Analyse de données [Résolu]

[Plougy]

Bonsoir,

Je rencontre une petite problématique dans le cadre de mon projet, j'aimerais la partager avec vous et pourquoi pas avoir des retours.

[Détails]
Une table "log" qui enregistre les fais de l'utilisateur X (recherche de tags, utilisateurs favoris). Cette table peut contenir 0 à XX ligne (ex :+1000, pour donner une grandeur) enregistré par utilisateur.

Code :

1
2
3
4
5
CHAMPS de la table LOG
ID = int
USER = int
LIKE_TAG_ID = int
LIKE_USER_ID = int

Analyse des données, à la suite d'un appel de page :
- soit l'utilisateur a peu de donnée = rapide
- soit l'utilisateur a beaucoup de donnée = lent

Résultat à affiché.


[Problématique]
Admettons que l'utilisateur appel la page qui analyse et affiche les données une 2e fois :
- soit l'utilisateur a les mêmes données = nouveau traitement inutile
- soit l'utilisateur a de nouvelles donnée = traitement utile

Est-il intelligent de créer une nouvelle table, qui résume la table "log" et en concaténant les données les plus importantes dans une seul ligne ?

Si vous avez des idées, n'hésitez pas.

Merci

[sabotage]

Quel est le traitement dont tu parles ?

[Plougy]

Regrouper et de compter le nombre LIKE_TAG_ID dans un tableau, LIKE_USER_ID dans un second.

L'idée est ensuite de proposer du contenu avec cette analyse.

[CinePhil]

Cette table peut contenir 0 à XX ligne (ex :+1000, pour donner une grandeur) enregistré par utilisateur.

1000 lignes, c'est très peu pour un SGBD !

- soit l'utilisateur a peu de donnée = rapide
- soit l'utilisateur a beaucoup de donnée = lent

Qu'entends-tu par "peu" ou "beaucoup" et "rapide" ou "lent" ?
Sur 1000 lignes, toute requête doit s'exécuter en une fraction de seconde.

Admettons que l'utilisateur appel la page qui analyse et affiche les données une 2e fois :
- soit l'utilisateur a les mêmes données = nouveau traitement inutile
- soit l'utilisateur a de nouvelles donnée = traitement utile

Mais tu ne peux pas le savoir a priori donc il vaut mieux relancer le traitement.

Est-il intelligent de créer une nouvelle table, qui résume la table "log" et en concaténant les données les plus importantes dans une seul ligne ?

Non ! C'est de la redondance de données.

Regrouper et de compter le nombre LIKE_TAG_ID dans un tableau, LIKE_USER_ID dans un second.

Quelle requête fais-tu pour obtenir le résultat ?