Gráficas circulares SQL
Este es el segundo post de creación de gráficos con SQL de Shlomi Noach. Puedes leer también el original en inglés en su blog y mi post anterior.
Abajo se muestra una gráfica circular generada mediante (una única consulta) SQL. Recorreré los pasos para producirla, y concluiré con, espero que estén de acuerdo conmigo, algunos ejemplos útiles para el mundo real.
+----------------------------------------------------------------------+ | pie_chart | +----------------------------------------------------------------------+ | | | ;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;; | | oooooooo;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;; | | oooooooooooooo;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;; | | ooooooooooooooooo ;;;;;;;;;;;;##### | | oooooooooooooo ;############# | | oooooooooooo ############ | | oooooooooooo ############ | | ooooooooooo ########### | | oooooooooooo :::::::::::: | | oooooooooooo :::::::::::: | | ooooooooo::::: :::::::::::::: | | o:::::::::::::::: ::::::::::::::::: | | ::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::: | | ::::::::::::::::::::::::::::::::::: | | ::::::::::::::::::::: | | | | ## red: 1 (10%) | | ;; blue: 2 (20%) | | oo orange: 3 (30%) | | :: white: 4 (40%) | +----------------------------------------------------------------------+
Requisitos
Necesitamos generar una consulta genérica que devuelva al menos dos columnas: name_column (un nombre) y value_column (un valor). Por ejemplo, la siguiente consulta servirá:
SELECT name AS name_column, value AS value_column FROM sample_values2; +-------------+--------------+ | name_column | value_column | +-------------+--------------+ | red | 1 | | blue | 2 | | orange | 3 | | white | 4 | +-------------+--------------+
Encontrará los datos de ejemplo en pie_data.sql.
Parte 1: expandir la consulta original
Tomaremos los resultados de la consulta anterior y los expandimos: ¿cuál es el ratio respecto al total, por cada valor? Como primer paso, los valores acumulados:
SELECT name_column, value_column, @accumulating_value := @accumulating_value+value_column AS accumulating_value FROM ( SELECT name AS name_column, value AS value_column FROM sample_values2 ) select_values, (SELECT @accumulating_value := 0) select_accumulating_value ; +-------------+--------------+--------------------+ | name_column | value_column | accumulating_value | +-------------+--------------+--------------------+ | red | 1 | 1 | | blue | 2 | 3 | | orange | 3 | 6 | | white | 4 | 10 | +-------------+--------------+--------------------+
A continuación, calculamos el ratio del valor acumulado, y lo presentamos tanto en el rango [0..1], como en el [0..2*PI] (radianes):
SELECT
name_order,
name_column,
value_column,
accumulating_value,
accumulating_value/@accumulating_value AS accumulating_value_ratio,
2*PI()*accumulating_value/@accumulating_value AS accumulating_value_radians
FROM (
SELECT
name_column,
value_column,
@name_order := @name_order+1 AS name_order,
@accumulating_value := @accumulating_value+value_column AS accumulating_value,
@aggregated_name_column := CONCAT(@aggregated_name_column, name_column, ',') AS aggregated_name_column
FROM (
SELECT name AS name_column, value AS value_column FROM sample_values2
) select_values,
(SELECT @name_order := 0) select_name_order,
(SELECT @accumulating_value := 0) select_accumulating_value,
(SELECT @aggregated_name_column := '') select_aggregated_name_column
) select_accumulating_values
;
+------------+-------------+--------------+--------------------+--------------------------+----------------------------+
| name_order | name_column | value_column | accumulating_value | accumulating_value_ratio | accumulating_value_radians |
+------------+-------------+--------------+--------------------+--------------------------+----------------------------+
| 1 | red | 1 | 1 | 0.1 | 0.62831853071796 |
| 2 | blue | 2 | 3 | 0.3 | 1.8849555921539 |
| 3 | orange | 3 | 6 | 0.6 | 3.7699111843078 |
| 4 | white | 4 | 10 | 1 | 6.2831853071796 |
+------------+-------------+--------------+--------------------+--------------------------+----------------------------+
El valor de los radianes nos ayudará a decidir dónde estará cada valor en la gráfica circular.
Parte 2: Entre bastidores de la gráfica circular
Ahora explicaremos cómo funciona la gráfica circular. Más tarde, lo combinaremos con la Parte 1, para producir la gráfica final.
Primero, generamos el sistema de coordenadas (ver Dibujos SQL):
SELECT GROUP_CONCAT(CONCAT(t2.value,'.',t1.value) order by t1.value separator ' ') as circle FROM tinyint_asc t1, tinyint_asc t2, (select @size := 10) sel_size, (select @radius := (@size/2 - 1)) sel_radius WHERE t1.value < @size AND t2.value < @size GROUP BY t2.value ; +-----------------------------------------+ | circle | +-----------------------------------------+ | 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 | | 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 | | 2.0 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9 | | 3.0 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9 | | 4.0 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 4.6 4.7 4.8 4.9 | | 5.0 5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 5.6 5.7 5.8 5.9 | | 6.0 6.1 6.2 6.3 6.4 6.5 6.6 6.7 6.8 6.9 | | 7.0 7.1 7.2 7.3 7.4 7.5 7.6 7.7 7.8 7.9 | | 8.0 8.1 8.2 8.3 8.4 8.5 8.6 8.7 8.8 8.9 | | 9.0 9.1 9.2 9.3 9.4 9.5 9.6 9.7 9.8 9.9 | +-----------------------------------------+
En lo que es un gran paso adelante, calculamos el ángulo por coordenada, en relación con el centro, del sistema de coordenadas. El cálculo se hace en radianes, pero se muestra en grados para mejor legibilidad. También anotamos en qué cuadrante de la gráfica está cada punto.
SELECT
group_concat(
round(radians*180/PI())
order by col_number separator ' ') as circle
FROM (
SELECT
t1.value AS col_number,
t2.value AS row_number,
@dx := (t1.value - (@size-1)/2) AS dx,
@dy := ((@size-1)/2 - t2.value) AS dy,
@abs_radians := IF(@dx = 0, PI()/2, (atan(abs(@dy/@dx)))) AS abs_radians,
CASE
WHEN SIGN(@dy) >= 0 AND SIGN(@dx) >= 0 THEN @abs_radians
WHEN SIGN(@dy) >= 0 AND SIGN(@dx) <= 0 THEN PI()-@abs_radians
WHEN SIGN(@dy) <= 0 AND SIGN(@dx) <= 0 THEN PI()+@abs_radians
WHEN SIGN(@dy) <= 0 AND SIGN(@dx) >= 0 THEN 2*PI()-@abs_radians
END AS radians
FROM
tinyint_asc t1,
tinyint_asc t2,
(select @size := 15) sel_size,
(select @radius := (@size/2 - 1)) sel_radius
WHERE
t1.value < @size
AND t2.value < @size) select_combinations
GROUP BY row_number
;
+-------------------------------------------------------------+
| circle |
+-------------------------------------------------------------+
| 135 131 126 120 113 106 98 90 82 74 67 60 54 49 45 |
| 139 135 130 124 117 108 99 90 81 72 63 56 50 45 41 |
| 144 140 135 129 121 112 101 90 79 68 59 51 45 40 36 |
| 150 146 141 135 127 117 104 90 76 63 53 45 39 34 30 |
| 157 153 149 143 135 124 108 90 72 56 45 37 31 27 23 |
| 164 162 158 153 146 135 117 90 63 45 34 27 22 18 16 |
| 172 171 169 166 162 153 135 90 45 27 18 14 11 9 8 |
| 180 180 180 180 180 180 180 90 0 0 0 0 0 0 0 |
| 188 189 191 194 198 207 225 270 315 333 342 346 349 351 352 |
| 196 198 202 207 214 225 243 270 297 315 326 333 338 342 344 |
| 203 207 211 217 225 236 252 270 288 304 315 323 329 333 337 |
| 210 214 219 225 233 243 256 270 284 297 307 315 321 326 330 |
| 216 220 225 231 239 248 259 270 281 292 301 309 315 320 324 |
| 221 225 230 236 243 252 261 270 279 288 297 304 310 315 319 |
| 225 229 234 240 247 254 262 270 278 286 293 300 306 311 315 |
+-------------------------------------------------------------+
A esto se le necesita dar formato para una mejor presentación, pero ahora no es el objetivo; sólo lo estoy enseñando para explicar los pasos tomados.
Parte 3: combinando los dos
El siguiente paso es probablemente el más importante, vamos a presentar una tosca gráfica circular cuadrada usando los valores originales:
SELECT
group_concat(
(SELECT name_order FROM
(
SELECT
name_order,
name_column,
value_column,
accumulating_value,
accumulating_value/@accumulating_value AS accumulating_value_ratio,
2*PI()*accumulating_value/@accumulating_value AS accumulating_value_radians
FROM (
SELECT
name_column,
value_column,
@name_order := @name_order+1 AS name_order,
@accumulating_value := @accumulating_value+value_column AS accumulating_value,
@aggregated_name_column := CONCAT(@aggregated_name_column, name_column, ',') AS aggregated_name_column
FROM (
SELECT name AS name_column, value AS value_column FROM sample_values2
) select_values,
(SELECT @name_order := 0) select_name_order,
(SELECT @accumulating_value := 0) select_accumulating_value,
(SELECT @aggregated_name_column := '') select_aggregated_name_column
) select_accumulating_values
) select_for_radians
WHERE accumulating_value_radians >= radians LIMIT 1
)
order by col_number separator ' ') as circle
FROM (
SELECT
t1.value AS col_number,
t2.value AS row_number,
@dx := (t1.value - (@size-1)/2) AS dx,
@dy := ((@size-1)/2 - t2.value) AS dy,
@abs_radians := IF(@dx = 0, PI()/2, (atan(abs(@dy/@dx)))) AS abs_radians,
CASE
WHEN SIGN(@dy) >= 0 AND SIGN(@dx) >= 0 THEN @abs_radians
WHEN SIGN(@dy) >= 0 AND SIGN(@dx) <= 0 THEN PI()-@abs_radians
WHEN SIGN(@dy) <= 0 AND SIGN(@dx) <= 0 THEN PI()+@abs_radians
WHEN SIGN(@dy) <= 0 AND SIGN(@dx) >= 0 THEN 2*PI()-@abs_radians
END AS radians
FROM
tinyint_asc t1,
tinyint_asc t2,
(select @size := 21) sel_size,
(select @radius := (@size/2 - 1)) sel_radius
WHERE
t1.value < @size
AND t2.value < @size) select_combinations
GROUP BY row_number
;
+-------------------------------------------+
| circle |
+-------------------------------------------+
| 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 |
| 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 |
| 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 |
| 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 |
| 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 |
| 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 |
| 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 |
| 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 |
| 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 |
| 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 |
| 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 |
| 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 |
| 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 |
| 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 |
| 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 |
| 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 |
| 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 |
| 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 |
| 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 |
| 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 |
| 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 |
+-------------------------------------------+
El truco SQL es que todo va dentro de la expresión GROUP_CONCAT. En vez de presentar la coordenda, miramos en la tabla de valores modificada, buscando la primera fila que tiene un ángulo mayor (en radianes) que el pixel actual. Entonces mostramos 1, 2, etc. para denotar el valor.
El siguiente paso es realmente muy simple: ¡en vez de dibujar el cuadrado completo, lo limitamos a un círculo!
SELECT
group_concat(
IF(round(sqrt(pow(col_number-(@size-1)/2, 2) + pow(row_number-(@size-1)/2, 2))) BETWEEN @radius/2 AND @radius,
(SELECT name_order FROM
(
SELECT
name_order,
name_column,
value_column,
accumulating_value,
accumulating_value/@accumulating_value AS accumulating_value_ratio,
2*PI()*accumulating_value/@accumulating_value AS accumulating_value_radians
FROM (
SELECT
name_column,
value_column,
@name_order := @name_order+1 AS name_order,
@accumulating_value := @accumulating_value+value_column AS accumulating_value,
@aggregated_name_column := CONCAT(@aggregated_name_column, name_column, ',') AS aggregated_name_column
FROM (
SELECT name AS name_column, value AS value_column FROM sample_values2
) select_values,
(SELECT @name_order := 0) select_name_order,
(SELECT @accumulating_value := 0) select_accumulating_value,
(SELECT @aggregated_name_column := '') select_aggregated_name_column
) select_accumulating_values
) select_for_radians
WHERE accumulating_value_radians >= radians LIMIT 1
), '-')
order by col_number separator ' ') as circle
FROM (
SELECT
t1.value AS col_number,
t2.value AS row_number,
@dx := (t1.value - (@size-1)/2) AS dx,
@dy := ((@size-1)/2 - t2.value) AS dy,
@abs_radians := IF(@dx = 0, PI()/2, (atan(abs(@dy/@dx)))) AS abs_radians,
CASE
WHEN SIGN(@dy) >= 0 AND SIGN(@dx) >= 0 THEN @abs_radians
WHEN SIGN(@dy) >= 0 AND SIGN(@dx) <= 0 THEN PI()-@abs_radians
WHEN SIGN(@dy) <= 0 AND SIGN(@dx) <= 0 THEN PI()+@abs_radians
WHEN SIGN(@dy) <= 0 AND SIGN(@dx) >= 0 THEN 2*PI()-@abs_radians
END AS radians
FROM
tinyint_asc t1,
tinyint_asc t2,
(select @size := 21) sel_size,
(select @radius := 7) sel_radius
WHERE
t1.value < @size
AND t2.value < @size) select_combinations
GROUP BY row_number
;
+-------------------------------------------+
| circle |
+-------------------------------------------+
| - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - |
| - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - |
| - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - |
| - - - - - - - - 2 2 2 2 2 - - - - - - - - |
| - - - - - - 3 3 3 2 2 2 2 2 2 - - - - - - |
| - - - - - 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 - - - - - |
| - - - - 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 1 - - - - |
| - - - - 3 3 3 3 3 - - - 2 2 2 1 1 - - - - |
| - - - 3 3 3 3 3 - - - - - 1 1 1 1 1 - - - |
| - - - 3 3 3 3 - - - - - - - 1 1 1 1 - - - |
| - - - 3 3 3 3 - - - - - - - 1 1 1 1 - - - |
| - - - 3 3 3 3 - - - - - - - 4 4 4 4 - - - |
| - - - 3 3 3 3 3 - - - - - 4 4 4 4 4 - - - |
| - - - - 3 3 4 4 4 - - - 4 4 4 4 4 - - - - |
| - - - - 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 - - - - |
| - - - - - 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 - - - - - |
| - - - - - - 4 4 4 4 4 4 4 4 4 - - - - - - |
| - - - - - - - - 4 4 4 4 4 - - - - - - - - |
| - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - |
| - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - |
| - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - |
+-------------------------------------------+
Esto ya se parece más a una gráfica circular.
Part 4: añadiendo los detalles
Ahora (en un sólo paso) añadiremos:
- Redimensionado en el eje X.
- Eliminación de los espacios.
- Coloreado de las secciones de la gráfica.
- Una leyenda
El texto en negrita es la consulta original, y es lo único que tendrías que cambiar para crear tus propias gráficas circulares.
SELECT
group_concat(
IF(round(sqrt(pow(col_number/@stretch-0.5-(@size-1)/2, 2) + pow(row_number-(@size-1)/2, 2))) BETWEEN @radius*2/3 AND @radius,
(SELECT SUBSTRING(@colors, name_order, 1) FROM
(
SELECT
name_order,
name_column,
value_column,
accumulating_value,
accumulating_value/@accumulating_value AS accumulating_value_ratio,
@aggregated_data := CONCAT(@aggregated_data, name_column, ': ', value_column, ' (', ROUND(100*value_column/@accumulating_value), '%)', '|') AS aggregated_name_column,
2*PI()*accumulating_value/@accumulating_value AS accumulating_value_radians
FROM (
SELECT
name_column,
value_column,
@name_order := @name_order+1 AS name_order,
@accumulating_value := @accumulating_value+value_column AS accumulating_value
FROM (
SELECT name AS name_column, value AS value_column FROM sample_values2 LIMIT 4
) select_values,
(SELECT @name_order := 0) select_name_order,
(SELECT @accumulating_value := 0) select_accumulating_value,
(SELECT @aggregated_data := '') select_aggregated_name_column
) select_accumulating_values
) select_for_radians
WHERE accumulating_value_radians >= radians LIMIT 1
), ' ')
order by col_number separator '') as pie
FROM (
SELECT
t1.value AS col_number,
t2.value AS row_number,
@dx := (t1.value/@stretch - (@size-1)/2) AS dx,
@dy := ((@size-1)/2 - t2.value) AS dy,
@abs_radians := IF(@dx = 0, PI()/2, (atan(abs(@dy/@dx)))) AS abs_radians,
CASE
WHEN SIGN(@dy) >= 0 AND SIGN(@dx) >= 0 THEN @abs_radians
WHEN SIGN(@dy) >= 0 AND SIGN(@dx) <= 0 THEN PI()-@abs_radians
WHEN SIGN(@dy) <= 0 AND SIGN(@dx) <= 0 THEN PI()+@abs_radians
WHEN SIGN(@dy) <= 0 AND SIGN(@dx) >= 0 THEN 2*PI()-@abs_radians
END AS radians
FROM
tinyint_asc t1,
tinyint_asc t2,
(select @size := 23) sel_size,
(select @radius := (@size/2 - 1)) sel_radius,
(select @stretch := 4) sel_stretch,
(select @colors := '#;o:X"@+-=123456789abcdef') sel_colors
WHERE
t1.value < @size*@stretch
AND t2.value < @size) select_combinations
GROUP BY row_number
UNION ALL
SELECT
CONCAT(
REPEAT(SUBSTRING(@colors, value, 1), 2),
' ',
SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(@aggregated_data, '|', value), '|', -1)
)
FROM
tinyint_asc
WHERE
value BETWEEN 1 AND @name_order
;
+----------------------------------------------------------------------------------------------+
| pie |
+----------------------------------------------------------------------------------------------+
| |
| ;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;; |
| oooooooo;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;; |
| ooooooooooooooo;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;; |
| oooooooooooooooooooo;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;; |
| oooooooooooooooooooooooo ;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;### |
| oooooooooooooooooooo ;;;;;;;;;########### |
| oooooooooooooooooo ################## |
| ooooooooooooooooo ################# |
| ooooooooooooooooo ################# |
| oooooooooooooooo ################ |
| oooooooooooooooo ################ |
| oooooooooooooooo :::::::::::::::: |
| ooooooooooooooooo ::::::::::::::::: |
| ooooooooooooooooo ::::::::::::::::: |
| oooooooooooooo:::: :::::::::::::::::: |
| ooooooo::::::::::::: :::::::::::::::::::: |
| :::::::::::::::::::::::: :::::::::::::::::::::::: |
| ::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::: |
| ::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::: |
| ::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::: |
| ::::::::::::::::::::::::: |
| |
| ## red: 1 (10%) |
| ;; blue: 2 (20%) |
| oo orange: 3 (30%) |
| :: white: 4 (40%) |
+----------------------------------------------------------------------------------------------+
Realizar la leyenda es por si mismo un truco interesante: agregar un número desconocido de filas usando una variable de sesión, para luego volverlas a separar. Por supuesto, esto sólo funciona bien si tenemos un número pequeño de filas (valores), tal y como esperábamos en nuestro caso.
Ejemplos
De acuerdo. ¿Por qué? ¡Por qué?
Aquí hay tres gráficas que espero que convenzan al lector escéptico:
Dada la base de datos sakila, lista las 8 tablas de mayor tamaño (en KB):
[NdT: la base de datos sakila se trata de una base de datos de ejemplo de MySQL]
+------------------------------------------------------------------------------+ | pie_chart | +------------------------------------------------------------------------------+ | | | ####################### | | ####################################### | | ################################################# | | ################## ################## | | ############### ############### | | ;;########### ############# | | ;;;;;;;;;;;;; ############# | | ;;;;;;;;;;;; ############ | | ;;;;;;;;;;;;; ############# | | ;;;;;;;;;;;; @@@@@@@@@@@@ | | ;;;;;;;;;;;;; """"""""""""" | | ;;;;;;;;;;;;; XX""""""""""" | | ;;;;;;;;;;;;;;; XXXXXXXXXXXXX"" | | ;;;;;;;;;;;;;;;;;; ::::::::::XXXXXXXX | | ;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;oooooooooo::::::::::::X | | ;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;ooooooooooo:::::: | | ;;;;;;;;;;;;;;ooooooooo | | | | ## rental: 2850816 (43%) | | ;; payment: 2228224 (34%) | | oo inventory: 376832 (6%) | | :: film_text: 325440 (5%) | | XX film: 278528 (4%) | | "" film_actor: 278528 (4%) | | @@ customer: 131072 (2%) | | ++ staff: 98304 (1%) | +------------------------------------------------------------------------------+
¿Cuánto espacio en disco consume cada motor de base de datos (suma de los tamaños de tabla por motor)?
+------------------------------------------------------------------------------+ | pie_chart | +------------------------------------------------------------------------------+ | | | ####################### | | ####################################### | | ################################################# | | ################## ################## | | ############### ############### | | ############# ############# | | ############# ############# | | ############ ############ | | ############# ############# | | ############ oooooooooooo | | ############# ;;;;;;;;;;;oo | | ############# ;;;;;;;;;;;;; | | ############### ;;;;;;;;;;;;;;; | | ################## #;;;;;;;;;;;;;;;;; | | #####################################;;;;;;;;;;;; | | ###################################;;;; | | ####################### | | | | ## InnoDB: 1908732 (84%) | | ;; MyISAM: 284074 (12%) | | oo ARCHIVE: 84276 (4%) | +------------------------------------------------------------------------------+
¿Cuáles han sido los tipos de sentencias DML más populares de los últimos 10 segundos?
+------------------------------------------------------------------------------+ | pie_chart | +------------------------------------------------------------------------------+ | | | ####################### | | ####################################### | | ################################################# | | ################## ################## | | ############### ############### | | ############# ############# | | ############# ############# | | ############ ############ | | ############# ############# | | ############ oooo:::::::: | | ############# ooooooooooooo | | ############# ooooooooooooo | | ############### ooooooooooooooo | | #################; ;;;;;;;;;ooooooooo | | #############;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;oo | | ######;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;; | | ;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;; | | | | ## com_select: 1876 (69%) | | ;; com_insert: 514 (19%) | | oo com_delete: 277 (10%) | | :: com_update: 63 (2%) | +------------------------------------------------------------------------------+
Conclusión
Los dibujos en ASCII siempre han parecido bastante raros; algunos dirían lo mismo sobre top, wget, cal, etc. (¿he mencionado lynx?)
Creo que es posible hacer la mayoría de las gráficas más comunes con SQL: ya he mostrado cómo hacer gráficas horizontales y circulares. Podrían generarse también diagramas de barras. Estos métodos no están pensados como una solución permanente; pero es bueno ser capaz de visualizar algunos valores sin tener que instalar Nagios (junto con Apache, Php, drivers, etc.), o tener que exportar la tabla, copiarla a una máquina de escritorio, cargarla en OpenOffice.org Impress y generar las gráficas.
A veces simplemente necesitas echar un vistazo de manera inmediata. Esto es para lo que encuentro útil generar gráficas con SQL.
Por supuesto, Perl y Python ya tienen soluciones para esto, lo cual se hace de manera bastante fácil. Pero haciéndolo directamente desde el cliente de MySQL proporciona, en mi opinión, un mayor nivel de confianza: siempre podrás generar la gráfica, tengas perl-DBD-MySQL o no, en Linux y en Windows.
Además, ha sido divertido.
agosto 17th, 2009 at 02:30
Estás enfermo. You are ill.
agosto 17th, 2009 at 04:09
Flipante, de verdad
agosto 17th, 2009 at 04:55
Sencillamente acojonante. Ya hay que tener tiempo libre (lo digo por el israelí, no por ti). Una cosita: en el penúltimo párrafo te ha faltado traducir un “or”.
agosto 17th, 2009 at 06:28
@Juan Gracias por el aviso, lo he corregido. Efectivamente hay que tener tiempo libre… pero es un ejercicio SQL genial.
agosto 17th, 2009 at 07:02
Wow!!!! Genial sera de probarlo
agosto 18th, 2009 at 02:20
Me quito el sombrero. Hay que ser una máquina para hacer cosas así!