{"id":37156,"date":"2019-10-31T22:16:03","date_gmt":"2019-10-31T19:16:03","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/bolshe-statistiki-sajta-v-svoyom-malenkom-hranilishhe\/"},"modified":"2019-10-31T22:16:03","modified_gmt":"2019-10-31T19:16:03","slug":"bolshe-statistiki-sajta-v-svoyom-malenkom-hranilishhe","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/it\/blog\/administrirovanie\/bolshe-statistiki-sajta-v-svoyom-malenkom-hranilishhe","title":{"rendered":"Maggiore statistica del sito nel tuo piccolo spazio di archiviazione","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Analizzando le statistiche del sito, otteniamo un'idea di ci\u00f2 che sta accadendo. Confrontiamo i risultati con altre conoscenze sul prodotto o sul servizio, migliorando cos\u00ec la nostra esperienza.<\/p>\n

Una volta conclusa l'analisi dei primi risultati, riflettiamo sulle informazioni e traiamo conclusioni per passare alla fase successiva. Nascono idee: cosa succederebbe se guardassimo i dati da un'altra prospettiva?<\/p>\n

In questa fase ci sono limitazioni negli strumenti di analisi. Questo \u00e8 uno dei motivi per cui lo strumento Google Analytics non era sufficiente, a causa della sua limitata capacit\u00e0 di vedere e manovrare i propri dati.<\/p>\n

Ho sempre voluto caricare rapidamente i dati di base (master data), aggiungere un altro livello di aggregazione o interpretare diversamente i valori disponibili.<\/p>\n

\u00c8 facile farlo in il proprio piccolo magazzino<\/a><\/noindex> basato sul file access.log e per questo \u00e8 sufficiente il linguaggio SQL.<\/a><\/noindex><\/p>\n

Quindi, a quali domande volevo trovare risposta?<\/p>\n

Cosa e quando \u00e8 cambiato sul sito<\/h4>\n

\nLa storia delle modifiche ai dati di base (master data) \u00e8 sempre interessante.<\/p>\n

\"Maggiore
\n
\nQuery SQL del rapporto<\/b><\/p>\n

SELECT\n\t1 as 'SideStackedBar: Aggiornamenti dei contenuti per mese',\n\tstrftime('%m\/%Y', datetime(UPDATE_DT, 'unixepoch')) AS 'Giorno',\n\tCOUNT(CASE WHEN PAGE_TITLE != 'n.a.' THEN DIM_REQUEST_ID END) AS 'Aggiornamenti pagine web',\n\tCOUNT(CASE WHEN PAGE_DESCR = 'IMAGES' THEN DIM_REQUEST_ID END) AS 'Caricamenti immagini',\n\tCOUNT(CASE WHEN PAGE_DESCR = 'VIDEO' THEN DIM_REQUEST_ID END) AS 'Caricamenti video',\n\tCOUNT(CASE WHEN PAGE_DESCR = 'AUDIO' THEN DIM_REQUEST_ID END) AS 'Caricamenti audio'\nFROM DIM_REQUEST\nWHERE PAGE_TITLE != 'n.a.' OR PAGE_DESCR != 'n.a.'\nGROUP BY strftime('%m\/%Y', datetime(UPDATE_DT, 'unixepoch'))\nORDER BY UPDATE_DT<\/code><\/pre>\n
Ad esempio, in un certo momento \u00e8 stata effettuata un'ottimizzazione per i motori di ricerca o aggiunto del nuovo contenuto al sito, aspettandosi cos\u00ec un aumento del traffico.<\/p>\n
Gruppi di utenti<\/h4>\n
\nIl pi\u00f9 semplice esempio di gruppo pu\u00f2 essere considerato l'agent utente o il nome del sistema operativo. <\/p>\n
La misurazione degli agenti utente ha accumulato circa mille registrazioni e sono curioso di vedere la dinamica della distribuzione degli agenti all'interno del gruppo.<\/p>\n
\"Maggiore
\n
\nQuery SQL del rapporto<\/b><\/p>\n
SELECT\n\t1 AS 'SideStackedBar: Agenti Utente',\n\tAGENT_OS AS 'OS',\n\tSUM(CASE WHEN AGENT_BOT = 'n.a.' THEN 1 ELSE 0 END ) AS 'Agente Utente degli Utenti',\n\tSUM(CASE WHEN AGENT_BOT != 'n.a.' THEN 1 ELSE 0 END ) AS 'Agente Utente dei Bot'\nFROM DIM_USER_AGENT\nWHERE DIM_USER_AGENT_ID != -1\nGROUP BY AGENT_OS\nORDER BY 3 DESC<\/code><\/pre>\n
La maggior parte delle diverse combinazioni di agenti proviene dal mondo Windows. Tra gli indefiniti troviamo nomi come WhatsApp, PocketImageCache, PlayStation, SmartTV, eccetera. <\/p>\n
Attivit\u00e0 dei gruppi di utenti per settimane<\/h4>\n
\nUnendo alcuni gruppi, si pu\u00f2 osservare la distribuzione della loro attivit\u00e0.<\/p>\n
Ad esempio, gli utenti del cluster Linux consumano pi\u00f9 traffico sul sito rispetto a tutti gli altri.<\/p>\n
\"Maggiore
\n
\nQuery SQL del rapporto<\/b><\/p>\n
SELECT\n1 as 'StackedBar: Volume di traffico per OS degli utenti e per settimana',\nstrftime('%W settimana', datetime(FCT.EVENT_DT, 'unixepoch')) AS 'Settimana',\nSUM(CASE WHEN USG.AGENT_OS IN ('Android', 'Linux') THEN FCT.BYTES ELSE 0 END) \/ 1000 AS 'Utenti Android\/Linux',\nSUM(CASE WHEN USG.AGENT_OS IN ('Windows') THEN FCT.BYTES ELSE 0 END) \/ 1000 AS 'Utenti Windows',\nSUM(CASE WHEN USG.AGENT_OS IN ('Macintosh', 'iOS') THEN FCT.BYTES ELSE 0 END) \/ 1000 AS 'Utenti Mac\/iOS',\nSUM(CASE WHEN USG.AGENT_OS IN ('n.a.', 'BlackBerry') THEN FCT.BYTES ELSE 0 END) \/ 1000 AS 'Altro'\nFROM\n  FCT_ACCESS_USER_AGENT_DD FCT,\n  DIM_USER_AGENT USG,\n  DIM_HTTP_STATUS HST\nWHERE FCT.DIM_USER_AGENT_ID = USG.DIM_USER_AGENT_ID\n  AND FCT.DIM_HTTP_STATUS_ID = HST.DIM_HTTP_STATUS_ID\n  AND USG.AGENT_BOT = 'n.a.' \/* utenti solo *\/\n  AND HST.STATUS_GROUP IN ('Successful') \/* pagine buone *\/\n  AND datetime(FCT.EVENT_DT, 'unixepoch') > date('now', '-3 month')\nGROUP BY strftime('%W settimana', datetime(FCT.EVENT_DT, 'unixepoch'))\nORDER BY FCT.EVENT_DT<\/code><\/pre>\n
Consumo intensivo di traffico<\/h4>\n
\nDalla tabella si vedono i gruppi di utenti pi\u00f9 attivi e il giorno della loro attivit\u00e0.
\nI pi\u00f9 attivi appartengono al cluster Linux.<\/p>\n
\"Maggiore
\n
\nQuery SQL del rapporto<\/b><\/p>\n
SELECT\n1 AS 'Tabella: User Agent con alto utilizzo',\nstrftime('%d.%m.%Y', datetime(FCT.EVENT_DT, 'unixepoch')) AS 'Giorno',\nROUND(1.0 * SUM(FCT.BYTES) \/ 1000000, 1) AS 'Traffico MB',\nROUND(1.0 * SUM(FCT.IP_CNT) \/ SUM(1), 1) AS 'IPs',\nROUND(1.0 * SUM(FCT.REQUEST_CNT) \/ SUM(1), 1) AS 'Richieste',\nUSA.DIM_USER_AGENT_ID AS 'ID',\nMAX(USA.USER_AGENT_NK) AS 'User Agent',\nMAX(USA.AGENT_BOT) AS 'Bot'\nFROM\nFCT_ACCESS_USER_AGENT_DD FCT,\nDIM_USER_AGENT USA\nWHERE FCT.DIM_USER_AGENT_ID = USA.DIM_USER_AGENT_ID\n  AND datetime(FCT.EVENT_DT, 'unixepoch') >= date('now', '-30 day')\nGROUP BY USA.DIM_USER_AGENT_ID, strftime('%d.%m.%Y', datetime(FCT.EVENT_DT, 'unixepoch')) \nORDER BY SUM(FCT.BYTES) DESC, FCT.EVENT_DT\nLIMIT 10<\/code><\/pre>\n
Utilizzando gli attributi giorno e ID dell'agente, \u00e8 possibile trovare e monitorare rapidamente le statistiche per giorni di singoli gruppi di utenti. Se necessario, \u00e8 possibile trovare rapidamente informazioni dettagliate nella tabella di staging.<\/p>\n
Come ottenere informazioni?<\/h4>\n
\nInformazioni dal file access.log<\/a><\/noindex> possono diventare ancora pi\u00f9 efficaci se si integrano fonti dati aggiuntive, si introducono nuovi livelli di aggregazione e raggruppamento.<\/p>\n
Dati e entit\u00e0 di base<\/h4>\n
\nI dati di base riguardano informazioni sulle entit\u00e0: pagine web, immagini, contenuti video e audio, nel caso di un negozio - prodotti. <\/p>\n
Le entit\u00e0 stesse svolgono il ruolo di misurazioni, e il processo di salvataggio delle modifiche degli attributi \u00e8 chiamato storicizzazione. In un database, questo processo \u00e8 spesso realizzato sotto forma di misurazioni a lenta variazione (SCD).<\/p>\n
Le fonti di dati di base possono essere i pi\u00f9 vari sistemi, quindi quasi sempre devono essere integrate.<\/p>\n
Misurazione a lenta variazione<\/h4>\n
\nLa misurazione DIM_REQUEST conterr\u00e0 informazioni sulle richieste del sito in forma storica.<\/p>\n
Tabella SCD2<\/b><\/p>\n
CREA TABELLA DIM_REQUEST ( \/* tabella scd per richieste utente *\/ 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.', \/* richiesta senza ?parametri *\/ 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);<\/code><\/pre>\n
In aggiunta, creeremo una vista che visualizza sempre tutti i record nell'ultimo stato. Necessaria per il caricamento della misura.<\/p>\n
\"Maggiore
\n
\nVista attuale SCD2<\/b><\/p>\n
\/* Content: actual view on scd table *\/\nSELECT HI.DIM_REQUEST_ID,\n  HI.DIM_REQUEST_ID_HIST,\n  HI.REQUEST_NK,\n  HI.PAGE_TITLE,\n  HI.PAGE_DESCR,\n  HI.PAGE_KEYWORDS,\n  NK.CNT AS HIST_CNT,\n  HI.DELETE_FLAG,\n  strftime('%d.%m.%Y %H:%M', datetime(HI.UPDATE_DT, 'unixepoch')) AS UPDATE_DT\nFROM\n  ( SELECT REQUEST_NK, MAX(DIM_REQUEST_ID) AS DIM_REQUEST_ID, SUM(1) AS CNT\n    FROM DIM_REQUEST\n    GROUP BY REQUEST_NK\n  ) NK,\n  DIM_REQUEST HI\nWHERE 1 = 1\n  AND NK.REQUEST_NK = HI.REQUEST_NK\n  AND NK.DIM_REQUEST_ID = HI.DIM_REQUEST_ID;<\/code><\/pre>\n
E vista, dove per ogni record \u00e8 raccolta l'informazione storica. Necessaria per costruire un collegamento storicamente corretto con i fatti.<\/p>\n
\"Maggiore
\n
\nVista storica SCD2<\/b><\/p>\n
\/* Content: actual view on scd table *\/\nSELECT SCD.DIM_REQUEST_ID,\n  SCD.DIM_REQUEST_ID_HIST,\n  SCD.REQUEST_NK,\n  SCD.PAGE_TITLE,\n  SCD.PAGE_DESCR,\n  SCD.PAGE_KEYWORDS,\n  SCD.DELETE_FLAG,\n  CASE\n    WHEN HIS.UPDATE_DT IS NULL\n    THEN 1\n    ELSE 0 END ACTIVE_FLAG,\n  SCD.DIM_REQUEST_ID_HIST AS ID_FROM,\n  SCD.DIM_REQUEST_ID AS ID_TO,\n  CASE\n    WHEN SCD.DIM_REQUEST_ID_HIST=-1\n    THEN 3600\n    ELSE IFNULL(SCD.UPDATE_DT,3600)\n  END AS TIME_FROM,\n  CASE\n    WHEN HIS.UPDATE_DT IS NULL\n    THEN 253370764800\n    ELSE HIS.UPDATE_DT\n  END AS TIME_TO,\n  CASE\n    WHEN SCD.DIM_REQUEST_ID_HIST=-1\n    THEN STRFTIME('%d.%m.%Y %H:%M', DATETIME(3600, 'unixepoch'))\n    ELSE STRFTIME('%d.%m.%Y %H:%M', DATETIME(IFNULL(SCD.UPDATE_DT,3600), 'unixepoch'))\n  END AS ACTIVE_FROM,\n  CASE\n    WHEN HIS.UPDATE_DT IS NULL\n    THEN STRFTIME('%d.%m.%Y %H:%M', DATETIME(253370764800, 'unixepoch'))\n    ELSE STRFTIME('%d.%m.%Y %H:%M', DATETIME(HIS.UPDATE_DT, 'unixepoch'))\n  END AS ACTIVE_TO\nFROM\n  DIM_REQUEST SCD\n  LEFT OUTER JOIN DIM_REQUEST HIS\n  ON SCD.REQUEST_NK = HIS.REQUEST_NK AND SCD.DIM_REQUEST_ID = HIS.DIM_REQUEST_ID_HIST;<\/code><\/pre>\n
Aggregazione dei dati<\/h4>\n
\nLa compressione (aggregazione) consente di valutare i dati a un livello pi\u00f9 alto e di rilevare anomalie e tendenze che non sono visibili nei rapporti dettagliati.<\/p>\n
Ad esempio, nell'attributo con i codici di stato delle richieste DIM_HTTP_STATUS aggiungeremo un gruppo:<\/p>\n
STATUS \/ GRUPPO
\n0xx \/ n.a.
\n1xx \/ Informativo
\n2xx \/ Riuscito
\n3xx \/ Reindirizzamento
\n4xx \/ Errore Client
\n5xx \/ Errore Server<\/p><\/blockquote>\n
 La misura degli agenti utente DIM_USER_AGENT conterr\u00e0 gli attributi AGENT_OS e AGENT_BOT, responsabili dei gruppi. Possono essere popolati durante il processo ETL:<\/p>\n
Caricamento di DIM_USER_AGENT<\/b><\/p>\n
\/* Propagate the user agent from access log *\/\nINSERT INTO DIM_USER_AGENT (USER_AGENT_NK, AGENT_OS, AGENT_ENGINE, AGENT_DEVICE, AGENT_BOT, UPDATE_DT)\nWITH CLS AS (\n\tSELECT BROWSER\n\tFROM STG_ACCESS_LOG WHERE LENGTH(BROWSER)>1\n\tGROUP BY BROWSER\n)\nSELECT\n\tCLS.BROWSER AS USER_AGENT_NK,\n\tCASE\n\tWHEN INSTR(CLS.BROWSER,'Macintosh')>0\n\t\tTHEN 'Macintosh'\n\tWHEN INSTR(CLS.BROWSER,'iPhone')>0\n\t\t\t OR INSTR(CLS.BROWSER,'iPad')>0\n\t\t\t OR INSTR(CLS.BROWSER,'iPod')>0\n\t\t\t OR INSTR(CLS.BROWSER,'Apple TV')>0\n\t\t\t OR INSTR(CLS.BROWSER,'Darwin')>0\n\t\tTHEN 'iOS'\n\tWHEN INSTR(CLS.BROWSER,'Android')>0\n\t\tTHEN 'Android'\n\tWHEN INSTR(CLS.BROWSER,'X11;')>0 OR INSTR(CLS.BROWSER,'Wayland;')>0 OR INSTR(CLS.BROWSER,'linux-gnu')>0\n\t\tTHEN 'Linux'\n\tWHEN INSTR(CLS.BROWSER,'BB10;')>0 OR INSTR(CLS.BROWSER,'BlackBerry')>0\n\t\tTHEN 'BlackBerry'\n\tWHEN INSTR(CLS.BROWSER,'Windows')>0\n\t\tTHEN 'Windows'\n\tELSE 'n.a.' END AS AGENT_OS, -- OS\n\tCASE\n\tWHEN INSTR(CLS.BROWSER,'AppleCoreMedia')>0\n\t\tTHEN 'AppleWebKit'\n\tWHEN INSTR(CLS.BROWSER,') ')>1 AND LENGTH(CLS.BROWSER)>INSTR(CLS.BROWSER,') ')\n\t\tTHEN COALESCE(SUBSTR(CLS.BROWSER, INSTR(CLS.BROWSER,') ')+2, LENGTH(CLS.BROWSER) - INSTR(CLS.BROWSER,') ')-1), 'N\/A')\n\tELSE 'n.a.' END AS AGENT_ENGINE, -- Engine\n\tCASE\n\tWHEN INSTR(CLS.BROWSER,'iPhone')>0\n\t\tTHEN 'iPhone'\n\tWHEN INSTR(CLS.BROWSER,'iPad')>0\n\t\tTHEN 'iPad'\n\tWHEN INSTR(CLS.BROWSER,'iPod')>0\n\t\tTHEN 'iPod'\n\tWHEN INSTR(CLS.BROWSER,'Apple TV')>0\n\t\tTHEN 'Apple TV'\n\tWHEN INSTR(CLS.BROWSER,'Android ')>0 AND INSTR(CLS.BROWSER,'Build')>0\n\t\tTHEN COALESCE(SUBSTR(CLS.BROWSER, INSTR(CLS.BROWSER,'Android '), INSTR(CLS.BROWSER,'Build')-INSTR(CLS.BROWSER,'Android ')), 'n.a.')\n\tWHEN INSTR(CLS.BROWSER,'Android ')>0 AND INSTR(CLS.BROWSER,'MIUI')>0\n\t\tTHEN COALESCE(SUBSTR(CLS.BROWSER, INSTR(CLS.BROWSER,'Android '), INSTR(CLS.BROWSER,'MIUI')-INSTR(CLS.BROWSER,'Android ')), 'n.a.')\n\tELSE 'n.a.' END AS AGENT_DEVICE, -- Device\n\tCASE\n\tWHEN INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'yandex.com')>0\n\t\tTHEN 'yandex'\n\tWHEN INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'googlebot')>0\n\t\tTHEN 'google'\n\tWHEN INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'bingbot')>0\n\t\tTHEN 'microsoft'\n\tWHEN INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'ahrefsbot')>0\n\t\tTHEN 'ahrefs'\n\tWHEN INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'jobboersebot')>0 OR INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'jobkicks')>0\n\t\tTHEN 'job.de'\n\tWHEN INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'mail.ru')>0\n\t\tTHEN 'mail.ru'\n\tWHEN INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'baiduspider')>0\n\t\tTHEN 'baidu'\n\tWHEN INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'mj12bot')>0\n\t\tTHEN 'majestic-12'\n\tWHEN INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'duckduckgo')>0\n\t\tTHEN 'duckduckgo'\n\tWHEN INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'bytespider')>0\n\t\tTHEN 'bytespider'\n\tWHEN INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'360spider')>0\n\t\tTHEN 'so.360.cn'\n\tWHEN INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'compatible')>0 OR INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'http')>0\n\t\tOR INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'libwww')>0 OR INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'spider')>0\n\t\tOR INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'java')>0 OR INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'python')>0\n\t\tOR INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'robot')>0 OR INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'curl')>0 OR INSTR(LOWER(CLS.BROWSER),'wget')>0\n\t\tTHEN 'other'\n\tELSE 'n.a.' END AS AGENT_BOT, -- Bot\n\tSTRFTIME('%s','now') AS UPDATE_DT\nFROM CLS\nLEFT OUTER JOIN DIM_USER_AGENT TRG\nON CLS.BROWSER = TRG.USER_AGENT_NK\nWHERE TRG.DIM_USER_AGENT_ID IS NULL<\/code><\/pre>\n
Integrazione dei dati<\/h4>\n
\nIncluda l'organizzazione della trasmissione dei dati dal sistema operativo al report. \u00c8 necessario creare una tabella di staging con una struttura simile alla sorgente.<\/p>\n
Nella staging, le informazioni sulle pagine web arrivano dal backup del CMS in forma di richieste di inserimento.<\/p>\n
Il caricamento della tabella storica DIM_REQUEST con dati di base avviene in tre fasi: caricamento di nuove chiavi e attributi, aggiornamento di quelli esistenti e registrazione dei record eliminati.<\/p>\n
Caricamento di nuovi record SCD2<\/b><\/p>\n
\/* Load request table SCD from master data *\/\nINSERT INTO DIM_REQUEST (DIM_REQUEST_ID_HIST, REQUEST_NK, PAGE_TITLE, PAGE_DESCR, PAGE_KEYWORDS, DELETE_FLAG, UPDATE_DT)\nWITH CLS  AS ( -- prepare keys\n\tSELECT\n\t'\/' || NAME AS REQUEST_NK,\n\tTITLE       AS PAGE_TITLE,\n\tCASE WHEN DESCRIPTION = '' OR DESCRIPTION IS NULL\n\t     THEN 'n.a.' ELSE DESCRIPTION\n\tEND AS PAGE_DESCR,\n\tCASE WHEN KEYWORDS = '' OR KEYWORDS IS NULL\n\t     THEN 'n.a.' ELSE KEYWORDS\n\tEND AS PAGE_KEYWORDS\n\tFROM STG_CMS_MENU\n\tWHERE CONTENT_TYPE != 'folder' -- only web pages\n\t  AND PAGE_TITLE != 'n.a.' -- master data which make sense\n)\n\/* new records from stage: CLS *\/\nSELECT\n\t-1 AS DIM_REQUEST_ID_HIST,\n\tCLS.REQUEST_NK,\n\tCLS.PAGE_TITLE,\n\tCLS.PAGE_DESCR,\n\tCLS.PAGE_KEYWORDS,\n\t0 AS DELETE_FLAG,\n\tSTRFTIME('%s','now') AS UPDATE_DT\nFROM CLS\nLEFT OUTER JOIN\n (\n\tSELECT\n\tDIM_REQUEST_ID,\n\tREQUEST_NK,\n\tPAGE_TITLE,\n\tPAGE_DESCR,\n\tPAGE_KEYWORDS\n\tFROM DIM_REQUEST_V_ACT\n) TRG ON CLS.REQUEST_NK = TRG.REQUEST_NK\nWHERE TRG.REQUEST_NK IS NULL -- no such record in data mart<\/code><\/pre>\n
Aggiornamento degli attributi SCD2<\/b><\/p>\n
\/* Load request table SCD from master data *\/\nINSERT INTO DIM_REQUEST (DIM_REQUEST_ID_HIST, REQUEST_NK, PAGE_TITLE, PAGE_DESCR, PAGE_KEYWORDS, DELETE_FLAG, UPDATE_DT)\nWITH CLS  AS ( -- prepare keys\n\tSELECT\n\t'\/' || NAME AS REQUEST_NK,\n\tTITLE       AS PAGE_TITLE,\n\tCASE WHEN DESCRIPTION = '' OR DESCRIPTION IS NULL\n\t     THEN 'n.a.' ELSE DESCRIPTION\n\tEND AS PAGE_DESCR,\n\tCASE WHEN KEYWORDS = '' OR KEYWORDS IS NULL\n\t     THEN 'n.a.' ELSE KEYWORDS\n\tEND AS PAGE_KEYWORDS\n\tFROM STG_CMS_MENU\n\tWHERE CONTENT_TYPE != 'folder' -- only web pages\n\t  AND PAGE_TITLE != 'n.a.' -- master data which make sense\n)\n\/* updated records from stage: CLS and build reference to history: HIST *\/\nSELECT\n\tHIST.DIM_REQUEST_ID AS DIM_REQUEST_ID_HIST,\n\tHIST.REQUEST_NK,\n\tCLS.PAGE_TITLE,\n\tCLS.PAGE_DESCR,\n\tCLS.PAGE_KEYWORDS,\n\t0 AS DELETE_FLAG,\n\tSTRFTIME('%s','now') AS UPDATE_DT\nFROM CLS,\n     DIM_REQUEST_V_ACT TRG,\n     DIM_REQUEST HIST\nWHERE CLS.REQUEST_NK = TRG.REQUEST_NK\n  AND TRG.DIM_REQUEST_ID = HIST.DIM_REQUEST_ID\n  AND ( CLS.PAGE_TITLE != HIST.PAGE_TITLE \/* changes only *\/\n     OR CLS.PAGE_DESCR != HIST.PAGE_DESCR\n     OR CLS.PAGE_KEYWORDS != HIST.PAGE_KEYWORDS )<\/code><\/pre>\n
Record eliminati SCD2<\/b><\/p>\n
\/* Load request table SCD from master data *\/\nINSERT INTO DIM_REQUEST (DIM_REQUEST_ID_HIST, REQUEST_NK, PAGE_TITLE, PAGE_DESCR, PAGE_KEYWORDS, DELETE_FLAG, UPDATE_DT)\nWITH CLS  AS ( -- prepare keys\n\tSELECT\n\t'\/' || NAME AS REQUEST_NK,\n\tTITLE       AS PAGE_TITLE\n\tFROM STG_CMS_MENU\n\tWHERE CONTENT_TYPE != 'folder' -- only web pages\n\t  AND PAGE_TITLE != 'n.a.' -- master data which make sense\n)\n\/*  deleted records in data mart: TRG *\/\nSELECT\n\tTRG.DIM_REQUEST_ID AS DIM_REQUEST_ID_HIST,\n\tTRG.REQUEST_NK,\n\tTRG.PAGE_TITLE,\n\tTRG.PAGE_DESCR,\n\tTRG.PAGE_KEYWORDS,\n\t1 AS DELETE_FLAG,\n\tSTRFTIME('%s','now') AS UPDATE_DT\nFROM (\n\tSELECT\n\tDIM_REQUEST_ID,\n\tREQUEST_NK,\n\tPAGE_TITLE,\n\tPAGE_DESCR,\n\tPAGE_KEYWORDS\n\tFROM DIM_REQUEST_V_ACT\n\tWHERE PAGE_TITLE != 'n.a.' -- track master data only\n\t  AND DELETE_FLAG = 0 -- not already deleted\n) TRG\nLEFT OUTER JOIN CLS ON TRG.REQUEST_NK = CLS.REQUEST_NK\nWHERE CLS.REQUEST_NK IS NULL -- no such record in stage<\/code><\/pre>\n
Ogni sorgente di dati deve essere accompagnata da una descrizione formale, ad esempio, nel file readme.txt:<\/p>\n
Destinatario dei dati formalmente\/tecnicamente: nome, indirizzo email
\nFornitore dei dati formalmente\/tecnicamente: nome, indirizzo email
\nSorgente dei dati: percorso del file, nomi dei servizi
\nInformazioni sull'accesso ai dati: utenti e password<\/p><\/blockquote>\n
\nLo schema di flusso dei dati aiuter\u00e0 nel processo di monitoraggio e aggiornamento, ad esempio, in forma testuale:<\/p>\n
Movimentazione del file. Fonte: ftp.domain.net: \/logs\/access.log Obiettivo: \/var\/www\/access.log
\nLettura nella staging. Obiettivo: STG_ACCESS_LOG
\nCaricamento e trasformazione. Obiettivo: FCT_ACCESS_REQUEST_REF_HH
\nCaricamento e trasformazione. Obiettivo: FCT_ACCESS_USER_AGENT_DD
\nRapporto. Obiettivo: \/var\/www\/report.html<\/p><\/blockquote>\n
Conclusione<\/h4>\n
\nPertanto, l'articolo descrive meccanismi come l'integrazione dei dati di base e l'introduzione di nuovi livelli di aggregazione. Sono necessari per la costruzione di magazzini di dati al fine di ottenere ulteriori conoscenze e migliorare la qualit\u00e0 delle informazioni.
\n
Fonte: habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"
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