我有一个时间表条目列表，其中显示了开始时间和停止时间。它位于一个MySQL数据库中。我需要基于此数据创建条形图，其中每天底部24小时以及一天中每个小时的工作时间。

例如，如果Alice从15:30到19:30工作，而Bob从12:15到17:00工作，则图表如下所示：

我现在有一个WTFey解决方案，其中涉及到DY列或者类似内容的电子表格。所需的分辨率为15分钟间隔。

我假设这是在数据库中最好的做法，然后将其导出以创建图表。让我知道是否缺少任何细节。谢谢。

解决方案

回答

我想出了一个伪代码解决方案，希望对我们有所帮助。

create an array named timetable with 24 entries
initialise timetable to zero

for each user in SQLtable
  firsthour = user.firsthour
  lasthour = user.lasthour

  firstminutes = 4 - (rounded down integer(user.firstminutes/15))
  lastminutes = rounded down integer(user.lastminutes/15)

  timetable(firsthour) = timetable(firsthour) + firstminutes
  timetable(lasthour) = timetable(lasthour) + lastminutes

  for index=firsthour+1 to lasthour-1
    timetable(index) = timetable(index) + 4
  next index

next user

现在，时间表数组以15分钟的粒度保存我们想要的值，即值4 = 1小时，5 = 1小时15分钟，14 = 3小时30分钟。

回答

创建一个表，表中的时间从午夜到午夜，其中包含一天中的每一分钟。在数据仓库世界中，我们将其称为时间维度。这是一个例子：

TIME_DIM
 -id
 -time_of_day
 -interval_15 
 -interval_30

表中数据的一个示例是

id   time_of_day    interval_15    interval_30
1    00:00          00:00          00:00
...
30   00:23          00:15          00:00
...
100  05:44          05:30          05:30

然后，我们要做的就是将表连接到时间维度，然后按interval_15分组。例如：

SELECT b.interval_15, count(*) 
FROM my_data_table a
INNER JOIN time_dim b ON a.time_field = b.time
WHERE a.date_field = now()
GROUP BY b.interval_15

回答

这是从不同角度讲的另一种伪代码解决方案。更加密集，因为它每24小时执行96次查询：

results = []
for time in range(0, 24, .25):
  amount = mysql("select count(*) from User_Activity_Table where time >= start_time and time <= end_time")
  results.append(amount)

回答

这个怎么样：

使用该"时间"表，但有两列，包含15分钟的间隔。 from_times是15分钟时间，to_times是下一个from_times之前的一秒。例如12:30:00到12:44:59.

现在，使用start_time和end_time列获取人员工作表，我在这里将其称为"活动"。

我按照原始问题为Alice和Bob添加了值。

这是来自MySQL的查询：

SELECT HOUR(times.from_time) AS 'TIME', count(*) / 4 AS 'HOURS'
FROM times
  JOIN activity
  ON times.from_time >= activity.start_time AND 
     times.to_time   <= activity.end_time
GROUP BY HOUR(times.from_time)
ORDER BY HOUR(times.from_time)

这给了我这个：

TIME   HOURS
12     0.7500
13     1.0000
14     1.0000
15     1.5000
16     2.0000
17     1.0000
18     1.0000
19     0.7500

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