Exemples de requêtes d'analyse

Fonctionnalité bêta. La base de données de reporting est actuellement en bêta et peut encore évoluer. Elle est disponible uniquement sur inscription. Pour rejoindre la bêta ou poser des questions, contactez support@azumuta.com.

Avant de commencer

Ces exemples supposent que vous vous êtes connecté et que votre session cible le schéma de votre espace de travail :

set search_path to "company_<your-workspace-id>";

Chaque exemple exclut les lignes supprimées avec where deleted_at is null afin que vous ne voyiez que les données actuelles. Supprimez ce filtre si vous souhaitez inclure les enregistrements supprimés.

Enregistrements par statut

Combien de sessions d'exécution se trouvent dans chaque statut :

select status, count(*) as recordings
from recording
where deleted_at is null
group by status
order by recordings desc;

Problèmes par colonne du tableau

Où se trouvent actuellement vos problèmes d'amélioration continue :

select column_name, count(*) as issues
from issue
where deleted_at is null
group by column_name
order by issues desc;

Problèmes créés par mois

Une tendance simple des nouveaux problèmes au fil du temps :

select date_trunc('month', created_at) as month,
       count(*) as issues
from issue
where deleted_at is null
  and created_at is not null
group by month
order by month;

Temps d'activité moyen par instruction de travail

actual_duration correspond au temps de travail actif d'un enregistrement, en millisecondes. Ceci affiche la moyenne en secondes pour les instructions de travail les plus sollicitées :

select workinstruction_id,
       count(*) as recordings,
       round(avg(actual_duration) / 1000.0, 1) as avg_seconds
from recording
where deleted_at is null
  and actual_duration is not null
group by workinstruction_id
order by recordings desc
limit 20;

Conseils

• Faites des jointures entre les tables sur leurs colonnes id — par exemple, recording.workinstruction_id correspond à workinstruction.workinstruction_id.
• Utilisez les descriptions intégrées des colonnes lorsque vous ignorez la signification d'un champ.
• Agrégez et filtrez en SQL avant d'extraire les données vers votre outil BI — c'est plus rapide et plus léger.