🥇További weboldal statisztikák a saját kis tárolójában

A weboldal statisztikájának elemzése során képet kapunk arról, hogy mi történik vele. Az eredményeket más termékről vagy szolgáltatásról szerzett ismereteinkkel összevetjük, és ezzel javítjuk a tapasztalatainkat.

Miután az első eredmények elemzése befejeződött, feldolgoztuk az információt és következtetéseket vontunk le, megkezdődik a következő szakasz. Felmerülnek az ötletek: mi lenne, ha más oldalról néznénk az adatokat?

Ezen a szakaszon az elemző eszközök korlátai jelentkeznek. Ez az egyik oka annak, hogy nekem nem volt elegendő a Google Analytics eszköze, mivel korlátozottan tudtam látni és manipulálni az adataimat.

Mindig is szerettem volna gyorsan betölteni az alapadatokat (főadatokat), hozzáadni egy másik aggregációs szintet, vagy másképp értelmezni a meglévő értékeket.

Ezt könnyű megtenni a saját kis adattáramban az access.log fájl alapján, és ehhez elegendő az SQL nyelv.

Tehát mely kérdésekre szerettem volna választ találni?

Mi és mikor változott a weboldalon?

A főadatok (főadatok) változásainak története mindig érdekes.

SQL jelentés lekérdezés

SELECT
	1 as 'SideStackedBar: Tartalom frissítések havi bontásban',
	strftime('%m/%Y', datetime(UPDATE_DT, 'unixepoch')) AS 'Nap',
	COUNT(CASE WHEN PAGE_TITLE != 'n.a.' THEN DIM_REQUEST_ID END) AS 'Weblap frissítések',
	COUNT(CASE WHEN PAGE_DESCR = 'IMAGES' THEN DIM_REQUEST_ID END) AS 'Kép feltöltések',
	COUNT(CASE WHEN PAGE_DESCR = 'VIDEO' THEN DIM_REQUEST_ID END) AS 'Videó feltöltések',
	COUNT(CASE WHEN PAGE_DESCR = 'AUDIO' THEN DIM_REQUEST_ID END) AS 'Zene feltöltések'
FROM DIM_REQUEST
WHERE PAGE_TITLE != 'n.a.' OR PAGE_DESCR != 'n.a.'
GROUP BY strftime('%m/%Y', datetime(UPDATE_DT, 'unixepoch'))
ORDER BY UPDATE_DT

Például egy adott időpontban keresőoptimalizálást hajtottak végre, vagy új tartalmat adtak hozzá a weboldalhoz, ennek következtében várható a forgalom növekedése.

Felhasználói csoportok

A csoportok legegyszerűbb példájaként a felhasználói ügynök vagy az operációs rendszer neve szolgálhat.

A felhasználói ügynökök mérése körülbelül ezer rekordot gyűjtött össze, és érdekes volt számomra látni a ügynökök eloszlásának dinamikáját a csoporton belül.

SQL jelentés lekérdezés

SELECT
	1 AS 'SideStackedBar: Felhasználói ügynökök',
	AGENT_OS AS 'OS',
	SUM(CASE WHEN AGENT_BOT = 'n.a.' THEN 1 ELSE 0 END) AS 'Felhasználói ügynökek Felhasználók részéről',
	SUM(CASE WHEN AGENT_BOT != 'n.a.' THEN 1 ELSE 0 END) AS 'Felhasználói ügynökök Robotok részéről'
FROM DIM_USER_AGENT
WHERE DIM_USER_AGENT_ID != -1
GROUP BY AGENT_OS
ORDER BY 3 DESC

A legkülönbözőbb ügynök kombinációk a Windows világából érkeznek a weboldalra. A határozatlan kategória között van például a WhatsApp, PocketImageCache, PlayStation, SmartTV stb.

Felhasználói csoportok aktivitása hétre bontva

Néhány csoport összevonásával megfigyelhetjük aktivitásuk eloszlását.

Például a Linux klaszter felhasználói több forgalmat generálnak a webhelyen, mint minden más.

SQL jelentés lekérdezés

SELECT
1 AS 'StackedBar: Forgalom térfogat felhasználói operációs rendszer és hét szerint',
strftime('%W hét', datetime(FCT.EVENT_DT, 'unixepoch')) AS 'Hét',
SUM(CASE WHEN USG.AGENT_OS IN ('Android', 'Linux') THEN FCT.BYTES ELSE 0 END) / 1000 AS 'Android/Linux felhasználók',
SUM(CASE WHEN USG.AGENT_OS IN ('Windows') THEN FCT.BYTES ELSE 0 END) / 1000 AS 'Windows felhasználók',
SUM(CASE WHEN USG.AGENT_OS IN ('Macintosh', 'iOS') THEN FCT.BYTES ELSE 0 END) / 1000 AS 'Mac/iOS felhasználók',
SUM(CASE WHEN USG.AGENT_OS IN ('n.a.', 'BlackBerry') THEN FCT.BYTES ELSE 0 END) / 1000 AS 'Egyéb'
FROM
  FCT_ACCESS_USER_AGENT_DD FCT,
  DIM_USER_AGENT USG,
  DIM_HTTP_STATUS HST
WHERE FCT.DIM_USER_AGENT_ID=USG.DIM_USER_AGENT_ID
  AND FCT.DIM_HTTP_STATUS_ID = HST.DIM_HTTP_STATUS_ID
  AND USG.AGENT_BOT = 'n.a.' /* csak felhasználók */
  AND HST.STATUS_GROUP IN ('Sikeres') /* jó oldalak */
  AND datetime(FCT.EVENT_DT, 'unixepoch') > date('now', '-3 month')
GROUP BY strftime('%W hét', datetime(FCT.EVENT_DT, 'unixepoch'))
ORDER BY FCT.EVENT_DT

Intenzív forgalomfogyasztás

A táblázatból látható a legaktívabb felhasználói csoportok és aktivitásuk napja.
A legaktívat a Linux klaszterhez sorolják.

SQL jelentés lekérdezés

SELECT
1 AS 'Táblázat: Nehéz használatú felhasználói ügynök',
strftime('%d.%m.%Y', datetime(FCT.EVENT_DT, 'unixepoch')) AS 'Nap',
ROUND(1.0 * SUM(FCT.BYTES) / 1000000, 1) AS 'Forgalom MB',
ROUND(1.0 * SUM(FCT.IP_CNT) / SUM(1), 1) AS 'IP-k',
ROUND(1.0 * SUM(FCT.REQUEST_CNT) / SUM(1), 1) AS 'Kérések',
USA.DIM_USER_AGENT_ID AS 'ID',
MAX(USA.USER_AGENT_NK) AS 'Felhasználói ügynök',
MAX(USA.AGENT_BOT) AS 'Bot'
FROM
FCT_ACCESS_USER_AGENT_DD FCT,
DIM_USER_AGENT USA
WHERE FCT.DIM_USER_AGENT_ID = USA.DIM_USER_AGENT_ID
  AND datetime(FCT.EVENT_DT, 'unixepoch') >= date('now', '-30 day')
GROUP BY USA.DIM_USER_AGENT_ID, strftime('%d.%m.%Y', datetime(FCT.EVENT_DT, 'unixepoch'))
ORDER BY SUM(FCT.BYTES) DESC, FCT.EVENT_DT
LIMIT 10

A nap és az ügynök ID attribútumok használatával gyorsan nyomon követhető a statisztika egyes felhasználói csoportok napjain. Szükség esetén gyorsan található részletes információ a stádium táblázatban.

Hogyan szerezhetünk információt?

Az access.log fájl információi még hatékonyabbá válhatnak, ha integrálják a további adatforrásokat, új aggregációs és csoportosítási szinteket vezetnek be.

Alapadatok és entitások

Az alapadatok közé tartozik az entitások információja: weboldalak, képek, videók és audio tartalom, bolt esetén — termékek.

Maguk az entitások méréseként funkcionálnak, a tulajdonságok változásának megőrzését pedig historizálásnak hívják. Az adatbázisban ezt a folyamatot általában lassan változó mérések (SCD) formájában valósítják meg.

Az alapadatok forrásai nagyon különböző rendszerek lehetnek, ezért szinte mindig integrálni kell őket.

Lassan változó mérés

A DIM_REQUEST mérés tájékoztatást fog tartalmazni a weboldalon történt kérésekről történeti formában.

SCD2 táblázat

CREATE TABLE DIM_REQUEST ( /* scd táblázat a felhasználói kérésekhez */ DIM_REQUEST_ID INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, DIM_REQUEST_ID_HIST INTEGER NOT NULL DEFAULT -1, REQUEST_NK TEXT NOT NULL DEFAULT 'n.a.', /* kérés paraméterek nélkül */ PAGE_TITLE TEXT NOT NULL DEFAULT 'n.a.', PAGE_DESCR TEXT NOT NULL DEFAULT 'n.a.', PAGE_KEYWORDS TEXT NOT NULL DEFAULT 'n.a.', DELETE_FLAG INTEGER NOT NULL DEFAULT 0, UPDATE_DT INTEGER NOT NULL DEFAULT 0, UNIQUE (REQUEST_NK, DIM_REQUEST_ID_HIST) ); INSERT INTO DIM_REQUEST (DIM_REQUEST_ID) VALUES (-1);

Továbbá készítünk egy nézetet, amely mindig a legfrissebb állapotban mutatja az összes bejegyzést. Ezt a mérés betöltéséhez szükséges.

Aktuális SCD2 nézet

/* Content: actual view on scd table */
SELECT HI.DIM_REQUEST_ID,
  HI.DIM_REQUEST_ID_HIST,
  HI.REQUEST_NK,
  HI.PAGE_TITLE,
  HI.PAGE_DESCR,
  HI.PAGE_KEYWORDS,
  NK.CNT AS HIST_CNT,
  HI.DELETE_FLAG,
  strftime('%d.%m.%Y %H:%M', datetime(HI.UPDATE_DT, 'unixepoch')) AS UPDATE_DT
FROM
  ( SELECT REQUEST_NK, MAX(DIM_REQUEST_ID) AS DIM_REQUEST_ID, SUM(1) AS CNT
    FROM DIM_REQUEST
    GROUP BY REQUEST_NK
  ) NK,
  DIM_REQUEST HI
WHERE 1 = 1
  AND NK.REQUEST_NK = HI.REQUEST_NK
  AND NK.DIM_REQUEST_ID = HI.DIM_REQUEST_ID;

És a nézet, ahol minden bejegyzéshez történeti információt gyűjtöttünk össze. Ezt a tényekkel való történeti kapcsolat megteremtéséhez szükséges.

Történeti SCD2 nézet

/* Content: actual view on scd table */
SELECT SCD.DIM_REQUEST_ID,
  SCD.DIM_REQUEST_ID_HIST,
  SCD.REQUEST_NK,
  SCD.PAGE_TITLE,
  SCD.PAGE_DESCR,
  SCD.PAGE_KEYWORDS,
  SCD.DELETE_FLAG,
  CASE
    WHEN HIS.UPDATE_DT IS NULL
    THEN 1
    ELSE 0 END ACTIVE_FLAG,
  SCD.DIM_REQUEST_ID_HIST AS ID_FROM,
  SCD.DIM_REQUEST_ID AS ID_TO,
  CASE
    WHEN SCD.DIM_REQUEST_ID_HIST=-1
    THEN 3600
    ELSE IFNULL(SCD.UPDATE_DT,3600)
  END AS TIME_FROM,
  CASE
    WHEN HIS.UPDATE_DT IS NULL
    THEN 253370764800
    ELSE HIS.UPDATE_DT
  END AS TIME_TO,
  CASE
    WHEN SCD.DIM_REQUEST_ID_HIST=-1
    THEN STRFTIME('%d.%m.%Y %H:%M', DATETIME(3600, 'unixepoch'))
    ELSE STRFTIME('%d.%m.%Y %H:%M', DATETIME(IFNULL(SCD.UPDATE_DT,3600), 'unixepoch'))
  END AS ACTIVE_FROM,
  CASE
    WHEN HIS.UPDATE_DT IS NULL
    THEN STRFTIME('%d.%m.%Y %H:%M', DATETIME(253370764800, 'unixepoch'))
    ELSE STRFTIME('%d.%m.%Y %H:%M', DATETIME(HIS.UPDATE_DT, 'unixepoch'))
  END AS ACTIVE_TO
FROM
  DIM_REQUEST SCD
  LEFT OUTER JOIN DIM_REQUEST HIS
  ON SCD.REQUEST_NK = HIS.REQUEST_NK AND SCD.DIM_REQUEST_ID = HIS.DIM_REQUEST_ID_HIST;

Adataggregálás

Az aggregálás lehetővé teszi az adatok magasabb szinten való értékelését, és anomáliák, valamint trendek felfedezését, amelyek nem láthatók a részletes jelentésekben.

Például a DIM_HTTP_STATUS státuszkódokkal rendelkező méréseket bővítjük egy csoporttal:

STATUS / GROUP
0xx / n.a.
1xx / Információs
2xx / Sikeres
3xx / Átirányítás
4xx / Felhasználói hiba
5xx / Szerver hiba

A DIM_USER_AGENT felhasználói ügynök mérés tartalmazni fogja az AGENT_OS és AGENT_BOT attribútumokat, amelyek a csoportokért felelnek. Ezeket az ETL folyamat során lehet kitölteni:

DIM_USER_AGENT betöltés

/* Propagate the user agent from access log */
INSERT INTO DIM_USER_AGENT (USER_AGENT_NK, AGENT_OS, AGENT_ENGINE, AGENT_DEVICE, AGENT_BOT, UPDATE_DT)
WITH CLS AS (
	SELECT BROWSER
	FROM STG_ACCESS_LOG WHERE LENGTH(BROWSER)>1
	GROUP BY BROWSER
)
SELECT
	CLS.BROWSER AS USER_AGENT_NK,
	CASE
	WHEN INSTR(CLS.BROWSER,'Macintosh')>0
		THEN 'Macintosh'
	WHEN INSTR(CLS.BROWSER,'iPhone')>0
			 OR INSTR(CLS.BROWSER,'iPad')>0
			 OR INSTR(CLS.BROWSER,'iPod')>0
			 OR INSTR(CLS.BROWSER,'Apple TV')>0
			 OR INSTR(CLS.BROWSER,'Darwin')>0
		THEN 'iOS'
	WHEN INSTR(CLS.BROWSER,'Android')>0
		THEN 'Android'
	WHEN INSTR(CLS.BROWSER,'X11;')>0 OR INSTR(CLS.BROWSER,'Wayland;')>0 OR INSTR(CLS.BROWSER,'linux-gnu')>0
		THEN 'Linux'
	WHEN INSTR(CLS.BROWSER,'BB10;')>0 OR INSTR(CLS.BROWSER,'BlackBerry')>0
		THEN 'BlackBerry'
	WHEN INSTR(CLS.BROWSER,'Windows')>0
		THEN 'Windows'
	ELSE 'n.a.' END AS AGENT_OS, -- OS
	CASE
	WHEN INSTR(CLS.BROWSER,'AppleCoreMedia')>0
		THEN 'AppleWebKit'
	WHEN INSTR(CLS.BROWSER,') ')>1 AND LENGTH(CLS.BROWSER)>INSTR(CLS.BROWSER,') ')
		THEN COALESCE(SUBSTR(CLS.BROWSER, INSTR(CLS.BROWSER,') ')+2, LENGTH(CLS.BROWSER) - INSTR(CLS.BROWSER,') ')-1), 'N/A')
	ELSE 'n.a.' END AS AGENT_ENGINE, -- Engine
	CASE
	WHEN INSTR(CLS.BROWSER,'iPhone')>0
		THEN 'iPhone'
	WHEN INSTR(CLS.BROWSER,'iPad')>0
		THEN 'iPad'
	WHEN INSTR(CLS.BROWSER,'iPod')>0
		THEN 'iPod'
	WHEN INSTR(CLS.BROWSER,'Apple TV')>0
		THEN 'Apple TV'
	WHEN INSTR(CLS.BROWSER,'Android ')>0 AND INSTR(CLS.BROWSER,'Build')>0
		THEN COALESCE(SUBSTR(CLS.BROWSER, INSTR(CLS.BROWSER,'Android '), INSTR(CLS.BROWSER,'Build')-INSTR(CLS.BROWSER,'Android ')), 'n.a.')
	WHEN INSTR(CLS.BROWSER,'Android ')>0 AND INSTR(CLS.BROWSER,'MIUI')>0
		THEN COALESCE(SUBSTR(CLS.BROWSER, INSTR(CLS.BROWSER,'Android '), INSTR(CLS.BROWSER,'MIUI')-INSTR(CLS.BROWSER,'Android ')), 'n.a.')
	ELSE 'n.a.' END AS AGENT_DEVICE, -- Device
	CASE
	WHEN INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'yandex.com')>0
		THEN 'yandex'
	WHEN INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'googlebot')>0
		THEN 'google'
	WHEN INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'bingbot')>0
		THEN 'microsoft'
	WHEN INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'ahrefsbot')>0
		THEN 'ahrefs'
	WHEN INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'jobboersebot')>0 OR INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'jobkicks')>0
		THEN 'job.de'
	WHEN INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'mail.ru')>0
		THEN 'mail.ru'
	WHEN INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'baiduspider')>0
		THEN 'baidu'
	WHEN INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'mj12bot')>0
		THEN 'majestic-12'
	WHEN INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'duckduckgo')>0
		THEN 'duckduckgo'
	WHEN INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'bytespider')>0
		THEN 'bytespider'
	WHEN INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'360spider')>0
		THEN 'so.360.cn'
	WHEN INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'compatible')>0 OR INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'http')>0
		OR INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'libwww')>0 OR INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'spider')>0
		OR INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'java')>0 OR INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'python')>0
		OR INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'robot')>0 OR INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'curl')>0 OR INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'wget')>0
		THEN 'other'
	ELSE 'n.a.' END AS AGENT_BOT, -- Bot
	STRFTIME('%s','now') AS UPDATE_DT
FROM CLS
LEFT OUTER JOIN DIM_USER_AGENT TRG
ON CLS.BROWSER = TRG.USER_AGENT_NK
WHERE TRG.DIM_USER_AGENT_ID IS NULL

Adatok integrálása

Magában foglalja az adatok átadásának megszervezését az operációs rendszerből a jelentésbe. Ehhez létre kell hozni egy stégtáblázatot, amely hasonló struktúrával rendelkezik, mint a forrás.

A stégtábla információi a weboldalakról a CMS biztonsági másolatából kerülnek betöltésre beszúrási kérések formájában.

A történeti DIM_REQUEST táblázat alapadatainak betöltése három lépésben történik: új kulcsok és attribútumok betöltése, a meglévők frissítése, valamint a törölt bejegyzések rögzítése.

Új bejegyzések betöltése SCD2

/* Load request table SCD from master data */
INSERT INTO DIM_REQUEST (DIM_REQUEST_ID_HIST, REQUEST_NK, PAGE_TITLE, PAGE_DESCR, PAGE_KEYWORDS, DELETE_FLAG, UPDATE_DT)
WITH CLS  AS ( -- prepare keys
	SELECT
	'/' || NAME AS REQUEST_NK,
	TITLE       AS PAGE_TITLE,
	CASE WHEN DESCRIPTION = '' OR DESCRIPTION IS NULL
	     THEN 'n.a.' ELSE DESCRIPTION
	END AS PAGE_DESCR,
	CASE WHEN KEYWORDS = '' OR KEYWORDS IS NULL
	     THEN 'n.a.' ELSE KEYWORDS
	END AS PAGE_KEYWORDS
	FROM STG_CMS_MENU
	WHERE CONTENT_TYPE != 'folder' -- only web pages
	  AND PAGE_TITLE != 'n.a.' -- master data which make sense
)
/* new records from stage: CLS */
SELECT
	-1 AS DIM_REQUEST_ID_HIST,
	CLS.REQUEST_NK,
	CLS.PAGE_TITLE,
	CLS.PAGE_DESCR,
	CLS.PAGE_KEYWORDS,
	0 AS DELETE_FLAG,
	STRFTIME('%s','now') AS UPDATE_DT
FROM CLS
LEFT OUTER JOIN
 (
	SELECT
	DIM_REQUEST_ID,
	REQUEST_NK,
	PAGE_TITLE,
	PAGE_DESCR,
	PAGE_KEYWORDS
	FROM DIM_REQUEST_V_ACT
) TRG ON CLS.REQUEST_NK = TRG.REQUEST_NK
WHERE TRG.REQUEST_NK IS NULL -- no such record in data mart

Attribútumok frissítése SCD2

/* Load request table SCD from master data */
INSERT INTO DIM_REQUEST (DIM_REQUEST_ID_HIST, REQUEST_NK, PAGE_TITLE, PAGE_DESCR, PAGE_KEYWORDS, DELETE_FLAG, UPDATE_DT)
WITH CLS  AS ( -- prepare keys
	SELECT
	'/' || NAME AS REQUEST_NK,
	TITLE       AS PAGE_TITLE,
	CASE WHEN DESCRIPTION = '' OR DESCRIPTION IS NULL
	     THEN 'n.a.' ELSE DESCRIPTION
	END AS PAGE_DESCR,
	CASE WHEN KEYWORDS = '' OR KEYWORDS IS NULL
	     THEN 'n.a.' ELSE KEYWORDS
	END AS PAGE_KEYWORDS
	FROM STG_CMS_MENU
	WHERE CONTENT_TYPE != 'folder' -- only web pages
	  AND PAGE_TITLE != 'n.a.' -- master data which make sense
)
/* updated records from stage: CLS and build reference to history: HIST */
SELECT
	HIST.DIM_REQUEST_ID AS DIM_REQUEST_ID_HIST,
	HIST.REQUEST_NK,
	CLS.PAGE_TITLE,
	CLS.PAGE_DESCR,
	CLS.PAGE_KEYWORDS,
	0 AS DELETE_FLAG,
	STRFTIME('%s','now') AS UPDATE_DT
FROM CLS,
     DIM_REQUEST_V_ACT TRG,
     DIM_REQUEST HIST
WHERE CLS.REQUEST_NK = TRG.REQUEST_NK
  AND TRG.DIM_REQUEST_ID = HIST.DIM_REQUEST_ID
  AND ( CLS.PAGE_TITLE != HIST.PAGE_TITLE /* changes only */
     OR CLS.PAGE_DESCR != HIST.PAGE_DESCR
     OR CLS.PAGE_KEYWORDS != HIST.PAGE_KEYWORDS )

Törölt bejegyzések SCD2

/* Load request table SCD from master data */
INSERT INTO DIM_REQUEST (DIM_REQUEST_ID_HIST, REQUEST_NK, PAGE_TITLE, PAGE_DESCR, PAGE_KEYWORDS, DELETE_FLAG, UPDATE_DT)
WITH CLS  AS ( -- prepare keys
	SELECT
	'/' || NAME AS REQUEST_NK,
	TITLE       AS PAGE_TITLE
	FROM STG_CMS_MENU
	WHERE CONTENT_TYPE != 'folder' -- only web pages
	  AND PAGE_TITLE != 'n.a.' -- master data which make sense
)
/*  deleted records in data mart: TRG */
SELECT
	TRG.DIM_REQUEST_ID AS DIM_REQUEST_ID_HIST,
	TRG.REQUEST_NK,
	TRG.PAGE_TITLE,
	TRG.PAGE_DESCR,
	TRG.PAGE_KEYWORDS,
	1 AS DELETE_FLAG,
	STRFTIME('%s','now') AS UPDATE_DT
FROM (
	SELECT
	DIM_REQUEST_ID,
	REQUEST_NK,
	PAGE_TITLE,
	PAGE_DESCR,
	PAGE_KEYWORDS
	FROM DIM_REQUEST_V_ACT
	WHERE PAGE_TITLE != 'n.a.' -- track master data only
	  AND DELETE_FLAG = 0 -- not already deleted
) TRG
LEFT OUTER JOIN CLS ON TRG.REQUEST_NK = CLS.REQUEST_NK
WHERE CLS.REQUEST_NK IS NULL -- no such record in stage

Minden adatforráshoz formális leírást kell mellékelni, például a readme.txt fájlban:

A data fogadó formálisan/technikai értelemben: név, e-mail cím
Az adatszolgáltató formálisan/technikai értelemben: név, e-mail cím
Adatforrás: fájl elérési útja, szolgáltatások nevei
Információk az adatokhoz való hozzáférésről: felhasználók és jelszavak

Az adatok mozgásának sémája segít a kíséret és frissítés során, például szöveges formában:

Fájl áthelyezése. Forrás: ftp.domain.net: /logs/access.log Cél: /var/www/access.log
Olvasás a stégtáblába. Cél: STG_ACCESS_LOG
Betöltés és átalakítás. Cél: FCT_ACCESS_REQUEST_REF_HH
Betöltés és átalakítás. Cél: FCT_ACCESS_USER_AGENT_DD
Jelentés. Cél: /var/www/report.html

Következtetés

Így a cikk olyan mechanizmusokat ír le, mint az alapadatok integrációja és új aggregációs szintek bevezetése. Ezek szükségesek a data warehouse-ok felépítése során, hogy további ismereteket szerezzünk és javítsuk az információ minőségét.

Forrás: habr.com