Per sofort wurden die Datenbankspalten „likes“ und „comments“ von „VARCHAR“ auf „INTEGER“ gewechselt.
Diese Modifikation erlaubt nun tiefergehende Location-, Themenwelten- und Hashtagbegutachtungen auf Basis der Werthaltigkeitsindikatoren „likes“ und „comments“.
Folgende Queries verdeutlichen das:
(1) Basis-Abfrage 01
select tag, likes,comments, location from locations where (location like '%leipzig%') and (likes > 10) order by likes DESC
Exportdatei: LE_likes (ZIP, CSV)
Erklärung: Die Datei beinhaltet die Daten „Tagwolke“, Anzahl Comments+Likes, die Locations aus der Datenbank, wo der Locationname die Zeichenkette „Leipzig“ trägt. Es werden Ergebnisse ausgespielt, welche mind. 10 Likes beinhalten.
(2) Basis-Abfrage 02
select tag, likes,comments, location from locations where (tag like '%thisis%') and (location like '%leipzig%') and (likes > 10) order by likes DESC
Exportdatei: LE_tags_likes (ZIP, CSV)
Erklärung: Die Datei beinhaltet die Daten „Tagwolke“, Anzahl Comments+Likes, die Locations aus der Datenbank, wo der Locationname die Zeichenkette „Leipzig“ trägt UND wo in der Tagwolke die Zeichenkette „thisis“ vorkommt. Es werden Ergebnisse ausgespielt, welche mind. 10 Likes beinhalten.
(3) Locationbewertung nach Likes / Comments
SELECT location as Ort, Anz_Likes from(
Select location, sum(likes) as Anz_likes from locations GROUP BY location ) as my_table
WHERE (Anz_Likes >= 2) AND (location like '%leipzig%') order by Anz_Likes DESC
Exportdatei: LE_locs_likes (ZIP, CSV)
Erklärung: Die Datei summiert alle vorhandenen Likes zu den Locations mit Zeichenkettenabschnitt „leipzig“ auf und erlaubt einen ersten Überblick dazu, wie „beliebt“ die recherchierten Locations – nach den Instagramdaten – sind. Die Abfrage muss hier – bei Bedarf – auf die Comments umgeschrieben werden. Das ist recht einfach so zu erledigen, dass aus „sum(likes)“ eben „sum(comments)“ geschrieben wird. Ich werde noch prüfen, wie die Aufsummierung der Likes UND Comments in einem Export / Report zu lösen ist.
(4) Tagwolkenbewertung nach Likes / Comments
SELECT tag as Ort, location, Anz_Likes from(
Select tag, location, sum(likes) as Anz_likes from locations GROUP BY tag ) as my_table
WHERE (tag like '%thisis%') order by Anz_Likes DESC
Exportdatei: LE_tagsumlikes (ZIP, CSV)
Erklärung: Die Ausgabedatei beinhaltet die Auflistung aller „unique“ Tagwolken, deren Locations und die Aufsummierung der Likes (optional: Comments).
Die neuen Recherchefunktionen werden zeitnah in den Client übertragen.
Anleitung: Datenbankmodifikation (YT)
