ERJAN's questions

Preciso esclarecer a palavra-chave "mecanismo" e qual funcionalidade está por trás dela. Presumo que o mecanismo seja um componente menor de algo maior - o banco de dados. Como se um 'motor de carro' estivesse dentro de um carro.

Então, o mecanismo dwh pode ser conectado a um datawarehouse maior? O mecanismo Olap pode ser usado como componente do banco de dados olap real?

Encontrei esta imagem de paisagem de dados no Medium.com com 2 categorias diferentes: olap db e olap engine.

Qual é a diferença, já que eles têm funcionalidades sobrepostas?

A definição é um pouco confusa - basicamente estou perguntando se o SQL é um subconjunto da família NoSQl:

Estou perguntando isso porque "Not-only" significa que o NoSQL é muito maior, mas ainda inclui o SQL como parte dele.

Por outro lado, como não podemos fazer operações sql típicas, como junções em um banco de dados NoSQL, o SQL não faz parte do nosql!

Eu estou querendo saber o que é verdade?

Não consegui resolver esse problema no hackerrank e tive que procurar a solução. Eu estava entrando nas mesas erradas.

São 4 tabelas:

• hackers
• desafios
• envios feitos por hackers e suas pontuações
• tabela de dificuldade com níveis.

a descrição da tarefa:

Escreva uma consulta para imprimir o respectivo hacker_id e o nome dos hackers que alcançaram a pontuação máxima em mais de um desafio.

Campos da tabela de envios: submit_id, hacker_id, challenge_id, score

campos da tabela de desafios: challenge_id, hacker_id, dificuldade_level

A forma como entrei: hackers + desafios, desafios + dificuldade, desafios + envios.

select  
hackers.hacker_id, name
 
from submissions inner join challenges on submissions.challenge_id = challenges.challenge_id 
inner join difficulty on difficulty.difficulty_level = challenges.difficulty_level
inner join hackers on 

challenges.hacker_id = hackers.hacker_id -- here is wrong part!

where difficulty.score = submissions.score and difficulty.difficulty_level = challenges.difficulty_level
group by hackers.hacker_id, name 
having count( challenges.challenge_id)> 1
order by count( challenges.challenge_id) desc, hackers.hacker_id 

No entanto, o caminho certo era quase o mesmo - exceto que eu deveria ter participado de envios + hackers por hacker_id vs não envios + desafios por challenge_id.

A forma correta:

select  
hackers.hacker_id,name

from submissions inner join challenges on submissions.challenge_id = challenges.challenge_id 
inner join difficulty on difficulty.difficulty_level = challenges.difficulty_level
inner join hackers on submissions.hacker_id = hackers.hacker_id
where difficulty.score = submissions.score and difficulty.difficulty_level = challenges.difficulty_level
group by hackers.hacker_id, name 
having count( challenges.challenge_id)> 1
order by count( challenges.challenge_id) desc, hackers.hacker_id 

Qual é a lógica por trás da junção de envios + desafios por challenge_id vs envios + hackers por hacker_id?

por que produz resultado diferente? Um hacker faz envios, então não importa se eu entro no desafio+submissão+hackers ou submissão+hacker+desafio...

Usando postgresql 9.6.

A tabela tem sessões de usuário e eu preciso de sessões distintas não sobrepostas impressas.

CREATE TABLE SESSIONS(
            id serial NOT NULL PRIMARY KEY, 
            ctn INT NOT NULL, 
            day DATE NOT NULL,
            f_time TIME(0) NOT NULL,
            l_time TIME(0) NOT  NULL
        );     
    INSERT INTO SESSIONS(id, ctn, day, f_time, l_time)
    VALUES
    (1, 707, '2019-06-18', '10:48:25', '10:56:17'),
    (2, 707, '2019-06-18', '10:48:33', '10:56:17'),
    (3, 707, '2019-06-18', '10:53:17', '11:00:49'),
    (4, 707, '2019-06-18', '10:54:31', '10:57:37'),
    (5, 707, '2019-06-18', '11:03:59', '11:10:39'),
    (6, 707, '2019-06-18', '11:04:41', '11:08:02'),
    (7, 707, '2019-06-18', '11:11:04', '11:19:39');

violino sql

id  ctn day         f_time      l_time
1   707 2019-06-18  10:48:25    10:56:17
2   707 2019-06-18  10:48:33    10:56:17
3   707 2019-06-18  10:53:17    11:00:49
4   707 2019-06-18  10:54:31    10:57:37
5   707 2019-06-18  11:03:59    11:10:39
6   707 2019-06-18  11:04:41    11:08:02
7   707 2019-06-18  11:11:04    11:19:39

Agora eu preciso de sessões de usuário não sobrepostas distintas, então isso deve me dar:

1.  start_time: 10:48:25  end_time: 11:00:49  duration: 12min,24 sec
2.  start_time: 11:03:59  end_time: 11:10:39  duration: 6min,40 sec
3.  start_time: 11:11:04  end_time: 11:19:39  duration: 8min,35 sec