Métricas da Página do Usuário

Dados e relatórios
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Você está correto que a tabela user_stats é uma tabela estática que resume as métricas de vida de um usuário desde que ele ingressou no Discourse.

Em vez disso, para filtrar métricas por data, como posts_read_count e days_visited, usaríamos a tabela de banco de dados user_visits para posts. Também usaríamos a tabela topic_views para filtrar as métricas topics_entered por data.

As discrepâncias que você observou surgem do uso da tabela user_stats em vez de outras tabelas como user_visits e topic_views para filtrar essas estatísticas por data.

Para resolver isso, podemos atualizar a consulta para usar essas tabelas de banco de dados em vez disso:

Aqui está uma versão atualizada da consulta:

Métricas da Página do Usuário

-- [params]
-- date :start_date = 2020-01-01
-- date :end_date = 2026-01-01

WITH likes_received AS (
    SELECT
        ua.user_id AS user_id,
        COUNT(*) AS likes_received
    FROM
        user_actions ua
    WHERE
        ua.action_type = 2
        AND ua.created_at BETWEEN :start_date AND :end_date
    GROUP BY
        ua.user_id
),
likes_given AS (
    SELECT
        ua.acting_user_id AS user_id,
        COUNT(*) AS likes_given
    FROM
        user_actions ua
    WHERE
        ua.action_type = 1
        AND ua.created_at BETWEEN :start_date AND :end_date
    GROUP BY
        ua.acting_user_id
),
user_metrics AS (
    SELECT
        tv.user_id,
        COUNT(DISTINCT tv.topic_id) AS topics_viewed
    FROM
        topic_views tv
    WHERE
        tv.viewed_at BETWEEN :start_date AND :end_date
    GROUP BY
        tv.user_id
),
days_and_posts AS (
    SELECT
        uv.user_id,
        COUNT(DISTINCT uv.visited_at) AS days_visited,
        SUM(uv.posts_read) AS posts_read
    FROM
        user_visits uv
    WHERE
        uv.visited_at BETWEEN :start_date AND :end_date
    GROUP BY
        uv.user_id
),
solutions AS (
    SELECT
        ua.acting_user_id AS user_id,
        COUNT(*) AS solutions
    FROM
        user_actions ua
    WHERE
        ua.action_type = 15
        AND ua.created_at BETWEEN :start_date AND :end_date
    GROUP BY
        ua.acting_user_id
),
cheers AS (
    SELECT
        gs.user_id,
        SUM(gs.score) AS cheers
    FROM
        gamification_scores gs
    WHERE
        gs.date BETWEEN :start_date AND :end_date
    GROUP BY
        gs.user_id
)

SELECT
    u.id AS user_id,
    COALESCE(lr.likes_received, 0) AS likes_received,
    COALESCE(lg.likes_given, 0) AS likes_given,
    COALESCE(um.topics_viewed, 0) AS topics_viewed,
    COALESCE(dp.days_visited, 0) AS days_visited,
    COALESCE(dp.posts_read, 0) AS posts_read,
    COALESCE(sol.solutions, 0) AS solutions,
    COALESCE(ch.cheers, 0) AS cheers
FROM
    users u
LEFT JOIN
    likes_received lr ON u.id = lr.user_id
LEFT JOIN
    likes_given lg ON u.id = lg.user_id
LEFT JOIN
    user_metrics um ON u.id = um.user_id
LEFT JOIN
    days_and_posts dp ON u.id = dp.user_id
LEFT JOIN
    solutions sol ON u.id = sol.user_id
LEFT JOIN
    cheers ch ON u.id = ch.user_id
ORDER BY
    u.id

Note que com este método, os dados de posts_read na tabela user_visits têm uma distinção importante: não contam os posts do próprio usuário, enquanto os dados da tabela user_stats incluem posts de autoria própria, então você ainda pode encontrar uma diferença entre essas duas estatísticas nesta consulta e na Página do Usuário.

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