Select com group by Total Frequencia + Assiduidade que deve ser comparada sempre a cada frequência anterior.
24/04/2023
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Select com group by Total Frequencia + Assiduidade que deve ser comparada sempre a cada frequência anterior.
Preciso de ajuda em um projeto sobre futebol desde já agradeço, as consultas que preciso são: Total Frequencia + Assiduidade, sendo essa segunda mais complexa, exemplo:
Cada mês são 4 jogos (relatório é sempre puxado do total de 3 meses ou 90 dias), select abaixo já esta organizado por Total de frequencia, faltando organizar por assiduidade que deve ser comparada sempre a cada frequência anterior.
Exemplo:
Dois atletas empatam com 8 frequencias, sendo que o primeiro faltou o último jogo 07/04 e o segundo jogador não, então o segundo jogador fica na frente devido ordem de assiduidade, caso continuem empatados, precisa comparar o penultimo jogo que foi jogo 01/04, e assim por diante até chegar em um jogo que um faltou e esse ficará abaixo na ordem da relação: Total Frequencia + Assiduidade.
Abaixo o select inicial que falta ordenar por assiduidade:
Obrigado.
Preciso de ajuda em um projeto sobre futebol desde já agradeço, as consultas que preciso são: Total Frequencia + Assiduidade, sendo essa segunda mais complexa, exemplo:
Cada mês são 4 jogos (relatório é sempre puxado do total de 3 meses ou 90 dias), select abaixo já esta organizado por Total de frequencia, faltando organizar por assiduidade que deve ser comparada sempre a cada frequência anterior.
Exemplo:
Dois atletas empatam com 8 frequencias, sendo que o primeiro faltou o último jogo 07/04 e o segundo jogador não, então o segundo jogador fica na frente devido ordem de assiduidade, caso continuem empatados, precisa comparar o penultimo jogo que foi jogo 01/04, e assim por diante até chegar em um jogo que um faltou e esse ficará abaixo na ordem da relação: Total Frequencia + Assiduidade.
Tabelas resumidas são:
Jogador
ncod_jogador
cnome_joagador
Frequencias
ncod_jogador
nqtdeFrequencia
dt_Frequencia
Jogador
ncod_jogador
cnome_joagador
Frequencias
ncod_jogador
nqtdeFrequencia
dt_Frequencia
Abaixo o select inicial que falta ordenar por assiduidade:
select frequencias.ncod_jogador, jogador.cnome_jogador sum(nqtdeFrequencia) as Total_Freq from frequencias inner join jogador on (frequencias.ncod_jogador = jogador.ncod_jogador) where CAST(frequencias.dt_frequencia as date) BETWEEN cast( dateadd (day, -90,current_date) as date) and cast(current_date as date) Group by frequencias.ncod_jogador, jogador.cnome_jogador Order by Total_Freq DESC;
Obrigado.
Joatan Lima
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24/04/2023
Para mim, assiduidade e frequência é a mesma coisa.
Alterei a tabela assim
jogador (id,nome) -> (1,"Pelé"),(2,"Rivelino")
frequencia (id,id_jogador,data_jogo) -> (1,1,2023-04-01),(2,1,2023-04-12),(3,1,2023-04-24),(4,2,2023-04-24),(5,1,203-04-30)
Criei uma consulta com o nome de vw_frequencia assim:
E o resultado foi esse:
Alterei a tabela assim
jogador (id,nome) -> (1,"Pelé"),(2,"Rivelino")
frequencia (id,id_jogador,data_jogo) -> (1,1,2023-04-01),(2,1,2023-04-12),(3,1,2023-04-24),(4,2,2023-04-24),(5,1,203-04-30)
Criei uma consulta com o nome de vw_frequencia assim:
CREATE
VIEW `vw_frequencia` AS
SELECT
`frequencia`.`id_jogador` AS `id_jogador`,
`jogador`.`nome` AS `nome`,
COUNT(`frequencia`.`data_jogo`) AS `frequencia`
FROM
(`frequencia`
JOIN `jogador` ON ((`frequencia`.`id_jogador` = `jogador`.`id`)))
GROUP BY `jogador`.`nome`
ORDER BY `frequencia` DESC
E o resultado foi esse:
id_jogador nome frequencia 1 Péle 4 2 Rivelino 1
Frank Hosaka
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24/04/2023
Arthur Heinrich
Estamos falando de uma análise de 90 dias (3 meses) em que cada mês tem 4 jogos, dando um total de 12 jogos.
Imagino fazer o seguinte:
1 - Identificamos as datas dos jogos em ordem crescente
2 - Criamos um rank "R" para as datas, de forma que a data mais antiga valha 1 e a mais recente valha 12
3 - Para cada jogador, criamos um número que identifica o peso de sua frequência, onde cada jogo vale 2^(R-1).
Desta forma, vamos construir um número binário de 12 bits, onde o bit será 1 caso tenha participado de um jogo.
Como a data foi ranqueada em ordem crescente, a data mais recente representa o bit mais significativo. Assim, o que você precisa é ordenar os jogadores pela ordem decrescente deste valor.
Imagino fazer o seguinte:
1 - Identificamos as datas dos jogos em ordem crescente
2 - Criamos um rank "R" para as datas, de forma que a data mais antiga valha 1 e a mais recente valha 12
3 - Para cada jogador, criamos um número que identifica o peso de sua frequência, onde cada jogo vale 2^(R-1).
Desta forma, vamos construir um número binário de 12 bits, onde o bit será 1 caso tenha participado de um jogo.
Como a data foi ranqueada em ordem crescente, a data mais recente representa o bit mais significativo. Assim, o que você precisa é ordenar os jogadores pela ordem decrescente deste valor.
Responder
24/04/2023
Joatan Lima
Para mim, assiduidade e frequência é a mesma coisa.
Alterei a tabela assim
jogador (id,nome) -> (1,"Pelé"),(2,"Rivelino")
frequencia (id,id_jogador,data_jogo) -> (1,1,2023-04-01),(2,1,2023-04-12),(3,1,2023-04-24),(4,2,2023-04-24),(5,1,203-04-30)
Criei uma consulta com o nome de vw_frequencia assim:
E o resultado foi esse:
Alterei a tabela assim
jogador (id,nome) -> (1,"Pelé"),(2,"Rivelino")
frequencia (id,id_jogador,data_jogo) -> (1,1,2023-04-01),(2,1,2023-04-12),(3,1,2023-04-24),(4,2,2023-04-24),(5,1,203-04-30)
Criei uma consulta com o nome de vw_frequencia assim:
CREATE
VIEW `vw_frequencia` AS
SELECT
`frequencia`.`id_jogador` AS `id_jogador`,
`jogador`.`nome` AS `nome`,
COUNT(`frequencia`.`data_jogo`) AS `frequencia`
FROM
(`frequencia`
JOIN `jogador` ON ((`frequencia`.`id_jogador` = `jogador`.`id`)))
GROUP BY `jogador`.`nome`
ORDER BY `frequencia` DESC
E o resultado foi esse:
id_jogador nome frequencia 1 Péle 4 2 Rivelino 1
Então essa parte já consegui fazer como informo acima, o que não estou conseguindo é quando vou comparar quem vai jogar já que o controle é: Qtde Freq + assiduidade.
Exemplo, conforme informado antes:
Dois atletas empatam com 8 frequencias (eles são os primeiros da relação) mais só tem vaga pra um entrar, sendo que o primeiro faltou o último jogo 07/04 e o segundo jogador não, então o segundo jogador fica na frente devido ordem de assiduidade, caso continuem empatados, preciso comparar o penultimo jogo que foi jogo 01/04, e assim por diante até chegar em um jogo que um faltou e esse ficará abaixo na ordem da relação:
Total Frequencia + Assiduidade (ultimas presenças).
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24/04/2023
Joatan Lima
Estamos falando de uma análise de 90 dias (3 meses) em que cada mês tem 4 jogos, dando um total de 12 jogos.
Imagino fazer o seguinte:
1 - Identificamos as datas dos jogos em ordem crescente
2 - Criamos um rank "R" para as datas, de forma que a data mais antiga valha 1 e a mais recente valha 12
3 - Para cada jogador, criamos um número que identifica o peso de sua frequência, onde cada jogo vale 2^(R-1).
Desta forma, vamos construir um número binário de 12 bits, onde o bit será 1 caso tenha participado de um jogo.
Como a data foi ranqueada em ordem crescente, a data mais recente representa o bit mais significativo. Assim, o que você precisa é ordenar os jogadores pela ordem decrescente deste valor.
Imagino fazer o seguinte:
1 - Identificamos as datas dos jogos em ordem crescente
2 - Criamos um rank "R" para as datas, de forma que a data mais antiga valha 1 e a mais recente valha 12
3 - Para cada jogador, criamos um número que identifica o peso de sua frequência, onde cada jogo vale 2^(R-1).
Desta forma, vamos construir um número binário de 12 bits, onde o bit será 1 caso tenha participado de um jogo.
Como a data foi ranqueada em ordem crescente, a data mais recente representa o bit mais significativo. Assim, o que você precisa é ordenar os jogadores pela ordem decrescente deste valor.
Opa meu mano,
Por favor conseguiria fazer um exemplo, agraceria bastante se possível....
Responder
24/04/2023
Arthur Heinrich
Estamos falando de uma análise de 90 dias (3 meses) em que cada mês tem 4 jogos, dando um total de 12 jogos.
Imagino fazer o seguinte:
1 - Identificamos as datas dos jogos em ordem crescente
2 - Criamos um rank "R" para as datas, de forma que a data mais antiga valha 1 e a mais recente valha 12
3 - Para cada jogador, criamos um número que identifica o peso de sua frequência, onde cada jogo vale 2^(R-1).
Desta forma, vamos construir um número binário de 12 bits, onde o bit será 1 caso tenha participado de um jogo.
Como a data foi ranqueada em ordem crescente, a data mais recente representa o bit mais significativo. Assim, o que você precisa é ordenar os jogadores pela ordem decrescente deste valor.
Imagino fazer o seguinte:
1 - Identificamos as datas dos jogos em ordem crescente
2 - Criamos um rank "R" para as datas, de forma que a data mais antiga valha 1 e a mais recente valha 12
3 - Para cada jogador, criamos um número que identifica o peso de sua frequência, onde cada jogo vale 2^(R-1).
Desta forma, vamos construir um número binário de 12 bits, onde o bit será 1 caso tenha participado de um jogo.
Como a data foi ranqueada em ordem crescente, a data mais recente representa o bit mais significativo. Assim, o que você precisa é ordenar os jogadores pela ordem decrescente deste valor.
Opa meu mano,
Por favor conseguiria fazer um exemplo, agraceria bastante se possível....
Eu não conheço muito bem o firebird. Então, vou escrever uma query utilizando meu conhecimento em Oracle. Mesmo que não te atenda 100%, deve ser fácil adaptar para o firebird e imagino que dê para entender a lógica:
with
dates as
( select distinct cast( dt_frequencia as date ) dt_frequencia
from frequencias
where
cast(dt_frequencia as date) >= cast( dateadd (day, -90, current_date) as date) ),
date_rank as
( select dt_frequencia, row_number() over(partition by 1 order by dt_frequencia ) r
from dates ),
frequencia as
( select f.ncod_jogador, count(1) jogos, sum( power( 2, dr.r-1 ) ) dr
from
date_rank dr,
frequencias f
where
dr.dt_frequencia = cast(f.dt_frequencia as date)
group by f.ncod_jogador )
select
j.ncod_jogador,
j.cnome_jogador,
f.jogos as Total_Freq
from
frequencia f,
jogador j
where
j.ncod_jogador = f.ncod_jogador
order by f.jogos desc, f.dr desc
Responder
24/04/2023
Joatan Lima
Estamos falando de uma análise de 90 dias (3 meses) em que cada mês tem 4 jogos, dando um total de 12 jogos.
Imagino fazer o seguinte:
1 - Identificamos as datas dos jogos em ordem crescente
2 - Criamos um rank "R" para as datas, de forma que a data mais antiga valha 1 e a mais recente valha 12
3 - Para cada jogador, criamos um número que identifica o peso de sua frequência, onde cada jogo vale 2^(R-1).
Desta forma, vamos construir um número binário de 12 bits, onde o bit será 1 caso tenha participado de um jogo.
Como a data foi ranqueada em ordem crescente, a data mais recente representa o bit mais significativo. Assim, o que você precisa é ordenar os jogadores pela ordem decrescente deste valor.
Imagino fazer o seguinte:
1 - Identificamos as datas dos jogos em ordem crescente
2 - Criamos um rank "R" para as datas, de forma que a data mais antiga valha 1 e a mais recente valha 12
3 - Para cada jogador, criamos um número que identifica o peso de sua frequência, onde cada jogo vale 2^(R-1).
Desta forma, vamos construir um número binário de 12 bits, onde o bit será 1 caso tenha participado de um jogo.
Como a data foi ranqueada em ordem crescente, a data mais recente representa o bit mais significativo. Assim, o que você precisa é ordenar os jogadores pela ordem decrescente deste valor.
Opa meu mano,
Por favor conseguiria fazer um exemplo, agraceria bastante se possível....
Eu não conheço muito bem o firebird. Então, vou escrever uma query utilizando meu conhecimento em Oracle. Mesmo que não te atenda 100%, deve ser fácil adaptar para o firebird e imagino que dê para entender a lógica:
with
dates as
( select distinct cast( dt_frequencia as date ) dt_frequencia
from frequencias
where
cast(dt_frequencia as date) >= cast( dateadd (day, -90, current_date) as date) ),
date_rank as
( select dt_frequencia, row_number() over(partition by 1 order by dt_frequencia ) r
from dates ),
frequencia as
( select f.ncod_jogador, count(1) jogos, sum( power( 2, dr.r-1 ) ) dr
from
date_rank dr,
frequencias f
where
dr.dt_frequencia = cast(f.dt_frequencia as date)
group by f.ncod_jogador )
select
j.ncod_jogador,
j.cnome_jogador,
f.jogos as Total_Freq
from
frequencia f,
jogador j
where
j.ncod_jogador = f.ncod_jogador
order by f.jogos desc, f.dr desc
Cara vc é um genio, muito obrigado, sem palavras pra agradecer!!!
Os códigos são os mesmos, os que comparei pelo Ibexpert (ferramenta para manutenção do firebird) bateram, vou tentar adaptar ao sistema para os campos que passam parametros como:
Código Jogador
Tipo Jogador (Mensalista / Diarista)
Posição
Data inicial e Final
Existe um segundo que é o Analítico, nesse outro tenho que agrupar essa mesma query mas por posição de jogador (tabela Jogador campo: nCodPosicao), exemplo:
ZAG- Zagueiros
LAT- Laterais
VOL- Volantes
MEI - Meias
ATA - Atacantes
Responder
25/04/2023
Joatan Lima
Estamos falando de uma análise de 90 dias (3 meses) em que cada mês tem 4 jogos, dando um total de 12 jogos.
Imagino fazer o seguinte:
1 - Identificamos as datas dos jogos em ordem crescente
2 - Criamos um rank "R" para as datas, de forma que a data mais antiga valha 1 e a mais recente valha 12
3 - Para cada jogador, criamos um número que identifica o peso de sua frequência, onde cada jogo vale 2^(R-1).
Desta forma, vamos construir um número binário de 12 bits, onde o bit será 1 caso tenha participado de um jogo.
Como a data foi ranqueada em ordem crescente, a data mais recente representa o bit mais significativo. Assim, o que você precisa é ordenar os jogadores pela ordem decrescente deste valor.
Imagino fazer o seguinte:
1 - Identificamos as datas dos jogos em ordem crescente
2 - Criamos um rank "R" para as datas, de forma que a data mais antiga valha 1 e a mais recente valha 12
3 - Para cada jogador, criamos um número que identifica o peso de sua frequência, onde cada jogo vale 2^(R-1).
Desta forma, vamos construir um número binário de 12 bits, onde o bit será 1 caso tenha participado de um jogo.
Como a data foi ranqueada em ordem crescente, a data mais recente representa o bit mais significativo. Assim, o que você precisa é ordenar os jogadores pela ordem decrescente deste valor.
Opa meu mano,
Por favor conseguiria fazer um exemplo, agraceria bastante se possível....
Eu não conheço muito bem o firebird. Então, vou escrever uma query utilizando meu conhecimento em Oracle. Mesmo que não te atenda 100%, deve ser fácil adaptar para o firebird e imagino que dê para entender a lógica:
with
dates as
( select distinct cast( dt_frequencia as date ) dt_frequencia
from frequencias
where
cast(dt_frequencia as date) >= cast( dateadd (day, -90, current_date) as date) ),
date_rank as
( select dt_frequencia, row_number() over(partition by 1 order by dt_frequencia ) r
from dates ),
frequencia as
( select f.ncod_jogador, count(1) jogos, sum( power( 2, dr.r-1 ) ) dr
from
date_rank dr,
frequencias f
where
dr.dt_frequencia = cast(f.dt_frequencia as date)
group by f.ncod_jogador )
select
j.ncod_jogador,
j.cnome_jogador,
f.jogos as Total_Freq
from
frequencia f,
jogador j
where
j.ncod_jogador = f.ncod_jogador
order by f.jogos desc, f.dr desc
Cara vc é um genio, muito obrigado, sem palavras pra agradecer!!!
Os códigos são os mesmos, os que comparei pelo Ibexpert (ferramenta para manutenção do firebird) bateram, vou tentar adaptar ao sistema para os campos que passam parametros como:
Código Jogador
Tipo Jogador (Mensalista / Diarista)
Posição
Data inicial e Final
Existe um segundo que é o Analítico, nesse outro tenho que agrupar essa mesma query mas por posição de jogador (tabela Jogador campo: nCodPosicao), exemplo:
ZAG- Zagueiros
LAT- Laterais
VOL- Volantes
MEI - Meias
ATA - Atacantes
O segundo que é o Analítico, crie em cima dessa query que você me passou e do mesmo relatorio, só não consegui ainda agrupar por posição, mas a ordem já esta correta pelo campo CSIGLA acrescetado número na frente: 1GL, 2LT, 3ZG, 4VL, 5ME e 6AT.
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