| 2 | | == Напредни извештаи од базата (PostgreSQL) |
| | 5 | == 0) Извршени се SQL надградбите (views, triggers, function, indexes) преку Node:== |
| | 6 | {{{ |
| | 7 | cd backend |
| | 8 | npm run db:apply |
| | 9 | }}} |
| | 10 | {{{ |
| | 11 | ["Enhancements applied (views, triggers, function, indexes)."] |
| | 12 | }}} |
| | 13 | |
| | 14 | Потоа внесовме мал демо-сет: |
| | 15 | {{{ |
| | 16 | npm run db:seed |
| | 17 | }}} |
| | 18 | {{{ |
| | 19 | [Seed done. User IDs: { ana: '12', bojan: '13', ciro: '14', classId: '7' }] |
| | 20 | }}} |
| | 21 | |
| | 22 | ---- |
| | 23 | |
| | 24 | == 1) Топ потрошувачи (пакети + мерч) со рангирање == |
| | 25 | **Цел:** По корисник, колку потрошил (сума пакет + мерч) и кој му е рангот според вкупниот трошок. |
| | 26 | |
| | 27 | **Користен поглед:** `vw_user_spend` |
| | 28 | |
| | 29 | **SQL:** |
| | 30 | {{{ |
| | 31 | SELECT user_id, username, email, |
| | 32 | spend_packages, spend_merch, total_spend, |
| | 33 | RANK() OVER (ORDER BY total_spend DESC) AS spend_rank |
| | 34 | FROM vw_user_spend |
| | 35 | ORDER BY total_spend DESC, user_id; |
| | 36 | }}} |
| | 37 | |
| | 38 | **Релациска алгебра (неформално):** |
| | 39 | {{{ |
| | 40 | Π_{user_id,username,email,spend_packages,spend_merch,total_spend} |
| | 41 | ( User ⟕ (γ_{user_id; SUM(price)→spend_packages}(User_Purchased_Package ⋈ Package)) |
| | 42 | ⟕ (γ_{user_id; SUM(price)→spend_merch}(User_Purchased_Merch ⋈ Merch_Items)) ) |
| | 43 | }}} |
| | 44 | |
| | 45 | **Извршување:** |
| | 46 | {{{ |
| | 47 | npm run db:reports |
| | 48 | }}} |
| | 49 | {{{ |
| | 50 | [ |
| | 51 | { |
| | 52 | "user_id": "8", |
| | 53 | "username": "mikiYoga", |
| | 54 | "email": "miki@example.com", |
| | 55 | "spend_packages": "45.00", |
| | 56 | "spend_merch": "12.00", |
| | 57 | "total_spend": "57.00", |
| | 58 | "spend_rank": "1" |
| | 59 | },... |
| | 60 | ] |
| | 61 | }}} |
| | 62 | |
| | 63 | ---- |
| | 64 | |
| | 65 | == 2) Исполнетост на часови со дневно рангирање == |
| | 66 | **Цел:** За секој клас: booked/capacity (во %) и ранг во истиот ден. |
| | 67 | |
| | 68 | **Користен поглед:** `vw_class_utilization` |
| | 69 | |
| | 70 | **SQL:** |
| | 71 | {{{ |
| | 72 | SELECT *, |
| | 73 | DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY date ORDER BY utilization_pct DESC NULLS LAST) AS daily_rank |
| | 74 | FROM vw_class_utilization |
| | 75 | ORDER BY date, start_time, class_id; |
| | 76 | }}} |
| | 77 | |
| | 78 | **Релациска алгебра:** |
| | 79 | {{{ |
| | 80 | γ_{class_id; COUNT(user_id)→booked}(Class ⟕ User_Booked_Class) |
| | 81 | + калкулација utilization_pct = booked / capacity |
| | 82 | }}} |
| | 83 | |
| | 84 | {{{ |
| | 85 | [ |
| | 86 | { |
| | 87 | "class_id": "5", |
| | 88 | "date": "2025-06-09T22:00:00.000Z", |
| | 89 | "start_time": "08:00:00", |
| | 90 | "end_time": "09:00:00", |
| | 91 | "location": "Studio A", |
| | 92 | "capacity": 20, |
| | 93 | "booked": "1", |
| | 94 | "utilization_pct": "5.00", |
| | 95 | "instructor_id": "5", |
| | 96 | "daily_rank": "2" |
| | 97 | },... |
| | 98 | ] |
| | 99 | }}} |
| | 100 | |
| | 101 | ---- |
| | 102 | |
| | 103 | == 3) Популарност на тренинзи по месец == |
| | 104 | **Цел:** По месец, броиме уникатни корисници кои букирале часови што содржат даден тренинг; даваме месечен ранг. |
| | 105 | |
| | 106 | **Користен поглед:** `vw_training_pop_monthly` |
| | 107 | |
| | 108 | **SQL:** |
| | 109 | {{{ |
| | 110 | SELECT training_id, training_name, month, num_bookings, |
| | 111 | RANK() OVER (PARTITION BY month ORDER BY num_bookings DESC NULLS LAST) AS rank_in_month |
| | 112 | FROM vw_training_pop_monthly |
| | 113 | ORDER BY month DESC, rank_in_month, training_name; |
| | 114 | }}} |
| | 115 | |
| | 116 | **Релациска алгебра:** |
| | 117 | {{{ |
| | 118 | γ_{training_id,month; COUNT(DISTINCT user_id)→num_bookings} |
| | 119 | ( Training ⋈ Class_Includes_Training ⋈ Class ⟕ User_Booked_Class ) |
| | 120 | }}} |
| | 121 | |
| | 122 | {{{ |
| | 123 | [ |
| | 124 | { |
| | 125 | "training_id": "7", |
| | 126 | "training_name": "Vinyasa", |
| | 127 | "month": "2025-08-31T22:00:00.000Z", |
| | 128 | "num_bookings": "1", |
| | 129 | "rank_in_month": "1" |
| | 130 | },... |
| | 131 | ] |
| | 132 | }}} |
| | 133 | |
| | 134 | ---- |
| | 135 | |
| | 136 | == 4) EXPLAIN/ANALYZE (за индекси) == |
| | 137 | Генерираме JSON планови: |
| | 138 | {{{ |
| | 139 | npm run db:explain |
| | 140 | }}} |
| | 141 | **A)** За листање на настани, очекуваме користење на составниот индекс `(date,time)`: |
| | 142 | - Датотека: `backend/proofs/events_explain.json` |
| | 143 | - Конзолата печати „Index Scan / Bitmap“ јазли ако ги има. |
| | 144 | |
| | 145 | **B)** За броење резервации по час, очекуваме `idx_class_date_time` и `idx_ubc_class`: |
| | 146 | - Датотека: `backend/proofs/class_bookings_explain.json` |