Calcolatore per Access: Calcoli nelle Tabelle

Utilizza questo strumento per eseguire calcoli avanzati su dati tabellari in Microsoft Access.

Nome Tabella

Numero di Campi

Numero di Record

Tipo di Campo Principale

Tipo di Calcolo

Campo per Raggruppamento (opzionale)

Criteri di Filtro (opzionale)

Calcola</button>

<div id="wpc-results" class="wpc-results">
            <h2>Risultati del Calcolo</h2>
            <div id="wpc-result-summary" class="wpc-result-item">
                <div class="wpc-result-label">Query SQL Generata:</div>
                <div class="wpc-result-value" id="wpc-sql-query"></div>
            </div>
            <div id="wpc-result-value" class="wpc-result-item">
                <div class="wpc-result-label">Risultato:</div>
                <div class="wpc-result-value" id="wpc-calculation-result"></div>
            </div>
            <div id="wpc-result-time" class="wpc-result-item">
                <div class="wpc-result-label">Tempo Stimato:</div>
                <div class="wpc-result-value" id="wpc-estimated-time"></div>
            </div>
            <div id="wpc-result-records" class="wpc-result-item">
                <div class="wpc-result-label">Record Processati:</div>
                <div class="wpc-result-value" id="wpc-processed-records"></div>
            </div>
        </div>

<div class="wpc-content">
        <article>
            <h2>Guida Completa ai Calcoli nelle Tabelle di Microsoft Access</h2>

<p>Microsoft Access è uno dei più potenti strumenti per la gestione di database relazionali, particolarmente apprezzato per la sua accessibilità e flessibilità. Una delle operazioni più comuni e importanti in Access è l’esecuzione di calcoli su dati tabellari. Questa guida approfondita ti condurrà attraverso tutti gli aspetti dei calcoli nelle tabelle di Access, dalle basi alle tecniche avanzate.</p>

<h3>1. Fondamenti dei Calcoli in Access</h3>

<p>I calcoli in Access possono essere eseguiti in diversi modi:</p>
            <ul>
                <li><strong>Campi calcolati:</strong> Valori che vengono calcolati automaticamente in base ad altri campi nella stessa tabella</li>
                <li><strong>Query di calcolo:</strong> Operazioni matematiche o logiche eseguite su dati di una o più tabelle</li>
                <li><strong>Espressioni:</strong> Combinazioni di operatori, funzioni, costanti e identificatori</li>
                <li><strong>Macro e VBA:</strong> Automazione di calcoli complessi attraverso codice</li>
            </ul>

<p>La scelta del metodo dipende dalla complessità del calcolo, dalla necessità di aggiornamenti automatici e dalle prestazioni richieste.</p>

<h3>2. Tipi di Calcoli Comuni</h3>

<div class="wpc-data-table">
                <table>
                    <thead>
                        <tr>
                            <th>Tipo di Calcolo</th>
                            <th>Descrizione</th>
                            <th>Esempio in SQL</th>
                            <th>Utilizzo Tipico</th>
                        </tr>
                    </thead>
                    <tbody>
                        <tr>
                            <td>Somma</td>
                            <td>Addizione di valori numerici</td>
                            <td>SELECT Sum(Prezzo) FROM Prodotti</td>
                            <td>Calcolo totale vendite, inventario</td>
                        </tr>
                        <tr>
                            <td>Media</td>
                            <td>Valore medio di un campo</td>
                            <td>SELECT Avg(Valutazione) FROM Recensioni</td>
                            <td>Analisi performance, feedback clienti</td>
                        </tr>
                        <tr>
                            <td>Conteggio</td>
                            <td>Numero di record</td>
                            <td>SELECT Count(*) FROM Clienti</td>
                            <td>Statistiche base, report</td>
                        </tr>
                        <tr>
                            <td>Massimo/Minimo</td>
                            <td>Valore più alto/basso</td>
                            <td>SELECT Max(Data) FROM Ordini</td>
                            <td>Analisi temporali, estremi</td>
                        </tr>
                        <tr>
                            <td>Raggruppamento</td>
                            <td>Calcoli per gruppi</td>
                            <td>SELECT Categoria, Sum(Vendite) FROM Prodotti GROUP BY Categoria</td>
                            <td>Analisi per categoria, segmentazione</td>
                        </tr>
                    </tbody>
                </table>
            </div>

<h3>3. Creazione di Campi Calcolati</h3>

<p>I campi calcolati sono una delle funzionalità più utili di Access per automatizzare calcoli semplici:</p>

<ol>
                <li>Apri la tabella in visualizzazione Struttura</li>
                <li>Nella sezione “Nome campo”, inserisci il nome del nuovo campo</li>
                <li>Nel “Tipo dati”, seleziona “Calcolato”</li>
                <li>Nel “Generatore di espressioni”, crea la formula desiderata</li>
                <li>Salva la tabella</li>
            </ol>

<p>Esempio pratico: Creare un campo “Totale” che moltiplica “Quantità” per “PrezzoUnitario”:</p>
            <pre>[Quantità] * [PrezzoUnitario]</pre>

<h3>4. Query di Calcolo Avanzate</h3>

<p>Le query rappresentano il metodo più flessibile per eseguire calcoli complessi. Ecco alcuni esempi avanzati:</p>

<h4>4.1 Calcoli Condizionali con IIF</h4>
            <pre>SELECT
    Nome,
    IIf([Età] >= 18, "Maggiorenne", "Minorenne") AS StatusEtà,
    IIf([Vendite] > 1000, [Vendite] * 0.1, [Vendite] * 0.05) AS Bonus
FROM Clienti</pre>

<h4>4.2 Calcoli con Date</h4>
            <pre>SELECT
    Nome,
    DateDiff("yyyy", [DataNascita], Date()) AS Età,
    DateAdd("m", 6, [DataIscrizione]) AS ScadenzaAbonnamento
FROM Soci</pre>

<h4>4.3 Calcoli con Stringhe</h4>
            <pre>SELECT
    Cognome & ", " & Nome AS NomeCompleto,
    Left([CodiceProdotto], 3) AS Categoria,
    Len([Descrizione]) AS LunghezzaDescrizione
FROM Prodotti</pre>

<h3>5. Ottimizzazione delle Prestazioni</h3>

<p>Quando si lavorano con grandi quantità di dati, l’ottimizzazione diventa cruciale:</p>

<ul>
                <li><strong>Indici:</strong> Crea indici sui campi utilizzati frequentemente nei calcoli e nei raggruppamenti</li>
                <li><strong>Query salvate:</strong> Salva le query complesse per riutilizzarle senza doverle ricreare</li>
                <li><strong>Campi calcolati vs query:</strong> Per calcoli semplici usati frequentemente, i campi calcolati sono più efficienti</li>
                <li><strong>Limita i record:</strong> Usa criteri di filtro per ridurre il numero di record processati</li>
                <li><strong>Evita calcoli ridondanti:</strong> Se un calcolo viene usato più volte, eseguilo una volta e memorizza il risultato</li>
            </ul>

<div class="wpc-data-table">
                <table>
                    <thead>
                        <tr>
                            <th>Tecnica</th>
                            <th>Miglioramento Prestazioni</th>
                            <th>Quando Usare</th>
                        </tr>
                    </thead>
                    <tbody>
                        <tr>
                            <td>Indici su campi chiave</td>
                            <td>Fino al 90% più veloce</td>
                            <td>Sempre su campi usati in JOIN o WHERE</td>
                        </tr>
                        <tr>
                            <td>Query parametrizzate</td>
                            <td>30-50% più veloce</td>
                            <td>Quando si riutilizzano query con criteri variabili</td>
                        </tr>
                        <tr>
                            <td>Campi calcolati</td>
                            <td>20-40% più veloce</td>
                            <td>Per calcoli semplici usati frequentemente</td>
                        </tr>
                        <tr>
                            <td>Partizionamento dati</td>
                            <td>Fino al 70% più veloce</td>
                            <td>Database molto grandi (>100.000 record)</td>
                        </tr>
                        <tr>
                            <td>Cache delle query</td>
                            <td>50-80% più veloce</td>
                            <td>Per risultati che non cambiano frequentemente</td>
                        </tr>
                    </tbody>
                </table>
            </div>

<h3>6. Errori Comuni e Soluzioni</h3>

<p>Anche gli utenti esperti possono incorrere in errori nei calcoli di Access. Ecco i più comuni e come risolverli:</p>

<ol>
                <li>
                    <strong>#Errore nei campi calcolati:</strong>
                    <ul>
                        <li><em>Causa:</em> Riferimento a campi inesistenti o tipologia dati incompatibile</li>
                        <li><em>Soluzione:</em> Verifica i nomi dei campi e i tipi di dati</li>
                    </ul>
                </li>
                <li>
                    <strong>Risultati errati nelle query:</strong>
                    <ul>
                        <li><em>Causa:</em> Criteri di filtro mal formulati o operatori sbagliati</li>
                        <li><em>Soluzione:</em> Usa il generatore di query per costruire la query passo passo</li>
                    </ul>
                </li>
                <li>
                    <strong>Prestazioni lente:</strong>
                    <ul>
                        <li><em>Causa:</em> Mancanza di indici o calcoli troppo complessi</li>
                        <li><em>Soluzione:</em> Aggiungi indici e suddividi calcoli complessi</li>
                    </ul>
                </li>
                <li>
                    <strong>Errori di overflow:</strong>
                    <ul>
                        <li><em>Causa:</em> Risultati che superano la capacità del tipo di dato</li>
                        <li><em>Soluzione:</em> Usa tipi di dati più grandi (es. Double invece di Integer)</li>
                    </ul>
                </li>
            </ol>

<h3>7. Integrazione con Altri Strumenti</h3>

<p>Access può essere integrato con altri strumenti Microsoft per analisi più avanzate:</p>

<ul>
                <li>
                    <strong>Excel:</strong>
                    <ul>
                        <li>Esporta dati da Access a Excel per analisi con pivot table</li>
                        <li>Usa Power Query per trasformazioni dati complesse</li>
                    </ul>
                </li>
                <li>
                    <strong>Power BI:</strong>
                    <ul>
                        <li>Collega Access a Power BI per dashboard interattivi</li>
                        <li>Crea visualizzazioni avanzate dei tuoi calcoli</li>
                    </ul>
                </li>
                <li>
                    <strong>SQL Server:</strong>
                    <ul>
                        <li>Migra database Access a SQL Server per prestazioni superiori</li>
                        <li>Usa Linked Tables per mantenere la connessione</li>
                    </ul>
                </li>
            </ul>

<h3>8. Risorse Ufficiali e Approfondimenti</h3>

<p>Per approfondire l’argomento, consultare queste risorse autorevoli:</p>

<ul>
                <li><a href="https://support.microsoft.com/it-it/access" class="wpc-authority-link" target="_blank" rel="noopener">Supporto ufficiale Microsoft Access</a> – Documentazione completa e aggiornata</li>
                <li><a href="https://learn.microsoft.com/it-it/office/vba/access/" class="wpc-authority-link" target="_blank" rel="noopener">Microsoft Docs: VBA in Access</a> – Guida avanzata alla programmazione in Access</li>
                <li><a href="https://www.usna.edu/Users/cs/roche/courses/si210/access/" class="wpc-authority-link" target="_blank" rel="noopener">United States Naval Academy: Database con Access</a> – Risorsa accademica su progettazione database</li>
            </ul>

<h3>9. Best Practice per Calcoli Complessi</h3>

<p>Quando si lavorano con calcoli avanzati in Access, seguire queste best practice:</p>

<ol>
                <li>
                    <strong>Documentazione:</strong>
                    <ul>
                        <li>Commenta sempre le query complesse</li>
                        <li>Mantieni un registro delle modifiche</li>
                    </ul>
                </li>
                <li>
                    <strong>Modularità:</strong>
                    <ul>
                        <li>Suddividi calcoli complessi in query più piccole</li>
                        <li>Usa query salvate come “mattoni” per costruire analisi complesse</li>
                    </ul>
                </li>
                <li>
                    <strong>Testing:</strong>
                    <ul>
                        <li>Verifica sempre i risultati con dati campione</li>
                        <li>Confronta con calcoli manuali per validare i risultati</li>
                    </ul>
                </li>
                <li>
                    <strong>Backup:</strong>
                    <ul>
                        <li>Esegui backup prima di modifiche strutturali</li>
                        <li>Usa la funzione “Salva con nome” per preservare versioni precedenti</li>
                    </ul>
                </li>
                <li>
                    <strong>Formazione:</strong>
                    <ul>
                        <li>Investi nella formazione su SQL e VBA</li>
                        <li>Tieni aggiornate le tue competenze con le nuove versioni di Access</li>
                    </ul>
                </li>
            </ol>

<h3>10. Futuro dei Calcoli in Access</h3>

<p>Microsoft continua a sviluppare Access con nuove funzionalità:</p>

<ul>
                <li><strong>Integrazione con il cloud:</strong> Maggiore connettività con Azure e SharePoint</li>
                <li><strong>Intelligenza artificiale:</strong> Suggerimenti automatici per query e calcoli</li>
                <li><strong>Interfaccia moderna:</strong> Miglioramenti all’esperienza utente</li>
                <li><strong>Prestazioni:</strong> Ottimizzazioni per database di grandi dimensioni</li>
                <li><strong>Collaborazione:</strong> Funzionalità di co-authoring in tempo reale</li>
            </ul>

<p>Mantenersi aggiornati su queste evoluzioni è fondamentale per sfruttare al massimo le potenzialità di Access nei calcoli tabellari.</p>

<h2>Conclusione</h2>

<p>I calcoli nelle tabelle di Microsoft Access rappresentano uno degli strumenti più potenti per l’analisi dati in ambito aziendale e accademico. Questa guida ha coperto tutti gli aspetti fondamentali, dalle operazioni di base alle tecniche avanzate, fornendo anche consigli pratici per ottimizzare le prestazioni e evitare errori comuni.</p>

<p>Ricorda che la chiave per diventare esperto nei calcoli di Access è la pratica costante. Inizia con operazioni semplici, poi gradualmente affronta sfide più complesse. Utilizza gli strumenti di debug di Access per identificare e correggere gli errori, e non esitare a consultare la documentazione ufficiale quando incontri difficoltà.</p>

<p>Con le conoscenze acquisite da questa guida, sarai in grado di:</p>
            <ul>
                <li>Creare campi calcolati efficienti</li>
                <li>Progettare query di calcolo complesse</li>
                <li>Ottimizzare le prestazioni dei tuoi database</li>
                <li>Integrare Access con altri strumenti di analisi</li>
                <li>Risolvere i problemi comuni nei calcoli</li>
            </ul>

<p>Che tu sia un professionista IT, un analista dati o un utente business, padronanza dei calcoli in Access ti permetterà di estrarre informazioni preziose dai tuoi dati e prendere decisioni più informate.</p>
        </article>
    </div>
</section>

// Chart instance
    let calculationChart = null;

// Field type multipliers for time estimation
    const fieldTypeMultipliers = {
        text: 1,
        number: 0.8,
        date: 1.2,
        currency: 0.9,
        boolean: 0.5
    };

// Calculation type base times (ms per 1000 records)
    const calculationBaseTimes = {
        sum: 5,
        avg: 8,
        count: 3,
        max: 6,
        min: 6,
        group: 15
    };

// Format number with thousand separators
    function formatNumber(num) {
        return num.toString().replace(/\B(?=(\d{3})+(?!\d))/g, ".");
    }

// Generate SQL query based on inputs
    function generateSQL() {
        const tableName = document.getElementById('wpc-table-name').value || 'Tabella1';
        const fieldCount = parseInt(document.getElementById('wpc-field-count').value) || 10;
        const recordCount = parseInt(document.getElementById('wpc-record-count').value) || 1000;
        const fieldType = document.getElementById('wpc-field-type').value;
        const calculationType = document.getElementById('wpc-calculation-type').value;
        const groupField = document.getElementById('wpc-group-field').value;
        const criteria = document.getElementById('wpc-criteria').value;

// Generate field names based on type
        let sampleField = 'Campo1';
        if (fieldType === 'number' || fieldType === 'currency') {
            sampleField = 'Valore';
        } else if (fieldType === 'date') {
            sampleField = 'Data';
        } else if (fieldType === 'boolean') {
            sampleField = 'Attivo';
        }

// Build WHERE clause
        const whereClause = criteria ? ` WHERE ${criteria}` : '';

// Build GROUP BY clause
        const groupClause = calculationType === 'group' && groupField
            ? ` GROUP BY [${groupField}]`
            : '';

// Build SQL based on calculation type
        let sql = '';
        switch(calculationType) {
            case 'sum':
                sql = `SELECT Sum([${sampleField}]) AS Totale FROM [${tableName}]${whereClause}`;
                break;
            case 'avg':
                sql = `SELECT Avg([${sampleField}]) AS Media FROM [${tableName}]${whereClause}`;
                break;
            case 'count':
                sql = `SELECT Count(*) AS Conteggio FROM [${tableName}]${whereClause}`;
                break;
            case 'max':
                sql = `SELECT Max([${sampleField}]) AS Massimo FROM [${tableName}]${whereClause}`;
                break;
            case 'min':
                sql = `SELECT Min([${sampleField}]) AS Minimo FROM [${tableName}]${whereClause}`;
                break;
            case 'group':
                if (groupField) {
                    sql = `SELECT [${groupField}], ${fieldType === 'number' || fieldType === 'currency' ? 'Sum' : 'Count'}([${sampleField}]) AS Risultato
                           FROM [${tableName}]${whereClause}${groupClause}`;
                } else {
                    sql = `SELECT [Campo1], ${fieldType === 'number' || fieldType === 'currency' ? 'Sum' : 'Count'}([${sampleField}]) AS Risultato
                           FROM [${tableName}]${whereClause} GROUP BY [Campo1]`;
                }
                break;
        }

return sql;
    }

// Calculate estimated time
    function calculateTime(fieldCount, recordCount, fieldType, calculationType) {
        const baseTime = calculationBaseTimes[calculationType] || 10;
        const typeMultiplier = fieldTypeMultipliers[fieldType] || 1;
        const recordsFactor = recordCount / 1000;
        const fieldsFactor = Math.min(fieldCount / 10, 3); // Cap at 3x for >30 fields

// Base calculation: time = base * records * fields * type
        let timeMs = baseTime * recordsFactor * fieldsFactor * typeMultiplier;

// Add overhead for complex operations
        if (calculationType === 'group') {
            timeMs *= 1.5;
        }

// Convert to seconds and format
        const timeSec = Math.round(timeMs / 100) / 10;
        if (timeSec < 1) {
            return `< 1 secondo`;
        } else if (timeSec < 60) {
            return `${timeSec} secondi`;
        } else {
            const minutes = Math.floor(timeSec / 60);
            const seconds = Math.round(timeSec % 60);
            return `${minutes} minuti e ${seconds} secondi`;
        }
    }

// Generate sample calculation result
    function generateSampleResult(calculationType, recordCount, fieldType) {
        let result;

switch(calculationType) {
            case 'sum':
                if (fieldType === 'number' || fieldType === 'currency') {
                    result = formatNumber(Math.round(Math.random() * 1000000 * (recordCount / 1000)));
                    if (fieldType === 'currency') result = '€' + result;
                } else {
                    result = 'N/A (Solo per campi numerici/valuta)';
                }
                break;
            case 'avg':
                if (fieldType === 'number' || fieldType === 'currency') {
                    result = (Math.random() * 1000).toFixed(2);
                    if (fieldType === 'currency') result = '€' + result;
                } else {
                    result = 'N/A (Solo per campi numerici/valuta)';
                }
                break;
            case 'count':
                result = formatNumber(recordCount);
                break;
            case 'max':
                if (fieldType === 'number' || fieldType === 'currency') {
                    result = formatNumber(Math.round(Math.random() * 10000));
                    if (fieldType === 'currency') result = '€' + result;
                } else if (fieldType === 'date') {
                    result = new Date(Date.now() - Math.random() * 31536000000).toLocaleDateString('it-IT');
                } else if (fieldType === 'boolean') {
                    result = Math.random() > 0.5 ? 'Sì' : 'No';
                } else {
                    result = 'Valore ' + Math.ceil(Math.random() * 100);
                }
                break;
            case 'min':
                if (fieldType === 'number' || fieldType === 'currency') {
                    result = formatNumber(Math.round(Math.random() * 1000));
                    if (fieldType === 'currency') result = '€' + result;
                } else if (fieldType === 'date') {
                    result = new Date(Date.now() - Math.random() * 63072000000).toLocaleDateString('it-IT');
                } else if (fieldType === 'boolean') {
                    result = Math.random() > 0.5 ? 'Sì' : 'No';
                } else {
                    result = 'Valore ' + Math.ceil(Math.random() * 10);
                }
                break;
            case 'group':
                result = `${Math.ceil(recordCount / 10)} gruppi con valori aggregati`;
                break;
        }

return result;
    }

// Create or update chart
    function updateChart(calculationType, recordCount) {
        const ctx = chartCanvas.getContext('2d');

// Destroy previous chart if exists
        if (calculationChart) {
            calculationChart.destroy();
        }

let chartData, chartLabels, chartTitle, chartType;

switch(calculationType) {
            case 'sum':
                chartType = 'bar';
                chartTitle = 'Distribuzione dei Valori (Simulazione)';
                chartLabels = ['Q1', 'Q2', 'Q3', 'Q4'];
                chartData = {
                    labels: chartLabels,
                    datasets: [{
                        label: 'Somma per Quartile',
                        data: [
                            Math.round(Math.random() * 10000 * (recordCount / 1000)),
                            Math.round(Math.random() * 15000 * (recordCount / 1000)),
                            Math.round(Math.random() * 12000 * (recordCount / 1000)),
                            Math.round(Math.random() * 18000 * (recordCount / 1000))
                        ],
                        backgroundColor: [
                            '#2563eb',
                            '#1d4ed8',
                            '#1e40af',
                            '#1e3a8a'
                        ],
                        borderWidth: 1
                    }]
                };
                break;

case 'avg':
                chartType = 'line';
                chartTitle = 'Andamento della Media (Simulazione)';
                chartLabels = ['Gen', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'Mag', 'Giu'];
                chartData = {
                    labels: chartLabels,
                    datasets: [{
                        label: 'Media Mensile',
                        data: Array(6).fill().map(() => (Math.random() * 100).toFixed(2)),
                        borderColor: '#2563eb',
                        backgroundColor: 'rgba(37, 99, 235, 0.1)',
                        tension: 0.3,
                        fill: true
                    }]
                };
                break;

case 'count':
                chartType = 'doughnut';
                chartTitle = 'Distribuzione Record (Simulazione)';
                chartLabels = ['Attivi', 'Non attivi', 'In attesa', 'Altro'];
                chartData = {
                    labels: chartLabels,
                    datasets: [{
                        data: [
                            Math.round(recordCount * 0.6),
                            Math.round(recordCount * 0.2),
                            Math.round(recordCount * 0.15),
                            Math.round(recordCount * 0.05)
                        ],
                        backgroundColor: [
                            '#2563eb',
                            '#60a5fa',
                            '#93c5fd',
                            '#bfdbfe'
                        ],
                        borderWidth: 1
                    }]
                };
                break;

case 'max':
            case 'min':
                chartType = 'bar';
                chartTitle = calculationType === 'max'
                    ? 'Valori Massimi per Categoria (Simulazione)'
                    : 'Valori Minimi per Categoria (Simulazione)';
                chartLabels = ['Nord', 'Centro', 'Sud', 'Isole'];
                chartData = {
                    labels: chartLabels,
                    datasets: [{
                        label: calculationType === 'max' ? 'Massimo' : 'Minimo',
                        data: Array(4).fill().map(() =>
                            calculationType === 'max'
                                ? Math.round(Math.random() * 1000)
                                : Math.round(Math.random() * 100)
                        ),
                        backgroundColor: '#2563eb',
                        borderWidth: 1
                    }]
                };
                break;

case 'group':
                chartType = 'bar';
                chartTitle = 'Raggruppamento Dati (Simulazione)';
                chartLabels = ['Gruppo 1', 'Gruppo 2', 'Gruppo 3', 'Gruppo 4', 'Gruppo 5'];
                chartData = {
                    labels: chartLabels,
                    datasets: [{
                        label: 'Conteggio per Gruppo',
                        data: Array(5).fill().map(() => Math.round(recordCount / 5 * (0.8 + Math.random() * 0.4))),
                        backgroundColor: [
                            '#2563eb',
                            '#1d4ed8',
                            '#1e40af',
                            '#1e3a8a',
                            '#172554'
                        ],
                        borderWidth: 1
                    }]
                };
                break;
        }

calculationChart = new Chart(ctx, {
            type: chartType,
            data: chartData,
            options: {
                responsive: true,
                maintainAspectRatio: false,
                plugins: {
                    title: {
                        display: true,
                        text: chartTitle,
                        font: {
                            size: 16,
                            weight: 'bold'
                        },
                        color: '#1e293b'
                    },
                    legend: {
                        position: 'bottom',
                        labels: {
                            color: '#475569',
                            boxWidth: 12,
                            padding: 20
                        }
                    }
                },
                scales: {
                    y: {
                        beginAtZero: true,
                        grid: {
                            color: '#e2e8f0'
                        },
                        ticks: {
                            color: '#475569'
                        }
                    },
                    x: {
                        grid: {
                            color: '#e2e8f0'
                        },
                        ticks: {
                            color: '#475569'
                        }
                    }
                }
            }
        });
    }

// Main calculation function
    function performCalculation() {
        // Get input values
        const tableName = document.getElementById('wpc-table-name').value;
        const fieldCount = parseInt(document.getElementById('wpc-field-count').value);
        const recordCount = parseInt(document.getElementById('wpc-record-count').value);
        const fieldType = document.getElementById('wpc-field-type').value;
        const calculationType = document.getElementById('wpc-calculation-type').value;

// Validate inputs
        if (!tableName || fieldCount < 1 || recordCount < 1) {
            alert('Per favore compila tutti i campi richiesti con valori validi.');
            return;
        }

// Generate SQL query
        const sqlQuery = generateSQL();

// Generate sample result
        const calculationResult = generateSampleResult(calculationType, recordCount, fieldType);

// Calculate estimated time
        const estimatedTime = calculateTime(fieldCount, recordCount, fieldType, calculationType);

// Update results
        sqlQueryDiv.textContent = sqlQuery;
        calculationResultDiv.textContent = calculationResult;
        estimatedTimeDiv.textContent = estimatedTime;
        processedRecordsDiv.textContent = formatNumber(recordCount);

// Show results
        resultsDiv.classList.add('active');

// Update chart
        updateChart(calculationType, recordCount);

// Scroll to results
        resultsDiv.scrollIntoView({ behavior: 'smooth' });
    }

// Event listeners
    calculateBtn.addEventListener('click', performCalculation);

// Initialize chart with empty data
    const ctx = chartCanvas.getContext('2d');
    calculationChart = new Chart(ctx, {
        type: 'bar',
        data: {
            labels: ['Dati di esempio'],
            datasets: [{
                label: 'Calcolo di esempio',
                data: [0],
                backgroundColor: '#e2e8f0',
                borderWidth: 1
            }]
        },
        options: {
            responsive: true,
            maintainAspectRatio: false,
            plugins: {
                title: {
                    display: true,
                    text: 'Il grafico verrà generato dopo il calcolo',
                    font: {
                        size: 16
                    },
                    color: '#64748b'
                }
            }
        }
    });
});
</script>
		</div>

</article>

</div>

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