📊 Analisi Database Intelligente
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🔍 Funzionalità di Analisi
1. Analisi delle Performance
SELECT
q.query_text,
COUNT(*) as esecuzioni,
AVG(q.execution_time) as tempo_medio_ms,
MAX(q.execution_time) as tempo_massimo_ms,
SUM(q.rows_examined) as righe_esaminate
FROM query_log q
WHERE q.execution_date >= DATE_SUB(CURRENT_DATE, INTERVAL 7 DAY)
GROUP BY q.query_text
HAVING tempo_medio_ms > 1000
ORDER BY tempo_medio_ms DESC
2. Analisi dello Storage
SELECT
t.table_name,
t.table_rows,
FORMAT((t.data_length + t.index_length) / 1024 / 1024, 2) as dimensione_mb,
FORMAT(t.data_length / 1024 / 1024, 2) as dati_mb,
FORMAT(t.index_length / 1024 / 1024, 2) as indici_mb
FROM information_schema.tables t
WHERE t.table_schema = DATABASE()
ORDER BY (t.data_length + t.index_length) DESC
📈 Report Dettagliati
1. Analisi delle Vendite
WITH vendite_mensili AS (
SELECT
DATE_FORMAT(v.data_vendita, '%Y-%m') as mese,
c.categoria,
COUNT(*) as num_vendite,
SUM(v.importo) as totale_vendite,
COUNT(DISTINCT v.cliente_id) as clienti_unici
FROM vendite v
JOIN prodotti p ON v.prodotto_id = p.id
JOIN categorie c ON p.categoria_id = c.id
WHERE v.data_vendita >= DATE_SUB(CURRENT_DATE, INTERVAL 12 MONTH)
GROUP BY mese, c.categoria
)
SELECT
mese,
categoria,
FORMAT(totale_vendite, 2) as totale_vendite_eur,
num_vendite,
clienti_unici,
FORMAT(totale_vendite / num_vendite, 2) as valore_medio_ordine,
FORMAT(totale_vendite / clienti_unici, 2) as valore_per_cliente
FROM vendite_mensili
ORDER BY mese DESC, totale_vendite DESC
2. Analisi dei Clienti
WITH metriche_clienti AS (
SELECT
c.cliente_id,
c.nome_cliente,
COUNT(DISTINCT v.ordine_id) as num_ordini,
SUM(v.importo) as totale_speso,
MAX(v.data_vendita) as ultimo_acquisto,
DATEDIFF(CURRENT_DATE, MAX(v.data_vendita)) as giorni_ultimo_acquisto,
AVG(v.importo) as valore_medio_ordine
FROM clienti c
LEFT JOIN vendite v ON c.cliente_id = v.cliente_id
GROUP BY c.cliente_id, c.nome_cliente
)
SELECT
CASE
WHEN num_ordini >= 10 AND totale_speso >= 10000 THEN 'VIP'
WHEN num_ordini >= 5 AND totale_speso >= 5000 THEN 'Gold'
WHEN num_ordini >= 2 THEN 'Silver'
ELSE 'Bronze'
END as segmento,
COUNT(*) as num_clienti,
FORMAT(AVG(totale_speso), 2) as spesa_media_eur,
FORMAT(AVG(valore_medio_ordine), 2) as ordine_medio_eur,
ROUND(AVG(giorni_ultimo_acquisto)) as media_giorni_ultimo_acquisto
FROM metriche_clienti
GROUP BY segmento
ORDER BY AVG(totale_speso) DESC
🔧 Strumenti di Ottimizzazione
1. Analisi degli Indici
SELECT
t.table_name,
t.column_name,
t.data_type,
t.column_key,
t.column_default,
t.is_nullable,
s.rows_examined,
s.rows_examined / s.executions as rows_per_scan
FROM information_schema.columns t
JOIN performance_schema.table_io_waits_summary_by_index_usage s
ON t.table_name = s.object_name
WHERE t.table_schema = DATABASE()
AND s.rows_examined > 1000
ORDER BY rows_per_scan DESC
2. Ottimizzazione Query
EXPLAIN ANALYZE
SELECT
p.nome_prodotto,
c.categoria,
COUNT(*) as vendite,
SUM(v.importo) as totale
FROM vendite v
JOIN prodotti p ON v.prodotto_id = p.id
JOIN categorie c ON p.categoria_id = c.id
WHERE v.data_vendita >= DATE_SUB(CURRENT_DATE, INTERVAL 30 DAY)
GROUP BY p.nome_prodotto, c.categoria
HAVING vendite > 10
ORDER BY totale DESC
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❓ FAQ
D: Con quale frequenza devo analizzare il database? R: Consigliamo un'analisi settimanale delle performance e mensile della struttura.
D: Posso automatizzare l'analisi? R: Sì, puoi programmare report automatici e monitoraggio continuo.
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