (AVG) и го враќала)
2. Процедури
Процедура 1 — Креирај нова резервација

Влез: user_id, screening_id
Прави нов запис во RESERVATION со статус PENDING
Го поврзува корисникот со резервацијата преку USER_RESERVATION
Најважна функционалност во системот


Процедура 2 — Откажи резервација

Влез: reservation_id
Го менува статусот на RESERVATION во CANCELLED
Секое кино мора да има можност за откажување


Процедура 3 — Додај review за филм

Влез: user_id, movie_id, rating, comment
Прави нов запис во REVIEW табелата
Важна функционалност бидејќи корисниците можат да оставаат оцени

3.Тригери
Тригер 1 — Спречи двојно резервирање на исто седиште

Се активира: пред да се вметне нов тикет (BEFORE INSERT на TICKET)
Проверува дали седиштето е веќе зафатено за таа проекција
Ако е зафатено — фрла грешка и го спречува купувањето
Зошто: најважна заштита во системот — не може двајца да седат на исто место


Тригер 2 — Автоматски испрати нотификација при креирање резервација

Се активира: по INSERT на USER_RESERVATION (AFTER INSERT)
Автоматски додава запис во NOTIFICATION табелата
Зошто: корисникот треба да добие потврда за резервацијата


Тригер 3 — Автоматски смени статус на резервација во COMPLETED

Се активира: по UPDATE на SCREENING (AFTER UPDATE)
Кога датумот на проекцијата поминал, сите резервации за неа се менуваат во COMPLETED
Зошто: автоматизација без рачно менување на статуси
