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分析と追跡のほとんどは、ページ リクエストなどのブラウザ アクションから収集されたデータに基づいて行われると思います。AWStats、Google Analytics、Omniture などのツールはこの中で行われます。

しかし、データベースやサービス レベル ログにも大量のデータがあります。たとえば、GWT ベースのアプリケーションは、分析が少し難しい場合があります。または、金融アプリケーションの場合、顧客は疑わしい送金に関心があるかもしれません。

ベスト プラクティスを共有してください。

  • DBまたはログ分析のためにどのようなアプローチを実装しましたか?
  • 既存のツールを使用していますか、それとも自社製品を使用していますか?
  • どの機能が最も使用されているか、およびその処理速度を追跡するだけでよろしいですか?
  • それとも、実際にユーザー アクション パスを保存し、それらを使用して異常なパターンを見つけますか?
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Oracle では、SQL コメントの形式でヒントを入力できることを知っています。コメントを見て、ヒントを使用してSQLの実行を高速化したり、その他のさまざまな機能を実行しようとするオプティマイザがあります。

データベースのロギングに関しては、ユーザーが何をしたかをログに記録しようとすると、データベースのパフォーマンスが低下するだけです。これは、ユーザー関連情報を格納するためにログ ファイルまたはテーブル行を作成するためのオーバーヘッドが増えるためです。

Oracle などのエンタープライズ DB 用のツールは他にもあります。これらのツールを使用すると、同時トランザクションを確認でき、速度低下が発生したときにボトルネックを見つけるのに役立ちます。

Web トラフィックを分析するために取得できる最良のメタ データは、上に挙げたテクノロジです。

銀行取引や非常に大量のデータの移動と保管に関しては、ユーザーがサイトやデータベース内をどのように移動するかをログに記録すると、オーバーヘッドが増加します。疑わしい動作をチェックするコードを作成することはできますが、パフォーマンスが低下するという犠牲を払って実行することになります。

于 2008-10-23T20:54:48.880 に答える
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私たちのアプリケーションは、実行された SQL 呼び出しのメモリ内リストを保持し、呼び出しを行ったクラスごとに、実行回数、最大実行時間、および合計実行時間を格納します。サーバーが稼働してからの情報を確認するために移動できるページがあります。

これは主にパフォーマンスの監視用ですが、特定のクエリが実行された回数を確認するためにも使用します。

于 2008-10-26T12:06:07.660 に答える
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ツールの面では、Windows の場合、MS LogParserツールを使用できます。

基本的に、フラット ログ ファイルを、SQL のようなクエリを実行できる "データベース" に変えます。グリッド、チャート、グラフで出力することもできます。

于 2008-12-05T21:56:24.120 に答える