DB /アプリケーションサーバーログを使用して、Webアプリケーションの使用状況とユーザーパターンを分析しますか？ [閉まっている]

Question

分析と追跡の大部分は、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想定しています。これでAWStats、Google Analytics、Omnitureなどのツールが実行されます。

ただし、データベースまたはサービスレベルのログには十分な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を分析するのは少し難しいかもしれません。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興味があるかもしれません。

だから、あなたの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？
• いくつかの既存のツールまたは独自の社内製品を使用しますか？
• どの機能が最もよく使用され、どのくらいの速さで処理されているかをフォローするだけで満足ですか？
• または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？

Answer 1

アプリケーションは、行われたSQL呼び出しのメモリ内リストを保持し、呼び出しを行った各クラス、実行回数、最大実行時間、および合計実行時間を保存します。サーバーが起動してから情報を確認するためにアクセス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。

Answer 2

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。コメントを表示し、ヒントを使用してsqlをより高速に実行しようとするオプティマイザーやその他のさまざまな機能があります。

db p>

オラクルなどのエンタープライズDB用のツールがあり、スローダウンが発生したときにボトルネックを見つけるのに役立つ同時トランザクションを確認できます。

ウェブトラフィックを分析するために取得できる最適なメタデータは、上記のテクノロジーです。

銀行取引や非常に大量のデータの移動と保存に関しては、サイトまたはデータベース内でのユーザーの動きをログに記録するために何をするにしても、オーバーヘッドが増えます。疑わしい動作をチェックするコードを作成できますが、パフォーマンスが低下するという犠牲を払うことになります。

Answer 3

ツールの前面では、Windowsの場合、 MS LogParser ツール：

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