インターネット使用統計を収集してグラフ化するための小さな Django ベースのフロントエンドを作成しています。
現在、ISP から、5 分間隔ごとの平均バイト/秒を示す月次テキスト ファイルを取得しています。例えば：
Date Time In Out
28.03.2010 00:00:00 204304 228922
28.03.2010 00:05:00 104231 222998
28.03.2010 00:10:00 264292 210194
28.03.2010 00:15:00 212982 213048
28.03.2010 00:20:00 90543 139082
28.03.2010 00:25:00 71620 175556
28.03.2010 00:30:00 65382 207898
28.03.2010 00:35:00 68676 213925
28.03.2010 00:40:00 62974 204304
28.03.2010 00:45:00 54341 208427
28.03.2010 00:50:00 98822 155641
これらの数値に 300 (5x60) を掛けて、5 分間のブロックごとに送受信される合計バイト数を取得します。
(私は実際に、ISP が 5 分間隔で消費された合計バイト数を実際に提供するのではなく、そのような平均バイト/秒を提供する理由に興味がありますか? 知っている人には、何らかの技術的根拠がありますか? )
これらを集計して 1 日または 1 時間ごとの合計を取得し、グラフ化するのは簡単です。
私の質問は非常に単純です.Djangoでは、これらを保存するための効率的なモデルは何ですか?
イン/アウトの合計バイト数は、実際には単一の時点に属しておらず、期間をカバーしています。各データポイントを開始時間と終了時間の両方として保存し、合計バイト数をイン/アウトに保存することに多くの意味がありますか? そうするほうがすっきりしますが、日付/時刻を 1 つだけ保存して、その前後の 5 分間の間隔であると仮定するのは悪いことですか (正直なところ、実際にはこれら 2 つのどちらであるかさえわかりません)。 ）。
または、このデータを保存するより賢い/効率的な方法はありますか?最終結果は、1 時間あたりまたは 1 日あたり (または任意の期間) の合計をグラフ化し、実際の流量などをグラフ化することです。
私は、データを保存する効率的な方法を見つけようとしています。これは、上記の統計のクエリも簡単です。
また、ここで使用できる特定の優れた視覚化/統計はありますか?
乾杯、ビクター