• Главная
  • Контакты
Подписаться:
  • Twitter
  • Facebook
  • RSS
  • VK
  • PushAll

logo

  • Все
    • Положительные
    • Отрицательные
  • За сегодня
    • Положительные
    • Отрицательные
  • За вчера
    • Положительные
    • Отрицательные
  • За 3 дня
    • Положительные
    • Отрицательные
  • За неделю
    • Положительные
    • Отрицательные
  • За месяц
    • Положительные
    • Отрицательные
  • За год
    • Положительные
    • Отрицательные
  • Сортировка
    • По дате (возр)
    • По дате (убыв)
    • По рейтингу (возр)
    • По рейтингу (убыв)
    • По комментам (возр)
    • По комментам (убыв)
    • По просмотрам (возр)
    • По просмотрам (убыв)
Главная
  • Все
    • Положительные
    • Отрицательные
  • За сегодня
    • Положительные
    • Отрицательные
  • За вчера
    • Положительные
    • Отрицательные
  • За 3 дня
    • Положительные
    • Отрицательные
  • За неделю
    • Положительные
    • Отрицательные
  • За месяц
    • Положительные
    • Отрицательные
  • Главная
  • Прототип простого сервиса для здорового питания

Прототип простого сервиса для здорового питания +2

24.04.2017 13:15
snakers4 7 3600 Источник
Разработка мобильных приложений*, Разработка веб-сайтов*, PostgreSQL*

image


В контексте статьи картинка обретает двойной смысл.


Дисклеймер


В обществе в принципе много "наносного" касательно "правильной" еды, "диет", "стиля жизни" и прочего. Как правило это просто проявления относительно высокого уровня зарплат в конкретном регионе и низкого уровня грамотности людей. Мы с моей девушкой поставили для себя очень простую задачу — есть вкусно, просто, дешево, правильно и быстро.


И так получилось, что при выборе инструмента планирования такого питания взор пал на PostgreSQL, который стоит на домашнем сервере. Аналогично можно легко сделать и в Excel или Гугл-таблицах, но в нашем случае SQL оказался более быстрым + есть открытые базы с готовыми данными. Данная статья может рассматриваться вами как "заготовка" для аналогичного SQL сервиса или просто как идея, которую вы можете взять и применить для себя.
Также обратите внимание — чтобы пользоваться этим в полной мере, вы должны хотя бы чуточку уметь в табличные процессоры (Excel).


Группы людей, которым "зайдет" статья:

  • Люди, которые знают SQL хотя бы на уровне простейших запросов (если вы DBA — некоторые упрощения здесь сделаны для экономии времени, а не по той причине, о которой вы подумали) ;
  • Люди, которые хотят контролировать что они едят;
  • Люди, которые хотят есть вкусно, недорого, просто и полезно;
  • Люди, которые хотят попробовать поковыряться в SQL-сервере или просто уверены в использовании этого инструмента;

Группы людей, которым не "зайдет" статья:

  • Почему функция возвращает просто запрос? Надо в 100 раз сложнее!
  • Так схемы делают только… / я ем все что попало / зачем SQL — давайте вообще монгу / кто так форматирует запросы итд;
  • Готовить — не барское дело!
  • Надо все нормализовать еще на 10 рядов!

Вступление:


Так уж получилось, что некоторое время я жил в Москве. Москва (в моем мире), как правило, характеризуется:


Низким качеством доступного питания или высокой ценой чуть менее доступного;
Общей резиновостью продуктов из магазина (если вы были на Кипре хоть раз — вы поймете);
Отсутствием способов питаться одновременно и правильно, и дешево и вкусно не прилагая усилий (не говорю про маркетинговые сервисы с маржинальностью в 50-60%, где все равно надо готовить);
Наличием рынков, где в принципе все доступно по нормальным ценам, но в "сыром" виде;


TLDR для нетерпеливых и продвинутых:


  • Скачайте себе дамп базы PostgreSQL (9.5+) базы по ссылке и распакуйте;
  • Если устраивают пресеты, которые есть, то просто вбейте запрос:
    SELECT
    *
    FROM
    get_random_menu()
  • Запрос отдаст вам json (если вы дочитали до сюда, то вы легко поменяете на нужный вам формат или дернете запрос каким-нибудь драйвером) с меню на неделю (7 дней) из расчета:
  • 2 взрослых человека — мужчина и женщина (recommended_daily_intake);
  • Расчет количества еды — просто экстраполяцией через калорийность (почему — описано ниже);
    • Питание 4 раза в сутки

    • Завтрак из нескольких блюд;

    • Обед;

    • Ужин;

    • Перекус вечером;

  • Меню выбирается случайно при каждом запросе;
  • Если не устраивают пресеты или нужно поменять количество людей (тут установлено для мужчины и женщины со средними потребностями):
  • Функция get_random_menu() подскажет, что поменять;
  • Основные таблицы, которые стоит подстраиваться под себя
    • recommended_daily_intake;

    • Все таблицы, содержащие слово dish;

    • Структура немного сложная, но она станет понятной, если вы почитаете запросы;


Результат:


По этой причине мы решили сделать мини-сервис для себя, куда мы внесли простые блюда которые нам нравятся. Вообще мы пробовали работать с базой USDA — но она оказалась избыточно сложной. По такому сервису мы попробовали покупать еду в течение ~ 10 недель, и выяснили по опыту, что:


  • В алгоритме были разные баги с пропорциями, которые мы поправили (15 килограмм квашеной капусты в неделю это сильно);
  • В среднем в неделю на 2 человек уходит порядка 4 000 рублей (!) + 1.5-2 часа на покупку + 30-40 минут на готовку вдвоем ежедневно. В месяц получается в районе 8 000-10 000 рублей на человека;
  • Девушка еще и значительно похудела (приятный бонус);
  • Оба перестали тратить деньги на покупку пищи вообще. И на обеды тоже;
  • Самый удобный формат работы с базой — выгрузил через любую доступную программу в таблицу, сделал сводную таблицу, залил на телефон;
  • Отмечать готовку блюд проще всего с телефона / компьютера в таблице;
  • Простая и вкусная еда и огромная экономия времени на планировании (10 часов макс. на разработку этого позволяет жить почти 3 месяца не думая про еду);

Вообще, может когда-нибудь руки дойдут и до такого (описание как превратить алгоритм в приложение и продукт), но пока общение с коллегами и рынок подсказывают, что "богатые" готовить не будут (скорее заплатят маржу в 50-80% сервисам), а "бедные" в России — не будут платить за приложение.


Почему "наивная" оптимизация по калориям? Почему не по белкам?


Потому, что работает, а механизма идеального измерения потребностей все равно нет (или мы его не знаем).


Функция get_random_menu() также отдает идеальное потребление калорий, белков и углеводов — вы можете сравнивать руками. Я пробовал применять алгоритмы линейной и нелинейной оптимизации в Питоне (сгенерировал 10,000 меню случайно, попробовал улучшать веса для "идеальной" подгонки, за час-два не добился результата, оставил), но скорее всего из-за нашего набора блюд там в принципе не особо возможно иметь 100% попадание — белков и углеводов в среднем меньше на 15-20% чем "идеал".


Описание технической составляющей, базы и функций:


В общем заполнение структуры данных и написание функций заняло примерно 3-4 часа на таблицы и 2-3 часа на функции и хорошо выражается ER схемой:


image


Обратите внимание на то, что:


  • Лучше использовать PostgreSQL 9.5+, т.к. используется несколько функции по работе с json, которые не так давно появились;
  • Есть понятие блюда (dish), есть понятие того в рамках каких приемов пищи оно может приниматься (dish_serving_choice, dish_serving);
  • dish_menu — пример лога купленной пищи, потом оказалось проще собирать в экселе;
  • Не каждое блюдо можно есть, скажем, на завтрак для этого есть dish_type;
  • Блюда состоят из ингредиентов (dish_ingredient), но не содержат воды (в ней нет калорий — оптимизация не сработает) — все пропорции посчитаны с учетом этого факта;
  • Мы приняли по сути несколько предположений:
  • Пропорции приема калорий в рамках приемов пищи (dish_serving_choice);
  • Требуемая калорийность (ниже);
  • Состав блюд (dish_contents);

Также есть 2 таблицы с описанием потребностей людей, их модификация требуется для изменения числа людей


image


Проще всего понять (если вы знаете SQL) как это все работает посмотрев на пару основных функций


getPrimitiveMenu


  • Базовая функция. которая просто создает случайное меню;
  • Создает случайное меню на 7 дней;
  • Рандомизация по сути делается через ORDER BY random();
  • Неделю мы создаем простой конструкцией unnest(ARRAY[1,2,3,4,5,6,7]);
  • Остальное — тривиально;

CREATE OR REPLACE FUNCTION "usda28"."getPrimitiveMenu"()
  RETURNS SETOF "pg_catalog"."record" AS $BODY$
BEGIN
   RETURN QUERY
            SELECT
                raw_data1.week_day ::INTEGER as week_day,
                raw_data1.meal_order :: INTEGER as meal_id, 
                raw_data1.meal :: VARCHAR as meal,
                raw_data1.balance ::NUMERIC as dish_share,
                raw_data1.dish_type :: VARCHAR as dish_type,
                d.title :: VARCHAR as dish_title,
                d.deliciousness :: INTEGER as dish_taste,
                dc.portion :: NUMERIC as proportion,
                di.id::INTEGER as dish_ingredient_id,
                di.title ::VARCHAR as di_title,
                di.calories :: INTEGER as calories_per_100,
                di.carbs :: INTEGER as carbs_per_100,
                di.fat :: INTEGER as fat_per_100,
                di.protein :: INTEGER as protein_per_100
            FROM
                (
                    SELECT
                        dsc.calorie_balance     as balance,
                        ds.title                            as meal,
                        dsc.dish_serving_id,
                        dsc.choice_id,
                        ds.id                               as meal_order,
                        dt.title                            as dish_type,
                        presets.week_day            as week_day,
                        (
                            SELECT
                                d."id"
                            FROM
                                usda28.dish d 
                                /* Checking that the dish has actual ingredients, otherwise errors are possible */
                                JOIN usda28.dish_contents       dc  ON dc.dish_id = d."id"      
                            WHERE
                                d.dish_type_id = dsc.dish_type_id
                            ORDER BY    
                                random()
                            LIMIT 
                                1
                        ) as dish_id
                    FROM
                        (
                            SELECT
                                servings_count.dsc_id as dsc_id,
                                trunc(servings_count.choice_count * random() + 1)::INTEGER as preset_choice,
                                unnest(ARRAY[1,2,3,4,5,6,7]) as week_day
                            FROM
                            (
                            SELECT DISTINCT
                                dsc.dish_serving_id as dsc_id,
                                COUNT(DISTINCT dsc.choice_id) as choice_count
                            FROM
                                usda28.dish_serving_choice dsc
                            GROUP BY
                                dsc.dish_serving_id
                            ) servings_count
                            ORDER BY
                                unnest(ARRAY[1,2,3,4,5,6,7])
                        ) presets
                        JOIN usda28.dish_serving_choice     dsc     ON dsc.choice_id = presets.preset_choice AND dsc.dish_serving_id = presets.dsc_id
                        JOIN usda28.dish_serving                    ds      ON ds."id" = dsc.dish_serving_id
                        JOIN usda28.dish_type                       dt      ON dt."id" = dsc.dish_type_id
                    ORDER BY 
                        presets.week_day ASC,
                        dsc.dish_serving_id ASC
                ) raw_data1
                JOIN usda28.dish                            d   ON d."id" = raw_data1.dish_id
                JOIN usda28.dish_contents       dc  ON dc.dish_id = d."id"
                JOIN usda28.dish_ingredient     di  ON di."id" = dc.ingredient_id 
            ORDER BY
                raw_data1.week_day ASC, 
                raw_data1.meal_order ASC,
                d.title ASC;
END
$BODY$
  LANGUAGE 'plpgsql' VOLATILE COST 100
 ROWS 1000
;

get_random_menu


  • Функция, которая взвешивает меню по калориям и отдает случайное меню;
  • Если не знаете про window functions — почитайте;
  • По сути функция берет то, что сделала предыдущая функция + считает количество калорий подзапросом (… ) nut;
  • Условно сложная формула по сути является просто школьной пропорцией;

CREATE OR REPLACE FUNCTION "usda28"."get_random_menu"()
  RETURNS "pg_catalog"."json" AS $BODY$ SELECT
        to_json(array_agg(a))
    FROM 
    (
SELECT
    (SELECT md5(''||now()::text||random()::text) as menu_uuid),
    raw_data.week_day as week_day,
    raw_data.meal_id as meal_id,
    raw_data.meal as meal,
    raw_data.dish_type as dish_type,
    raw_data.dish_title as dish_title,
    raw_data.dish_ingredient_id as dish_ingredient_id,
    raw_data.ingredient_title as ingredient_title,
    raw_data.dish_share,
    raw_data.proportion,
    raw_data.calories_per_100,
    raw_data.carbs_per_100,
    raw_data.fat_per_100,
    raw_data.protein_per_100,
    trunc( raw_data.proportion * raw_data.dish_share * raw_data.calories * 100 / SUM(raw_data.stat_weight)  OVER (PARTITION BY  
        raw_data.week_day,
        raw_data.meal_id,
        raw_data.meal,
        raw_data.dish_type,
        raw_data.dish_title
    ) )as grams_guesstimate
FROM 
(
        SELECT
            menu.week_day as week_day,
            menu.meal_id as meal_id,
            menu.meal as meal,
            menu.dish_type as dish_type,
            menu.dish_title as dish_title,
            menu.dish_ingredient_id as dish_ingredient_id,
            menu.di_title as ingredient_title,
            menu.dish_share,
            menu.proportion,
            menu.calories_per_100,
            menu.carbs_per_100,
            menu.fat_per_100,
            menu.protein_per_100,
            nut.calories,
            menu.proportion * menu.calories_per_100 as stat_weight
        FROM
            (
            SELECT
                week_day,
                meal_id,
                meal,
                dish_share,
                dish_type,
                dish_title,
                dish_taste,
                proportion,
                dish_ingredient_id,
                di_title,
                calories_per_100,
                carbs_per_100,
                fat_per_100,
                protein_per_100
            FROM
                usda28."getPrimitiveMenu"()
            ) menu
            JOIN
                (
                SELECT
                    SUM (rdi.carbs) * mlp.proportion as carbs,
                    SUM (rdi.fat) * mlp.proportion as fat,
                    SUM (rdi.protein) * mlp.proportion as protein,
                    SUM (rdi.calories) * mlp.proportion as calories,
                    ml.title as meal_title,
                    ml."id" as meal_id
                FROM
                    usda28.recommended_daily_intake         rdi
                    JOIN usda28.activity_types              atp     ON atp."id" = rdi.activity_type_id AND atp."id" = 1 
                    JOIN usda28.meal_proportions            mlp     ON 1=1
                    JOIN usda28.dish_serving                        ml      ON ml.id = mlp.meal_id
                GROUP BY
                    ml.title,
                    mlp.proportion,
                    ml."id"
                ) nut ON nut.meal_id = menu.meal_id
) raw_data
ORDER BY
    raw_data.meal_id ASC,
    raw_data.week_day ASC,
    raw_data.dish_type ASC
) a
$BODY$
  LANGUAGE 'sql' VOLATILE COST 100
;

Если понравилось — пишите в личку.

Поделиться с друзьями
-->

Комментарии (7)


  1. PapaBubaDiop
    24.04.2017 17:17
    #10188930

    … поставили для себя очень простую задачу — есть вкусно, просто, дешево, правильно и быстро!

    Быстро не стыкуется с древней чехословацкой поговоркой:

    кто медленно жует, тот долго проживет.


    1. snakers4
      24.04.2017 19:57
      #10189124

      Быстро = быстро покупать и не тратить время на организацию процесса, а не быстро жевать =)


      1. PapaBubaDiop
        24.04.2017 20:34
        #10189174

        Для меня субботний поход на рынок за едой — процесс, полный удовольствия. Тайно признаюсь — это восхитительней, чем поход в музей)


        1. snakers4
          24.04.2017 20:57
          #10189208

          Вот и пообщались на IT-сайте про еду xDDD


          1. Vladal
            25.04.2017 17:02
            #10190682

            Как пропатчить…?


            1. snakers4
              25.04.2017 17:02
              #10190684

              У вас проблема с открытием дампа?


              1. Vladal
                26.04.2017 09:23
                #10191404

                Уже разобрался. Извините.

МЕТКИ

  • Хабы
  • Теги

Разработка мобильных приложений

Разработка веб-сайтов

PostgreSQL

postgresql

здоровый образ жизни

веб-сервисы

запросы к бд

прекрасное

СЕРВИСЫ
  • logo

    CloudLogs.ru - Облачное логирование

    • Храните логи вашего сервиса или приложения в облаке. Удобно просматривайте и анализируйте их.
Все публикации автора
  • Очень грубый подход к определению языка человека (или как понять язык человека по обычной корпоративной базе) +5

    • 12.06.2017 18:24

    Нейрокурятник: часть 4 — итоговая модель и код на прод +38

    • 12.06.2017 18:22

    Нейрокурятник часть 3. Про разметку кур +23

    • 12.06.2017 18:22

    Карта артистов, неуклюжий поиск связей в данных и как можно изобрести велосипед +10

    • 24.05.2017 04:16

    Нейрокурятник часть 2: про бота, который постит фотографии +18

    • 18.05.2017 03:34

    Платежные странички и решения (или через тернии к звездам — и через много картинок) +14

    • 17.05.2017 04:35

    Нейрокурятник ч.0. Или нейро- без курятника +18

    • 08.05.2017 04:45

    Нейрокурятник: часть 1. Установка Raspberry Pi и камеры в курятник и их настройка +35

    • 04.05.2017 02:39

    Прототип простого сервиса для здорового питания +2

    • 24.04.2017 13:15

Подписка


ЛУЧШЕЕ

  • Сегодня
  • Вчера
  • Позавчера
05:26

One-shot промптинг. Как я начал вайбкодить в 10? раз быстрее +73

08:05

Самодельная паяльная станция с цифровой индикацией температуры на жесткой логике +46

08:00

Всё везде и сразу +39

08:34

Лабиринты текста как игровая механика, или как неэкранизируемая литература становится источником геймдизайна +33

06:54

Picodata: вторая жизнь in-memory баз данных +27

05:15

Как я разработал расширение для браузера за 3 дня — и получил первого платного пользователя уже на следующий день +26

07:58

Я нашёл огромную дыру в дейтинг-приложении, а разработчики попытались её скрыть +24

09:01

ЦОД 2050: три реалистичные концепции развития дата-центров +21

13:01

Введение в RawTherapee +20

14:45

Переходим от legacy к построению Feature Store +18

13:00

Массовые увольнения в российском IT: что на самом деле происходит в компаниях — взгляд CEO +18

09:34

Криптография эпохи Ренессанса: классика не стареет +18

07:00

LLM as a Judge: опыт оптимизации генератора описаний Pull Request +16

09:18

Распродажа в издательстве «Питер» +15

14:12

Как я сменил лопату на клавиатуру: мой путь в IT после 30 +14

04:56

Кто выполняет функции системного аналитика в США? +14

10:57

Вселенная дистрибутивов Linux: От Ubuntu до Arch, от Mint до Fedora – подробный гид по выбору +13

07:00

Электрокэбы, полный привод и гонки: история дореволюционного автопрома +13

06:09

Left Shift Testing: как выстроить процесс, чтобы тесты реально помогали +13

07:01

Финансовый учет: всё и немного больше про проводки +12

14:22

Ещё 10 ошибок авторов Хабра +136

07:43

Больше нет входа в IT. Только выход +70

14:15

Мое производство электрощитов приносит 40 млн в год. Спасибо нейросетям и СССР за конструкторскую школу +60

05:16

Дело о Транзитроне — или Ламповый тьюториал для любопытных +48

08:01

Трамплин в интернет: как мы ускорили запуск Яндекс Браузера +44

13:06

Введение в Angie: краткая история и отличия от Nginx +42

03:22

Как за один вечер создать репутацию вашего стартапа в поисковой выдаче: 20 бесплатных площадок для быстрого буста +38

08:35

Распределённый инференс и шардирование LLM. Часть 1: настройка GPU, проброс в Proxmox и настройка Kubernetes +37

07:00

DevOps без боли: 8 инструментов для мониторинга, автоматизации и стабильной работы команд +33

16:15

Как я написал эмулятор Nintendo Gameboy на C++ за две недели +32

13:01

Как создавались вокальные эффекты Daft Punk +32

12:00

Story Points не работают? И другие мифы про оценку задач, в которые мы почему-то верим +32

06:53

Важное обновление BatteryTest 2 +32

04:53

Баффет наконец накопил достаточно для выхода на пенсию, а в OpenAI выкатили новый хитрый план +26

10:26

От релиз-менеджера до разработчика: почему я ушел из QA и не жалею +25

10:09

Как настраивать сети: готовые решения Selectel для максимальной отказоустойчивости +25

09:01

Почему из технологий делают культы +24

09:31

Как ESLint помогает управлять архитектурой проекта +23

08:57

Разбор полётов: что умеет отечественная СХД Аэродиск AQ440 +22

15:16

Бирюзовые компании в РФ: как не посинеть в найме +21

ОБСУЖДАЕМОЕ

  • Больше нет входа в IT. Только выход +70

    • 480   118000

    Мое производство электрощитов приносит 40 млн в год. Спасибо нейросетям и СССР за конструкторскую школу +62

    • 159   59000

    Массовые увольнения в российском IT: что на самом деле происходит в компаниях — взгляд CEO +23

    • 143   28000

    Ещё 10 ошибок авторов Хабра +136

    • 125   6900

    Дело о Транзитроне — или Ламповый тьюториал для любопытных +48

    • 61   4700

    One-shot промптинг. Как я начал вайбкодить в 10? раз быстрее +73

    • 51   16000

    Бирюзовые компании в РФ: как не посинеть в найме +21

    • 49   45000

    Трамплин в интернет: как мы ускорили запуск Яндекс Браузера +44

    • 46   4100

    Быстрый алгоритм fulltext-поиска без токенизации +15

    • 41   2300

    Шесть лет на диване: мои выводы об удалённой работе -2

    • 38   12000

    Самодельная паяльная станция с цифровой индикацией температуры на жесткой логике +46

    • 32   3700

    Разбираем архитектуру. Часть 2. Чистая архитектура на примере FastAPI приложения +3

    • 32   3200

    Почему «Agile» и особенно Scrum ужасны +1

    • 31   3000

    Почему рекрутеры игнорят отклики? +1

    • 28   2100

    Последний звонок: прощаемся со Skype +17

    • 27   8100
  • Главная
  • Контакты
© 2025. Все публикации принадлежат авторам.