Ho optato per approssimare alcuni dettagli delle info inutilizzati:
Tutti gli unici mensili degli anni passati sono stati accumulati nella prima data del mese: infatti non viene mai analizzata la quantità di unici del mese usando il giorno
Tutte le visualizzazioni articolo degli anni passati sono state accumulate nel primo dell'anno, infatti queste visualizzazioni sono aggregate solo per ultima settimana e globali
Inoltre le stat iniziali invece di essere processate singolarmente sono prodotte dai dati già aggregati, permettendo di scaricare il lavoro sull'aggregation framework che è decisamente più rapido.
Ho optato per approssimare alcuni dettagli delle info inutilizzati:
- Tutti gli unici mensili degli anni passati sono stati accumulati nella prima data del mese: *infatti non viene mai analizzata la quantità di unici del mese usando il giorno*
- Tutte le visualizzazioni articolo degli anni passati sono state accumulate nel primo dell'anno, *infatti queste visualizzazioni sono aggregate solo per ultima settimana e globali*
Inoltre le stat iniziali invece di essere processate singolarmente sono prodotte dai dati già aggregati, permettendo di scaricare il lavoro sull'aggregation framework che è decisamente più rapido.
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Va creato un metodo per convertire efficacemente le vecchie statistiche, quello creato è eccessivamente lento
Ho optato per approssimare alcuni dettagli delle info inutilizzati:
Inoltre le stat iniziali invece di essere processate singolarmente sono prodotte dai dati già aggregati, permettendo di scaricare il lavoro sull'aggregation framework che è decisamente più rapido.
#9 Still in testing