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Lazy Load no Google Maps para melhorar velocidade de carregamento. Como fazer?
ZioNN postou um tópico no fórum Desenvolvimento frontend
Estou tentando implementar lazy loading em um mapa do Google Maps que temos na home-page do site do cliente. É um iframe padrão do Maps no formato <iframe src="https://www.google.com/maps/d/u/1/embed?mid=1qBlmrpdrcg46Esp-C88T1AMseNdz9k" width="100%" height="530"></iframe> Já tentei 3 plug-ins que encontrei em pesquisas na net, e nenhum deles funcionou. O mapa é o item que mais pesa no carregamento inicial da home-page e está nos custando muito tempo e peso de loading. Foram: Lazyframe master Lazy Maps Jquery Lazy Master Qual a melhor solução para este caso, sem remover o mapa? Obrigado- 1 resposta
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- lazy load
- google maps
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(e mais 1 )
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Consegui a solução no StackOverFlow e compartilho aqui pra quem se interessar. As variáveis eu traduzi pro inglês pra facilitar pro pessoal de lá SELECT COUNT (id_ticket) as TotalTicketsPerMonth, SUM(CASE WHEN status_ticket = 5 THEN 1 END) as Status5, SUM(CASE WHEN status_ticket = 6 THEN 1 END) as Status6, 'sYear' = YEAR (date_ticket), 'sMonth' = MONTH (date_ticket) FROM crm_vw_Tickets WHERE office_ticket = 1 GROUP BY YEAR (date_ticket), MONTH (date_ticket) ORDER BY sYear ASC, sMonth ASC
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Olá pessoal, estou quebrando a cabeça pra extrair os dados no formato que preciso. Vamos lá Tenho a seguinte tabela cod_ticket, data_ticket, filial_ticket, status_ticket Preciso que a consulta me retorne, para CADA MÊS, e sempre na mesma FILIAL: - a quantidade de tickets com qualquer status - a quantidade de tickets com status = 5 - a quantidade de tickets com status = 6 - Mes - Ano A consulta que fiz para retornar APENAS a quantidade total de tickets foi essa. SELECT COUNT(cod_ticket) as TotalTicketsPorMes, 'Ano' = YEAR(data_ticket), 'Mes' = MONTH(data_ticket) FROM crm_vw_Tickets WHERE filial_ticket = 1 GROUP BY YEAR(data_ticket), MONTH(data_ticket) ORDER BY Ano ASC, Mes ASC Mas eu preciso que o retorno seja algo como: Ano Mes Total Status5 Status 6 2018 1 15 5 3 2018 2 14 4 5 2018 3 19 2 8 Agradeço a ajuda de todos.