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我假设大部分分析和跟踪都是基于从浏览器操作（如页面请求）收集的数据完成的。AWSStats、Google Analytics 和 Omniture 等工具都在其中使用。

但数据库或服务级别日志中也有大量可用数据。例如，基于 GWT 的应用程序可能有点难以分析。或者在金融应用程序客户可能对可疑转账感兴趣的情况下。

所以，请分享您的最佳实践：

  • 您为数据库或日志分析实施了哪些方法？
  • 您是否使用一些现有的工具或您自己的内部产品？
  • 您是否乐于关注使用最多的功能以及处理速度有多快？
  • 还是您实际上存储用户操作路径并使用它们来发现异常模式？
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我知道在 Oracle 中，您可以以 sql 注释的形式输入提示。有优化器会看到注释并尝试使用提示来使 sql 运行得更快或其他各种功能。

当涉及到数据库日志时，如果您尝试记录用户做了什么，您只会降低数据库的性能，因为您现在正在创建更多开销来构建日志文件或表行来存储用户相关信息。

还有其他用于企业数据库的工具，例如 oracle，可以让您查看并发事务，从而在发生减速时帮助您找到瓶颈。

您可以获得的用于分析网络流量的最佳元数据是您上面列出的技术。

当涉及到银行交易以及大量数据的移动和存储时，您为记录用户在您的站点或数据库中的移动方式所做的任何事情都会产生更多的开销。您可以编写代码来检查可疑行为，但最终会以降低性能为代价。

于 2008-10-23T20:54:48.880 回答
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我们的应用程序在内存中保存了已进行的 SQL 调用列表，存储了每个进行调用的类、执行次数、最大执行时间和总执行时间。自服务器启动以来，我们可以访问一个页面以查看信息。

这主要用于性能监控，但我也用于查看特定查询运行了多少次。

于 2008-10-26T12:06:07.660 回答
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在工具方面，对于 Windows，您可以使用MS LogParser工具：

基本上将您的平面日志文件变成一个“数据库”，您可以在其上运行类似 SQL 的查询。您甚至可以以表格、图表和图形的形式输出。

于 2008-12-05T21:56:24.120 回答