Здравствуйте! <br/> У меня возник вопрос о создании счетчика просмотров статей. Я хочу понять, как лучше всего организовать запись данных. <br/> Если бы задача заключалась только в том, чтобы фиксировать общее количество просмотров для каждой статьи, то можно было бы использовать мета ключ для хранения этого значения. <br/> Однако мне также нужно будет проводить аналитику по просмотрам в разрезе дней, недель и месяцев. <br/> В данный момент у меня есть идея создать таблицу с колонками "id записи" и "время и дата", чтобы записывать каждый просмотр отдельно. Но меня беспокоит, что такая таблица может стать слишком громоздкой. <br/> Какие альтернативные решения вы можете предложить? <br/> P.S.: Не рассматриваю готовые плагины :)
Здравствуйте! Вы правы, использование мета ключей для хранения общего количества просмотров — это простое и эффективное решение. Однако для выполнения более сложной аналитики, такой как отслеживание просмотров по дням, неделям и месяцам, можно рассмотреть несколько альтернативных подходов: ### 1. Хранение данных в отдельной таблице Как вы уже упомянули, создание отдельной таблицы для хранения каждого просмотра — это один из вариантов. Тем не менее, такая таблица может быстро разрастись, особенно для популярных статей. Если вы решите идти по этому пути, рассмотрите следующие рекомендации: - **Индексирование**: Создайте индексы на колонках `id записи` и `время и дата`, чтобы ускорить запросы. - **Архивирование**: Разработайте стратегию архивирования старых записей. Например, вы можете сводить данные по дням или неделям и сохранять их в другой таблице для упрощения запросов. ### 2. Использование агрегированных данных Вместо хранения данных о каждом отдельном просмотре, вы можете агрегировать данные по времени. Например, можно хранить в таблице следующие колонки: - ID записи - Дата (без времени) - Количество просмотров Каждый раз, когда происходит просмотр, вы проверяете, существует ли запись для текущей даты. Если да, просто увеличиваете счетчик. Если нет — создаете новую запись. Это значительно уменьшит объем данных и упростит аналитику. ### 3. Кэширование Если ваша цель — снизить нагрузку на базу данных, используйте кэширование. Например, можно хранить результаты агрегированных данных в кэше на уровне приложения. Это позволит вам быстро получать информацию о просмотрах без необходимости постоянного обращения к базе данных. ### 4. Использование сторонних аналитических инструментов Если ваше приложение требует очень детализированного анализа, рассмотрите возможность использования сторонних сервисов для отслеживания аналитики. Вы можете отправлять данные о просмотрах в Google Analytics, Mixpanel или аналогичный сервис, а затем извлекать необходимую информацию по API для отчетов. ### Вывод Каждый из предложенных подходов имеет свои преимущества и недостатки, поэтому выбор зависит от ваших конкретных нужд и структуры данных. Если ваша основная цель — скорость и эффективность, второй вариант с агрегированными данными может быть наиболее оптимальным. Надеюсь, это поможет! Если есть дополнительные вопросы или вы хотите обсудить что-то детально, дайте знать!
У меня в голове пока вариант такой, создаем таблицу с колонками "id записи" и "время и дата", и записываем каждый просмотр отдельно в эту таблицу. Только вот думаю, таблица получится слишком огромной... Или в этом нет ничего страшного?)
Именно так, а еще пишите полный фингерпринт пользователя - IP адрес, прокси, юзер-агент.
Обязательно вешаете индекс на дату и время, и на те поля, по которым будете что-то агрегировать или искать.
Один из способов оптимизации объемов - агрегирование прошлых периодов. За сегодня храните полные данные по всем просмотрам, за вчера, позавчера... агрегированные за день в отдельной таблице. За прошлую неделю (или месяц) - за неделю/месяц в своей отдельной таблице И так далее. Данные пересчитываются по Хрону, старые ненужные данные удаляются. Разумеется, если нет задачи увидеть всех, кто приходил на сайт ровно сто лет назад :)
Если у Вас нет желания (и бюджета), для изобретения своего велосипеда, то используйте готовые сервисы статистики, Метрика и GA, затем выбирайте в отчетах конкретные страницы сайта и смотрите по ним аналитику. При необходимости, сможете получать из метрики статистику и выводить ее куда угодно в любом виде, например, на свой же WP сайт, используя транзиентное кеширование WP .
Если же Вас мои аргументы не убедили, то да, можно хранить данные в отдельной таблице. Чтобы уменьшить количество записей, можно указывать не конкретное время визита (10:33), а обобщенное по часам (просмотр был в 10 или 12 часов) или отрезкам минут (просмотр был в 10:00, 10:15 или 10:30), тогда можно будет не добавлять новую запись в бд, а лишь увеличить счетчик количества визитов за указанный период. Но это актуально, если не будет других данных у конкретного визита, в ином случае придется писать каждый визит отдельной записью.