Küçük depolama alanınızda daha fazla site istatistiği

Site istatistiklerini analiz ederek sitede neler olduğuna dair bir fikir ediniriz. Sonuçları ürün veya hizmet hakkındaki diğer bilgilerle karşılaştırır ve böylece deneyimimizi geliştiririz.

İlk sonuçların analizi tamamlandığında, bilgiler anlaşıldığında ve sonuçlar çıkarıldığında bir sonraki aşama başlar. Fikirler ortaya çıkıyor: Verilere diğer taraftan bakarsanız ne olacak?

Bu aşamada analiz araçlarının sınırlamaları vardır. Google Analytics'in benim için yeterli olmamasının nedenlerinden biri de bu, yani verilerimi görme ve işleme yeteneğinin sınırlı olması.

Her zaman temel verileri (ana veriler) hızlı bir şekilde yüklemek, başka bir toplama düzeyi eklemek veya mevcut değerleri farklı şekilde yorumlamak istedim.

Bunu yapmak kolaydır senin küçük deponda Access.log dosyasına dayalı ve SQL dili bunun için yeterlidir.

Peki hangi soruların yanıtlanmasını istiyordum?

Sitede ne ve ne zaman değişti?

Temel verilerdeki (ana veriler) değişikliklerin geçmişi her zaman ilgi çekicidir.

SQL rapor sorgusu

SELECT
	1 as 'SideStackedBar: Content Updates by Months',
	strftime('%m/%Y', datetime(UPDATE_DT, 'unixepoch')) AS 'Day',
	COUNT(CASE WHEN PAGE_TITLE != 'n.a.' THEN DIM_REQUEST_ID END) AS 'Web page updates',
	COUNT(CASE WHEN PAGE_DESCR = 'IMAGES' THEN DIM_REQUEST_ID END) AS 'Image uploads',
	COUNT(CASE WHEN PAGE_DESCR = 'VIDEO' THEN DIM_REQUEST_ID END) AS 'Video uploads',
	COUNT(CASE WHEN PAGE_DESCR = 'AUDIO' THEN DIM_REQUEST_ID END) AS 'Audio uploads'
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

Örneğin bir noktada arama motoru optimizasyonu gerçekleştirildi veya siteye yeni içerik eklendi ve bu nedenle trafikte artış bekleniyor.

kullanıcı grubu

Bir grubun en basit örneği, kullanıcı aracısı veya işletim sisteminin adıdır.

Kullanıcı aracısı boyutu yaklaşık bin kayıt biriktirdi ve grup içindeki aracıların dağılımının dinamiklerini görmek ilgimi çekti.

SQL rapor sorgusu

SELECT
	1 AS 'SideStackedBar: User Agents',
	AGENT_OS AS 'OS',
	SUM(CASE WHEN AGENT_BOT = 'n.a.' THEN 1 ELSE 0 END ) AS 'User Agent of Users',
	SUM(CASE WHEN AGENT_BOT != 'n.a.' THEN 1 ELSE 0 END ) AS 'User Agent of Bots'
FROM DIM_USER_AGENT
WHERE DIM_USER_AGENT_ID != -1
GROUP BY AGENT_OS
ORDER BY 3 DESC

Çoğu farklı aracı kombinasyonu siteye Windows dünyasından gelir. Kimliği belirlenemeyenler arasında WhatsApp, PocketImageCache, PlayStation, SmartTV vb. vardı.

Haftaya göre kullanıcı grubu etkinliği

Bazı grupları birleştirerek faaliyetlerinin dağılımı gözlemlenebilir.

Örneğin, Linux kümesi kullanıcıları herkesten daha fazla web sitesi trafiği tüketir.

SQL rapor sorgusu

SELECT
1 as 'StackedBar: Traffic Volume by User OS and by Week',
strftime('%W week', datetime(FCT.EVENT_DT, 'unixepoch')) AS 'Week',
SUM(CASE WHEN USG.AGENT_OS IN ('Android', 'Linux') THEN FCT.BYTES ELSE 0 END)/1000 AS 'Android/Linux Users',
SUM(CASE WHEN USG.AGENT_OS IN ('Windows') THEN FCT.BYTES ELSE 0 END)/1000 AS 'Windows Users',
SUM(CASE WHEN USG.AGENT_OS IN ('Macintosh', 'iOS') THEN FCT.BYTES ELSE 0 END)/1000 AS 'Mac/iOS Users',
SUM(CASE WHEN USG.AGENT_OS IN ('n.a.', 'BlackBerry') THEN FCT.BYTES ELSE 0 END)/1000 AS 'Other'
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.' /* users only */
  AND HST.STATUS_GROUP IN ('Successful') /* good pages */
  AND datetime(FCT.EVENT_DT, 'unixepoch') > date('now', '-3 month')
GROUP BY strftime('%W week', datetime(FCT.EVENT_DT, 'unixepoch'))
ORDER BY FCT.EVENT_DT

Yoğun trafik tüketimi

Tablo, en aktif kullanıcı gruplarını ve bunların etkinlik gününü gösterir.
En aktif olanlar Linux kümesine aittir.

SQL rapor sorgusu

SELECT
1 AS 'Table: User Agent with Havy Usage',
strftime('%d.%m.%Y', datetime(FCT.EVENT_DT, 'unixepoch')) AS 'Day',
ROUND(1.0*SUM(FCT.BYTES)/1000000, 1) AS 'Traffic MB',
ROUND(1.0*SUM(FCT.IP_CNT)/SUM(1), 1) AS 'IPs',
ROUND(1.0*SUM(FCT.REQUEST_CNT)/SUM(1), 1) AS 'Requests',
USA.DIM_USER_AGENT_ID AS 'ID',
MAX(USA.USER_AGENT_NK) AS 'User Agent',
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

Gün ve temsilci kimliği özelliklerini kullanarak, bireysel kullanıcı gruplarının günlerine ilişkin istatistikleri hızlı bir şekilde bulmak ve takip etmek mümkün hale gelir. Gerektiğinde ayrıntılı bilgileri aşama tablosunda hızlı bir şekilde bulabilirsiniz.

Bilgi nasıl alınır?

Access.log dosyasındaki bilgiler Ek veri kaynaklarının entegre edilmesi ve yeni toplama ve gruplandırma düzeylerinin getirilmesiyle daha da verimli hale getirilebilir.

Temel veriler ve varlıklar

Temel veriler varlıklarla ilgili bilgileri içerir: bir mağaza söz konusu olduğunda web sayfaları, resimler, video ve ses içeriği - ürünler.

Varlıkların kendisi ölçüm görevi görür ve niteliklerdeki değişiklikleri saklama sürecine tarihselleştirme denir. Bir veritabanında bu süreç genellikle yavaş değişen boyutlar (SCD) şeklinde uygulanır.

Kaynak veriler çeşitli sistemlerden gelebilir, bu nedenle neredeyse her zaman entegre edilmeleri gerekir.

Yavaş yavaş değişen boyut

DIM_REQUEST boyutu, sitedeki isteklerle ilgili bilgileri geçmiş biçimde içerecektir.

Tablo SCD2

CREATE TABLE DIM_REQUEST ( /* scd table for user requests */
  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.', /* request without ?parameters */
  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);

Buna ek olarak, tüm kayıtları her zaman en son durumda görüntüleyen bir görünüm oluşturacağız. Ölçümün kendisini yüklemek için gereklidir.

SCD2'nin mevcut temsili

/* 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;

Ve her giriş için geçmiş bilgilerin toplandığı bir görünüm. Gerçeklerle tarihsel olarak doğru bir bağlantı kurmak gerekiyor.

SCD2'nin tarihsel sunumu

/* 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;

Veri toplama

Sıkıştırma (toplama), verileri daha yüksek düzeyde değerlendirmenize ve ayrıntılı raporlarda görünmeyen anormallikleri ve eğilimleri tespit etmenize olanak tanır.

Örneğin, DIM_HTTP_STATUS istek durum kodlarına sahip boyuta bir grup ekleyin:

DURUM/GRUP
0xx/n.a.
1xx/Bilgi
2xx/Başarılı
3xx/Yönlendirme
4xx/İstemci Hatası
5xx/Sunucu Hatası

DIM_USER_AGENT kullanıcı aracısı boyutu, gruplardan sorumlu AGENT_OS ve AGENT_BOT niteliklerini içerecektir. Bunlar ETL işlemi sırasında doldurulabilir:

DIM_USER_AGENT yükleniyor

/* 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

Veri entegrasyonu

Verilerin işletim sisteminden raporlama sistemine aktarımının düzenlenmesini içerir. Bunu yapmak için kaynağa benzer yapıya sahip bir sahne tablosu oluşturmanız gerekir.

Web sayfalarına ilişkin bilgiler CMS yedeklemesinden ekleme istekleri şeklinde sahneye gelir.

DIM_REQUEST geçmiş tablosunun temel verilerle yüklenmesi üç adımda gerçekleşir: yeni anahtarların ve niteliklerin yüklenmesi, mevcut olanların güncellenmesi ve silinen kayıtların kaydedilmesi.

Yeni SCD2 kayıtları yükleniyor

/* 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

SCD2 Niteliklerini Güncelleme

/* 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 )

Silinen SCD2 kayıtları

/* 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

Her veri kaynağına, örneğin readme.txt dosyasında resmi bir açıklama eşlik etmelidir:

Verilerin resmi/teknik olarak alıcısı: adı, e-posta adresi
Resmi/teknik olarak veri sağlayıcı: isim, e-posta adresi
Veri kaynağı: dosya yolu, hizmet adları
Veri erişim bilgileri: kullanıcılar ve şifreler

Veri akış şeması, örneğin metin biçiminde bakım ve güncelleme sürecinde yardımcı olacaktır:

Bir dosyayı taşıma. Kaynak: ftp.domain.net: /logs/access.log Hedef: /var/www/access.log
Sahnede okuyorum. Hedef: STG_ACCESS_LOG
Yükleme ve dönüştürme. Hedef: FCT_ACCESS_REQUEST_REF_HH
Yükleme ve dönüştürme. Hedef: FCT_ACCESS_USER_AGENT_DD
Rapor. Hedef: /var/www/report.html

Aviator apk

Bu nedenle makale, temel verilerin entegrasyonu ve yeni toplama düzeylerinin getirilmesi gibi mekanizmaları açıklamaktadır. Ek bilgi elde etmek ve bilginin kalitesini artırmak için veri ambarları oluştururken bunlara ihtiyaç vardır.

Kaynak: habr.com