إحصائيات

بالطبع، في مكتبة pandas للPython، يمكنك الحصول على معلومات أكثر تفصيلاً حول توزيع البيانات، بما في ذلك النسب المئوية. للحصول على نسبة مئوية معينة، مثل النسبة المئوية التاسعة والتسعين (90th percentile)، يمكنك استخدام الوظيفة quantile().

فيما يلي كيفية القيام بذلك:

pythonCopy code
import pandas as pd

# قم بتحميل البيانات إلى DataFrame
# يفترض أن my_df هو DataFrame الخاص بك

# احسب النسبة المئوية المطلوبة
percentile_90 = my_df['field_A'].quantile(0.9)

print("90th percentile:", percentile_90)

باستخدام هذا الكود، يمكنك الآن الحصول على قيمة النسبة المئوية التاسعة والتسعين للعمود المحدد (field_A) في DataFrame الخاص بك. تذكر أن الوسيطة الممررة إلى الوظيفة quantile() تمثل النسبة المئوية التي ترغب في حسابها، وتتراوح بين 0 و 1، حيث 0 يمثل النسبة المئوية الأدنى (أو الحد الأدنى) و1 يمثل النسبة المئوية الأعلى (أو الحد الأقصى).

باستخدام هذا الطريقة، يمكنك أيضًا حساب أي نسبة مئوية أخرى ترغب في معرفتها. على سبيل المثال، إذا كنت ترغب في الحصول على النسبة المئوية الخمسين (50th percentile)، يمكنك استبدال القيمة 0.9 بـ 0.5.

هذا الأسلوب يتيح لك فهمًا أعمق لتوزيع البيانات، ويمكنك استخدامه لاتخاذ قرارات أكثر دقة بناءً على الإحصائيات الكمية.

بالطبع، يمكننا توسيع المقال لشرح المزيد حول كيفية استخدام مكتبة pandas للحصول على معلومات إحصائية مفصلة حول البيانات، بما في ذلك النسب المئوية والتي توفر رؤية أكثر دقة حول توزيع البيانات.

بما أننا قد قمنا بشرح كيفية الحصول على النسبة المئوية للعمود المعين باستخدام الدالة quantile()، دعونا نستكشف بعض الأمثلة الإضافية لاستخدام هذه الدوال للتحليل الإحصائي الأكثر تفصيلاً.

الحصول على معلومات إحصائية مفصلة

بالإضافة إلى النسب المئوية، يمكنك استخدام pandas للحصول على معلومات إحصائية أخرى مفيدة مثل الانحراف المعياري، الحدود الأقصى والأدنى، وعدد القيم الفريدة. فلنلق نظرة على كيفية القيام بذلك:

pythonCopy code
# الانحراف المعياري
std_dev = my_df['field_A'].std()
print("Standard Deviation:", std_dev)

# الحد الأدنى والحد الأقصى
min_value = my_df['field_A'].min()
max_value = my_df['field_A'].max()
print("Minimum Value:", min_value)
print("Maximum Value:", max_value)

# عدد القيم الفريدة
unique_values_count = my_df['field_A'].nunique()
print("Number of Unique Values:", unique_values_count)

الرسم البياني لتوزيع البيانات

باستخدام matplotlib أو seaborn، يمكنك أيضًا رسم البيانات لتوفير رؤية أكثر توضيحًا لتوزيعها. على سبيل المثال:

pythonCopy code
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# رسم توزيع البيانات
sns.histplot(my_df['field_A'], kde=True)
plt.title('Distribution of field_A')
plt.xlabel('Values')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

الاستكشاف الأكثر تفصيلاً

يمكنك أيضًا استكشاف العلاقات بين العمود المحدد وغيره من العوامل باستخدام تحليل الانحدار أو اكتشاف البيانات، مما يمكن أن يفضي إلى فهم أفضل للبيانات وتحليلات أكثر دقة.

باستخدام هذه الأدوات والتقنيات، يمكنك الآن فهم بياناتك بشكل أعمق واتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على تحليلات دقيقة وموثوقة. استمتع باستكشاف البيانات واستخدام مكتبة pandas للاستفادة القصوى من تحليلاتك الإحصائية!

بناءً على الشرح الذي قدمته، يتطلب مشكلتك إجراء عمليات معالجة لقائمة السلاسل التي تم قراءتها من الإدخال للحصول على الإخراج المطلوب وفقًا للمعايير المطلوبة. سأقدم لك برنامج Python يقوم بذلك:

pythonCopy code
# قائمة لتخزين النتائج لكل لاعب
players = {}

# قراءة الإدخال ومعالجته
while True:
    match_info = input().strip()
    
    # فحص نهاية الإدخال
    if not match_info:
        break
    
    # تقسيم معلومات المباراة
    winner, loser, sets_info = match_info.split(":")
    sets = sets_info.split(",")
    
    # تحديث إحصائيات اللاعبين
    for set_result in sets:
        winner_sets, loser_sets = map(int, set_result.split("-"))
        # تحديث إحصائيات الفائز
        players[winner] = players.get(winner, [0, 0, 0, 0, 0, 0])
        players[winner][0] += 1  # عدد مباريات الـ best-of-5 التي فاز بها
        players[winner][2] += winner_sets  # عدد الأشواط التي فاز بها
        players[winner][3] += winner_sets * 6 + loser_sets  # عدد الألعاب التي فاز بها
        players[winner][4] += loser_sets  # عدد الأشواط التي خسرها
        players[winner][5] += loser_sets * 6 + winner_sets  # عدد الألعاب التي خسرها
        
        # تحديث إحصائيات الخاسر
        players[loser] = players.get(loser, [0, 0, 0, 0, 0, 0])
        players[loser][4] += winner_sets  # عدد الأشواط التي خسرها
        players[loser][5] += winner_sets * 6 + loser_sets  # عدد الألعاب التي خسرها
        # التحقق من عدد مباريات الـ best-of-5 والـ best-of-3 التي فاز بها اللاعب
        if len(sets) == 5:
            players[winner][1] = players.get(winner, [0, 0, 0, 0, 0, 0])[1] + 1
        elif len(sets) == 3:
            players[winner][1] = players.get(winner, [0, 0, 0, 0, 0, 0])[1] + 1

# طباعة النتائج
for player, stats in sorted(players.items(), key=lambda x: (-x[1][0], -x[1][1], -x[1][2], -x[1][3], x[1][4], x[1][5])):
    print(player, *stats)

هذا البرنامج يقوم بقراءة الإدخال ومعالجته للحصول على الإحصائيات المطلوبة لكل لاعب ومن ثم يطبع النتائج بترتيب تنازلي وفقًا للمعايير المحددة.

بالطبع، سأوفر المزيد من المعلومات حول كيفية عمل البرنامج وكيفية تحقيق كل مطلب من المطالب المذكورة في المشكلة.

1. قراءة الإدخال ومعالجته:

   • يتم استخدام حلقة while لقراءة الإدخال من الوسط القياسي (standard input) حتى يتم العثور على سطر فارغ.
   • يتم تقسيم معلومات المباراة باستخدام الفاصلة “:” للحصول على اسم الفائز والخاسر ومعلومات الأشواط.
   • بعد ذلك، يتم تقسيم معلومات الأشواط بفاصلة “,” للحصول على نتائج كل شوط.

2. تحديث إحصائيات اللاعبين:

   • يتم تحديث إحصائيات اللاعبين مثل عدد مباريات الـ best-of-5 والـ best-of-3 التي فازوا بها، وعدد الأشواط التي فازوا بها، وعدد الألعاب التي فازوا بها، وعدد الأشواط والألعاب التي خسروها.
   • يتم ذلك بتحديث القيم في القاموس players حيث يتم استخدام اسم اللاعب كمفتاح وقيمة مصفوفة تحتوي على الإحصائيات.

3. طباعة النتائج:

   • يتم طباعة النتائج بترتيب تنازلي حسب المعايير المحددة.
   • يتم استخدام دالة sorted() لترتيب اللاعبين بناءً على الإحصائيات، حيث يتم استخدام معيار ترتيب متعدد للحصول على الترتيب المناسب.
   • بعد ذلك، يتم طباعة اسم اللاعب مع جميع الإحصائيات.

مع هذا البرنامج، يمكنك الحصول على تقرير شامل عن أداء اللاعبين في المباريات بناءً على المعايير المحددة، وترتيبهم وفقًا لذلك.

It looks like you’re on the right track! To store the inputted numbers in an array and then display them, you can add a loop after the input loop to print the numbers. Here’s how you can do it:

javaCopy code
import java.util.Scanner; 

public class Bubbles {
    
    public static void main(String[] args) 
    {
        //Declare Variables
        String strUser;
        int intSize;
        int[] intNum; 
        
        //Input
        Scanner scn=new Scanner(System.in); 
        
        //Process/Output
        System.out.println("Please enter the number of values you would like to enter:"); 
        strUser=scn.nextLine();
        
        intSize=Integer.parseInt(strUser);
        
        intNum=new int [intSize]; 
        
        for(int i=0; i < intNum.length; i++)
        {
            System.out.println("Please enter for index value of "+i+":");
            intNum[i]=scn.nextInt(); 
            
        }

        // Display unsorted list
        System.out.print("Unsorted order: ");
        for (int i = 0; i < intNum.length; i++) {
            System.out.print(intNum[i]);
            if (i < intNum.length - 1) {
                System.out.print(",");
            }
        }
        System.out.println();

        // Bubble sort
        for (int i = 0; i < intNum.length - 1; i++) {
            for (int j = 0; j < intNum.length - i - 1; j++) {
                if (intNum[j] > intNum[j + 1]) {
                    int temp = intNum[j];
                    intNum[j] = intNum[j + 1];
                    intNum[j + 1] = temp;
                }
            }
        }

        // Display sorted list
        System.out.print("Sorted order: ");
        for (int i = 0; i < intNum.length; i++) {
            System.out.print(intNum[i]);
            if (i < intNum.length - 1) {
                System.out.print(",");
            }
        }
        System.out.println();
        
    }
    
}

This code will ask the user for the number of values, then prompt for each value, store them in an array, and finally display the unsorted and sorted lists.

بالتأكيد! بعد عرض القائمة المرتبة وغير المرتبة، يمكنك تضمين باقي العمليات التي تريد تنفيذها، مثل عرض أكبر قيمة وأصغر قيمة والقيمة الوسيطية والقيمة المتوسطة. هناك طريقتان لتنفيذ ذلك، الأولى باستخدام حلقة للعثور على القيمة الكبرى والصغرى، والثانية باستخدام الفرز للحصول على الوسيطية والمتوسط. إليك كيفية تنفيذ العمليات الإضافية:

javaCopy code
// Find greatest and smallest numbers
int greatest = intNum[0];
int smallest = intNum[0];
for (int i = 1; i < intNum.length; i++) {
    if (intNum[i] > greatest) {
        greatest = intNum[i];
    }
    if (intNum[i] < smallest) {
        smallest = intNum[i];
    }
}
System.out.println("Greatest number: " + greatest);
System.out.println("Smallest number: " + smallest);

// Find median value
double median;
if (intNum.length % 2 == 0) {
    median = (double) (intNum[intNum.length / 2 - 1] + intNum[intNum.length / 2]) / 2;
} else {
    median = intNum[intNum.length / 2];
}
System.out.println("Median value: " + median);

// Find average value
int sum = 0;
for (int num : intNum) {
    sum += num;
}
double average = (double) sum / intNum.length;
System.out.println("Average value: " + average);

تتضمن هذه الأكواد حلقات للعثور على القيمة الكبرى والصغرى، واستخدام فرز الفقاعات للحصول على القيمة الوسيطية والقيمة المتوسطة. يمكنك إضافة هذه الأكواد بعد عرض القائمة المرتبة.

لفهم كيف يمكنك استخدام وظيفة agg بدون استخدام groupby، دعنا نبدأ بتحليل الكود الذي كتبته. في الكود، قمت بتعريف وظيفة تسمى describe التي تقوم بتطبيق عدد من الدوال الاحصائية على كل عمود في الإطار البياناتي. ثم، قمت بتطبيق هذه الوظيفة باستخدام groupby حيث قمت بتجميع البيانات كلها في مجموعة واحدة (باستخدام قائمة one_group) ومن ثم تطبيق الدوال الاحصائية على هذه المجموعة الواحدة.

الطريقة التي كتبتها هي طريقة ممتازة لتحقيق هذا الهدف، حيث تستخدم groupby مع قائمة تحتوي على True لكل صف، مما يعني أن جميع الصفوف ستكون في مجموعة واحدة. ثم تقوم بتطبيق agg على هذه المجموعة الواحدة.

بدلاً من ذلك، يمكنك استخدام الدوال الاحصائية المدمجة في pandas بشكل مباشر على الإطار البياناتي دون الحاجة إلى استخدام groupby. على سبيل المثال، يمكنك استخدام الكود التالي للحصول على الإحصائيات المطلوبة:

pythonCopy code
def describe_without_groupby(df):
    funcs = dict(Kurt=lambda x: x.kurt(),
                 Skew='skew',
                 Mean='mean',
                 Std='std')
    return df.agg(funcs)

describe_without_groupby(df)

هذا الكود يستخدم agg مباشرة على الإطار البياناتي df دون الحاجة إلى groupby، مما يعني أنه سيُطبق الدوال الاحصائية المحددة على كل عمود من عمودي الإطار البياناتي.

بالطبع! في الكود السابق، يتم استخدام وظيفة agg مع الإطار البياناتي df مباشرة، وذلك لتطبيق الدوال الاحصائية على كل عمود من أعمدة الإطار البياناتي. يمكن تحديد الدوال الاحصائية التي تريد تطبيقها في القاموس funcs، حيث يُعرّف اسم الدالة كمفتاح ويُحدد الدالة الفعلية كقيمة.

على سبيل المثال، يُستخدم lambda x: x.kurt() لحساب الانحراف القياسي، و'skew' لحساب التشوه، و'mean' لحساب المتوسط، و'std' لحساب الانحراف المعياري.

باستخدام الكود المذكور، يتم تطبيق هذه الدوال الاحصائية على كل عمود من الإطار البياناتي df، مما يعني أن الإحصائيات ستكون مُحسوبة لكل عمود على حدة دون تجميعها في مجموعات.

عند التعامل مع كميات كبيرة من البيانات مثل الحالة التي وصفتها، هناك بعض الاستراتيجيات التي يمكن اتباعها لتحسين أداء عرض الإحصائيات:

1. استخدام التخزين المؤقت (Caching): يمكنك تخزين نتائج الاستعلامات الثقيلة مؤقتًا في الذاكرة المؤقتة لتقليل الوقت اللازم لاستردادها في كل مرة يتم فيها تحميل الصفحة.

2. استخدام استعلامات فعالة: قم بتحسين استعلامات قاعدة البيانات الخاصة بك لتقليل الوقت اللازم لاسترداد البيانات. يمكن استخدام الفهرسة وتجنب استخدام الاستعلامات التي تحتاج إلى مسح كامل للجدول.

3. استخدام الحد الأدنى من البيانات: في بعض الحالات، قد تكون هناك طرق لاسترجاع فقط البيانات اللازمة بدلاً من جلب كل البيانات ومن ثم التعامل معها على الصعيد الخادم.

4. استخدام تقنيات التحميل التدفقي (Lazy Loading): قم بتحميل البيانات تدفقيًا أثناء تصفح المستخدم للموقع، بحيث لا تحتاج إلى جلب كل البيانات مسبقًا.

5. تجنب استخدام الاستعلامات المتعددة: حاول دمج الاستعلامات قدر الإمكان لتجنب الحاجة إلى استعلامات متعددة في كل مرة.

6. تحديث البيانات بشكل دوري: اعتمادًا على طبيعة البيانات، يمكنك تحديث الإحصائيات العامة بشكل دوري مثل كل يوم أو كل أسبوع بدلاً من تحديثها في كل مرة يتم فيها تحميل الصفحة.

7. تجنب استخدام الحلول المؤقتة: قد تكون الحلول المؤقتة مفيدة لكنها تزيد من تعقيد التطبيق وصعوبة صيانته.

بتطبيق هذه الاستراتيجيات، يمكنك تحسين أداء تحميل الصفحة وعرض الإحصائيات بكفاءة حتى مع كميات كبيرة من البيانات.

بالطبع، إليك بعض المعلومات الإضافية التي قد تساعد في تحسين أداء عرض الإحصائيات من الآلاف من الصفوف:

8. استخدام الفهرسة الجيدة: تأكد من أن الأعمدة التي تستخدمها في عمليات المقارنة والفرز لديها فهارس جيدة. هذا يساعد في تقليل وقت البحث والفرز.

9. استخدام التجميع والتجانب (Aggregation and Joins): يمكنك استخدام التجميع لحساب الإحصائيات العامة مرة واحدة بدلاً من حسابها لكل صف. كما يمكن استخدام الانضمامات (joins) للحصول على بيانات متعلقة من عدة جداول بشكل فعال.

10. استخدام التقنيات المتقدمة لقواعد البيانات: بعض قواعد البيانات تقدم تقنيات متقدمة مثل محركات التحليل العمودي (columnar storage engines) التي تسمح بعمليات القراءة والكتابة بشكل أسرع لمجموعات كبيرة من البيانات.

11. الاهتمام بحجم البيانات المُرجعة: في بعض الحالات، يمكن تقليل حجم البيانات المرجعة عن طريق استخدام تقنيات مثل الاستعلامات المخصصة (Stored Procedures) التي تعيد فقط البيانات اللازمة بدلاً من جلب كل البيانات.

12. التحقق من هيكل الجداول وفهارسها: تأكد من أن هيكل الجداول وفهارسها مهيأ بشكل جيد وأن الفهارس المستخدمة تتوافق مع أنواع الاستعلامات التي تقوم بها.

13. الاستعانة بحلول تخزين البيانات غير العادية: في بعض الحالات، يمكن استخدام تقنيات تخزين البيانات غير العادية مثل تخزين البيانات في الذاكرة (In-Memory Data Storage) لتحسين أداء الاستعلامات.

14. تقسيم البيانات: في حالة عملك مع مجموعة كبيرة من البيانات، يمكن تقسيم البيانات إلى جداول فرعية بحيث يتم تقليل عدد الصفوف التي يجب معالجتها في كل استعلام.

15. التفكير في حلول متقدمة لتحسين الأداء: يمكن النظر في استخدام تقنيات مثل الجداول المؤقتة (Temporary Tables) أو تخزين البيانات في ملفات مؤقتة (Caching Data in Files) لتقليل الحمل على قاعدة البيانات الرئيسية.

باستخدام هذه الاستراتيجيات، يمكنك تحسين أداء تطبيقك وعرض الإحصائيات بكفاءة مع كميات كبيرة من البيانات.

فيما يتعلق باستفسارك حول استفسار SQL الذي يأخذ وقتًا طويلاً عند استعراض 12 سجلًا حيث تم إنشاء فهارس الأحداث، يظهر أن الاستعلام يتناول جزءًا من البيانات المرتبطة ببرامج المرضى. يتم ذلك عبر تحديد عدد من الحقول، مثل تاريخ الربط، وحالة النشاط، وعدد المرضى، بالإضافة إلى حقل SNO.

يبدو أن الاستعلام يستند إلى جدول مؤقت #tblMonth وجدول مؤقت آخر #ManagedPopulation. يتم فرز البيانات باستخدام جملة INNER JOIN وشرط WHERE مع توجيه عدم وجود تطابق في #ManagedPopulation للبرنامج المحدد.

لفهم سبب تأخر الاستعلام، يمكننا النظر في بعض النقاط المحتملة. أولاً، قد يكون هناك حاجة لتحسين فهارس الجداول المستخدمة في الاستعلام. قد تكون هناك أيضًا فرص لتحسين الأداء من خلال تحسين هيكل الاستعلام نفسه، مثل استخدام الفهارس بشكل أفضل أو تحسين الشروط في جملة WHERE.

علاوة على ذلك، يمكن استخدام أدوات تحليل أداء SQL لتحديد نقاط الضعف في الاستعلام وتحسينها. يمكنك استخدام مؤشرات الأداء والاستعلامات التفصيلية لتحليل أداء الاستعلام وتحديد المناطق التي تحتاج إلى تحسين.

لضمان أفضل أداء للاستعلام، يُفضل أيضًا استخدام تقنيات مثل تجنب استخدام NOLOCK في الاستعلام، وتحسين استفادة الفهارس، ومراعاة أفضل الممارسات في كتابة استعلام SQL.

من خلال تحليل هذه النقاط وتنفيذ التحسينات المناسبة، يمكن تقليل وقت الاستعلام وتحسين أداء النظام بشكل عام.

لفهم أكثر حول أسباب تأخر الاستعلام وتحسين أدائه، يمكن التحقق من عدة عوامل أخرى. قد تكون هناك بعض النقاط التي يمكن توسيعها لزيادة فهمنا للمشكلة:

1. هيكل الجداول والفهارس:
   قد يؤثر هيكل الجداول وفهارسها على أداء الاستعلام. يجب التحقق من وجود فهارس مناسبة للحقول المستخدمة في شروط البحث والانضمام. قد يكون من المفيد أيضًا التحقق من هل هناك حاجة لتحسين تصميم الجداول.

2. إحصائيات الجداول:
   قد يكون هناك حاجة إلى تحديث إحصائيات الجداول بانتظام لضمان أن محرك قاعدة البيانات يتمكن من اتخاذ قرارات تنفيذ أفضل.

3. الأمان والصلاحيات:
   التحقق من أن الحساب الذي يقوم بتشغيل الاستعلام لديه الصلاحيات اللازمة للوصول إلى الجداول والفهارس المعنية.

4. مراقبة استهلاك الموارد:
   استخدام أدوات مراقبة أداء قاعدة البيانات لتحديد مدى استهلاك الموارد من قبل الاستعلام، مثل معالج الاستعلام وذاكرة النظام.

5. التحسينات البرمجية:
   قد يكون هناك فرص لتحسين الاستعلام بشكل برمجي، مثل استخدام بنية أفضل للجمل الشرطية أو تقسيم الاستعلام إلى جمل أصغر.

6. الاستعلامات المتداخلة:
   فحص إذا كان هناك استعلامات أخرى تعمل في نفس الوقت وتتنافس على نفس الموارد، مما قد يؤدي إلى تأخير في التنفيذ.

7. تحسين أداء الخوادم:
   التأكد من أن البنية التحتية للخوادم تتسم بالكفاءة وأن هناك موارد كافية لتلبية احتياجات قاعدة البيانات.

باستكمال هذا التحليل واتخاذ الإجراءات اللازمة بناءً على النتائج، يمكن تحسين أداء الاستعلام وتقليل الوقت اللازم لاسترجاع البيانات.

للقيام بذلك، يمكنك كتابة استعلام SQL باستخدام الدالة COUNT(*) لحساب إجمالي عدد السجلات في جدول الحجوزات ومجموعة GROUP BY لتجميعها حسب نوع الحجز. فيما يلي استعلام قد يفيدك في هذا السياق:

sqlCopy code
SELECT
  'Total Booking' AS [Booking Type],
  COUNT(*) AS [Total],
  STRING_AGG(CONCAT([Type], ' ', COUNT(*)), ', ') AS [Booking Type Details]
FROM
  YourBookingTable
GROUP BY
  [Type]

يقوم هذا الاستعلام بحساب إجمالي عدد الحجوزات ويقوم بتجميعها حسب نوع الحجز. الجزء الأخير من الاستعلام (STRING_AGG) يقوم بدمج نوع الحجز وعدد الحجوزات لكل نوع في خلية واحدة، ويفصل بينهم بفاصلة وفاصلة.

يمكنك استبدال YourBookingTable بالجدول الفعلي الذي تستخدمه. وبهذا، ستحصل على نتائج تظهر إجمالي عدد الحجوزات بالإضافة إلى تفاصيل حول أنواع الحجوزات وعددها لكل نوع.

بالتأكيد، يُسعدني أن أقدم لك مزيدًا من المعلومات حول الاستعلام المقترح. في الاستعلام السابق، استخدمنا دالة COUNT(*) لحساب إجمالي عدد الحجوزات واستخدمنا STRING_AGG لدمج نوع الحجز مع عدد الحجوزات لكل نوع.

يُفضل أيضًا أن تتأكد من وجود فهرس على العمود الذي تستخدمه للتجميع (Type) لتحسين أداء الاستعلام. يمكنك إضافة فهرس على هذا العمود باستخدام الأمر التالي:

sqlCopy code
CREATE INDEX IX_Type ON YourBookingTable([Type]);

كما يمكنك تعديل الاستعلام لترتيب النتائج حسب عدد الحجوزات بترتيب تنازلي، مما يجعل النتائج أكثر وضوحًا وسهولة قراءة. يمكنك فعل ذلك باستخدام ORDER BY:

sqlCopy code
SELECT
  'Total Booking' AS [Booking Type],
  COUNT(*) AS [Total],
  STRING_AGG(CONCAT([Type], ' ', COUNT(*)), ', ') AS [Booking Type Details]
FROM
  YourBookingTable
GROUP BY
  [Type]
ORDER BY
  [Total] DESC;

هذا الاستعلام سيعرض النتائج مرتبة تنازليًا حسب إجمالي عدد الحجوزات، مما يسهل قراءتها وفهمها.

في البداية، يتعين علينا فهم الغرض الرئيسي لدالتك الحالية التي تقوم بتحسينها، والتي يبدو أنها متعلقة بعمليات استعلام قاعدة البيانات باستخدام لغة SQL. الدالة الحالية تأخذ معرف الدفع (@PaymentId) كمدخل وتقوم بإرجاع عدد السجلات في جدول OtTendersViewDetail حيث يتطابق OTPaymentId مع القيمة المحددة لـ @PaymentId ولا يكون فارغًا.

لكن يظهر أن هناك بعض النقاط التي يمكن تحسينها في الدالة الحالية. أولاً، يمكننا استخدام نفس الشرط في العبارة WHERE دون الحاجة إلى فحص OTPaymentId هو غير فارغ بعد ذلك. علاوة على ذلك، يمكن تحسين أداء الاستعلام باستخدام COUNT(*) بدلاً من COUNT(OtSrno) إذا كانت الحاجة لاحتساب السجلات فقط بدون الحاجة إلى معرفة القيمة الفعلية لـ OtSrno.

لذا، يمكن تعديل الدالة كما يلي:

sqlCopy code
CREATE FUNCTION dbo.OptimizeTendersViewCount
(
    @PaymentId INT
)
RETURNS INT
AS
BEGIN
    DECLARE @viewedCount INT
    
    SELECT @viewedCount = COUNT(*)
    FROM OtTendersViewDetail 
    WHERE OTPaymentId = @PaymentId
    
    RETURN (@viewedCount)
END

هذا التعديل يساهم في تبسيط الاستعلام وتحسين أدائه. يرجى ملاحظة أنه قد يكون هناك تحسينات إضافية تعتمد على سياق استخدام الدالة وهيكل قاعدة البيانات الكامل.

بالتأكيد، دعونا نعمق أكثر في تحسين الدالة الخاصة بك. في البداية، يمكن أن ننظر إلى تحسينات أخرى قد تعزز أداء الاستعلامات وتقليل الزمن اللازم لاسترجاع البيانات.

أحد الأمور التي يمكن التفكير فيها هي إضافة فهرس إلى العمود OTPaymentId في جدول OtTendersViewDetail إذا لم يكن موجودًا بالفعل. هذا يمكن أن يسرع عمليات البحث وتحسين أداء الاستعلامات التي تعتمد على هذا العمود.

sqlCopy code
CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_OTPaymentId
ON OtTendersViewDetail (OTPaymentId);

كما يفضل أيضًا التأكد من وجود إحصائيات محدثة لقاعدة البيانات الخاصة بك، حيث يمكن أن تساعد في تحسين خوارزميات الاستعلام وتقديم خيارات أمثل لمحرك الاستعلام.

علاوة على ذلك، قد يكون من المفيد تحسين هيكل الجدول نفسه، مثل إضافة فهارس أو تجزئة الموجودة بالفعل، حسب حجم البيانات وطبيعة الاستفسارات الشائعة.

أخيرًا، إذا كانت هناك فرصة لتقسيم الجدول إلى جداول فرعية بناءً على الاحتياجات الوظيفية، فقد يكون ذلك ذا أثر إيجابي على أداء الاستعلامات.

يتوجب عليك مراعاة هذه التحسينات وفقًا للبيئة الخاصة بك، ويمكنك أيضًا مراجعة مستندات أداء Microsoft SQL Server للحصول على توجيهات إضافية حول كيفية تحسين أداء الاستعلامات في بيئة SQL Server.

في سياق تطوير البرمجيات، يعتبر تتبع عدد التعديلات (Commits) اليومي على فروع المشروع أمرًا حيويًا لفهم نشاط التطوير وضمان استمرار تقدم الفريق. عندما يتعلق الأمر بفهم كمية الجهد والتقدم في فرع معين، يكون حساب إجمالي عدد التعديلات في كل يوم هو معيار مهم.

تواجه العديد من الفرق التقنية تحديات في حساب هذه الإحصائيات بشكل دقيق. عند استخدام أمر git shortlog -s -n ، يتم تقديم إحصائيات تفصيلية حول جميع التعديلات، ولكن دون تفريق بين الأيام. هذا يجعل من الصعب فهم كمية الجهد في كل يوم على وجه الخصوص.

لتحقيق هدف حساب عدد التعديلات اليومي، يمكنك اللجوء إلى أمر git log وتحديد نطاق الزمن الذي ترغب فيه. على سبيل المثال، يمكنك استخدام الأمر التالي:

bashCopy code
git log --since="yyyy-mm-ddT00:00:00" --until="yyyy-mm-ddT23:59:59" --format="%cd" --date=short | sort | uniq -c

حيث يجب عليك استبدال “yyyy-mm-dd” بالتاريخ الذي تريد استكشافه. يقوم هذا الأمر بفرز وعرض عدد التعديلات اليومية للفرع المحدد في الفترة الزمنية المحددة. يستخدم الأمر git log لاستخراج تفاصيل التعديلات، ويتم تحديد نطاق الزمن باستخدام –since و –until، بينما يتم تنسيق التاريخ باستخدام –format و –date.

باستخدام هذا النهج، يمكنك الآن الحصول على نظرة أكثر تفصيلًا ودقة حول عدد التعديلات اليومية في فرعك.

تحلل هذا النهج المقترح لحساب عدد التعديلات اليومي في فرع التطوير بشكل أكثر تفصيلاً. يعتمد الأمر git log على استخدام عدة خيارات لضمان استرجاع المعلومات بشكل صحيح وتنظيمها بطريقة تسهل تحليل البيانات. إليك شرح مفصل للخيارات المستخدمة:

1. --since="yyyy-mm-ddT00:00:00" و --until="yyyy-mm-ddT23:59:59": هذان الخياران يحددان نطاق الزمن الذي ترغب في تحليله. يتم استبدال “yyyy-mm-dd” بتاريخ محدد، ويتم تحديد الوقت من منتصف الليل إلى نصف الليل التالي، مما يغطي جميع الفعاليات في اليوم المحدد.

2. --format="%cd" و --date=short: يقوم هذان الخياران بتنسيق تاريخ التعديل بشكل يسهل فهمه. يتم استخدام “%cd” لاستخراج التاريخ، و –date=short يضمن أن يتم عرض التاريخ بتنسيق مختصر (yyyy-mm-dd).

3. | sort | uniq -c: هذا الجزء يقوم بتنظيم النتائج. يستخدم “sort” لفرز التاريخ بترتيب تصاعدي، ويستخدم “uniq -c” لحساب العدد الإجمالي لكل تاريخ.

بتلخيص هذه الخطوات، يتم استخدام أمر git log لاسترجاع تفاصيل التعديلات في الفترة الزمنية المحددة، ثم يتم تنسيق وتنظيم هذه المعلومات بحيث يتسنى حساب عدد التعديلات اليومي. يساعد هذا النهج في فهم توزيع نشاط التطوير على مدار الأيام وتحليل أوقات الذروة والتغيرات في الإنتاجية.

في هذا السياق، يعد Laravel إطار عمل قويًا ومرنًا لتطوير تطبيقات الويب باستخدام PHP، ويقدم العديد من الخصائص والوظائف المفيدة. في مشروعك، تحاول الحصول على عنوان URL لمسار محدد باستخدام اسم المسار. يمكن تحقيق ذلك من خلال استخدام بعض الوظائف المدمجة في Laravel.

في Laravel، يمكنك القيام بذلك باستخدام الوظيفة route وتمرير اسم المسار كوسيط. في حالتك، يمكنك تحقيق هذا الهدف كما يلي:

phpCopy code
// في controller أو أي مكان آخر في تطبيق Laravel الخاص بك
$my_route_url = route('hospital');

// ستحصل على العنوان URL المرتبط بالمسار 'hospital'
echo $my_route_url; // سيظهر: "/hos"

تحتاج فقط إلى استدعاء الوظيفة route وتمرير اسم المسار كوسيط، وسيقوم Laravel بإرجاع العنوان URL المرتبط بذلك المسار. يجعل هذا الأمر عمليات الحصول على عناوين URL أكثر سهولة ووضوحاً في التعامل مع تسميات المسارات.

بالطبع، Laravel هو إطار عمل PHP مميز يُستخدم على نطاق واسع في تطوير تطبيقات الويب، ويتميز بميزاته القوية والمرنة. إليك بعض المعلومات الإضافية حول Laravel:

1. نظام توجيه قوي:
   Laravel يتميز بنظام توجيه قوي يسمح بتحديد التعامل مع الطلبات وتوجيهها إلى المسارات المناسبة بشكل مرن. يتيح ذلك للمطورين تنظيم تطبيقاتهم بشكل فعال وسهل.

2. التسميات والتسميات الفرعية:
   يسمح Laravel لك بتسمية المسارات باستخدام الوظيفة name، ويمكن أيضًا توجيه المسارات الفرعية باستخدام التسميات الفرعية. هذا يسهل على المطورين تحديد وفهم المسارات بشكل أفضل.

3. قواعد البيانات Eloquent:
   يتضمن Laravel نظام Eloquent ORM القوي الذي يسهل التفاعل مع قواعد البيانات. يوفر Eloquent طريقة برمجية جميلة للتحقق والتحديث واستعلام البيانات.

4. المهام المجدولة والاستمرارية:
   يوفر Laravel آليات لإدارة المهام المجدولة باستخدام خدمة المهام المجدولة. يُمكنك تحديد وتنفيذ مهام معينة بانتظام.

5. الأمان والمصادقة:
   Laravel يأتي مع ميزات أمان مدمجة، بما في ذلك إمكانية التحقق من هوية المستخدمين وإدارة عمليات المصادقة بسهولة.

6. توثيق ودعم المجتمع:
   يتميز Laravel بتوثيق شامل وواضح، بالإضافة إلى مجتمع نشط من المطورين. يمكنك الوصول إلى وسائل الدعم عبر Laravel GitHub و Laravel Forum.

7. إطار الاختبار:
   يدعم Laravel إطار اختبار قوي يسهل على المطورين اختبار تطبيقاتهم بشكل فعال، مما يساعد في ضمان استقرار التطبيقات.

8. الرسوم البيانية والإحصائيات:
   يتيح Laravel إمكانية إضافة الرسوم البيانية والإحصائيات بسهولة من خلال تكامله مع مكتبات مثل Laravel Charts و Laravel Telescope.

من خلال استخدام Laravel بفعالية، يمكن للمطورين بناء تطبيقات ويب قوية وموثوقة بشكل أسرع وأسهل، مع الاستفادة من البيئة النشطة والتوثيق الشامل.