このテーブルには、ユーザー マッチ間のユーザー投票が格納されます。勝者は常に 1 人、敗者は 1 人、投票者は 1 人です。
CREATE TABLE `user_versus` (
`id_user_versus` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`id_user_winner` int(10) unsigned NOT NULL,
`id_user_loser` int(10) unsigned NOT NULL,
`id_user` int(10) unsigned NOT NULL,
`date_versus` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (`id_user_versus`),
KEY `id_user_winner` (`id_user_winner`,`id_user_loser`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=17 ;
INSERT INTO `user_versus` (`id_user_versus`, `id_user_winner`, `id_user_loser`, `id_user`, `date_versus`) VALUES
(1, 6, 7, 1, '2013-10-25 23:02:57'),
(2, 6, 8, 1, '2013-10-25 23:02:57'),
(3, 6, 9, 1, '2013-10-25 23:03:04'),
(4, 6, 10, 1, '2013-10-25 23:03:04'),
(5, 6, 11, 1, '2013-10-25 23:03:10'),
(6, 6, 12, 1, '2013-10-25 23:03:10'),
(7, 6, 13, 1, '2013-10-25 23:03:18'),
(8, 6, 14, 1, '2013-10-25 23:03:18'),
(9, 7, 6, 2, '2013-10-26 04:02:57'),
(10, 8, 6, 2, '2013-10-26 04:02:57'),
(11, 9, 8, 2, '2013-10-26 04:03:04'),
(12, 9, 10, 2, '2013-10-26 04:03:04'),
(13, 9, 11, 2, '2013-10-26 04:03:10'),
(14, 9, 12, 2, '2013-10-26 04:03:10'),
(15, 9, 13, 2, '2013-10-26 04:03:18'),
(16, 9, 14, 2, '2013-10-26 04:03:18');
同様のプロファイルを取得するクエリに取り組んでいます。投票率 (勝敗) が指定されたプロファイルの +/- 10% である場合、プロファイルは類似しています。
SELECT id_user_winner AS id_user,
IFNULL(wins, 0) AS wins,
IFNULL(loses, 0) AS loses,
IFNULL(wins, 0) + IFNULL(loses, 0) AS total,
IFNULL(wins, 0) / (IFNULL(wins, 0) + IFNULL(loses, 0)) AS percent
FROM
(
SELECT id_user_winner AS id_user FROM user_versus
UNION
SELECT id_user_loser FROM user_versus
) AS u
LEFT JOIN
(
SELECT id_user_winner, COUNT(*) AS wins
FROM user_versus
GROUP BY id_user_winner
) AS w
ON u.id_user = id_user_winner
LEFT JOIN
(
SELECT id_user_loser, COUNT(*) AS loses
FROM user_versus
GROUP BY id_user_loser
) AS l
ON u.id_user = l.id_user_loser
これは現在の結果です:
現在 NULL 行を返していますが、そこにあるはずはありません。まだ最適化する必要があるのは(そして、私の指を置くことはできません)は次のとおりです。
- ユーザー ABC に類似したユーザーのみを連れてくる
- 類似ユーザーを定義する条件を指定します。たとえば、ユーザー ID = 6 (類似ユーザーは、ユーザー ID 6 とのパーセンテージで +/- 10% の差があります)。
どんな助けでも大歓迎です。ありがとう!