사용자 참여/활동 계산

Question

나는 여러 MySQL 쿼리를 사용하여 사용자 참여/활동을 계산하는 웹 사이트를 운영하고 있습니다.

일반 사용자를 위해 나는 물을 것이다 :

얼마나 많은 업데이트가 만들었다? 사진이 몇 장이나 업로드 되었습니까? 등

관련 테이블, 업데이트, 사진에 대한 기본적인 COUNT 개 검색어입니다. 점수를 얻기 위해 각 점수를 합산합니다. 각 쿼리에는 하나의 JOIN이 필요하며 각 쿼리에는 약 0.0006 초가 소요되며 각 사용자에 대해 총 10 개의 쿼리가 수행되고 0.006 초가 소요됩니다.

한 명의 사용자에게는별로 좋지 않지만 10 분의 이론 처리 시간과 약 1,000,000 개의 DB 쿼리에 대해 100,000 명의 사용자에 대해 계산해야합니다. 내가 잘못된 방식으로 문제에 접근하고있는 것처럼 느껴지고 어떤 아이디어가 있는지 궁금해하고 있었습니까?

사용자 기록에 사용자 점수를 저장하고 특정 작업을 수행 할 때마다 사용자 점수를 늘리는 방법을 생각했지만 유연하지는 않습니다 (다시 돌아가서 특정 날짜에 얼마나 많은 점수가 발생했는지 확인할 수는 없습니다). 예를 들어).

도움을 주시면 큰 도움이됩니다.

Answer 1

가 구성되어, 당신은 총 "활동"을 얻기 위해 같은 것을 할 수있는 사용자가 수행 한 :

SELECT users.user_id, 
     (update_counts.update_count + photo_counts.photo_count) AS activity_count 
FROM users 
    INNER JOIN 
     (
     SELECT updates.user_id AS user_id, 
       COUNT(updates.*) AS update_count 
     FROM updates 
     GROUP BY user_id 
     ) AS update_counts ON users.user_id = update_counts.user_id 
    INNER JOIN 
     (
     SELECT photos.user_id AS user_id, 
       COUNT(photos.*) AS photo_count 
     FROM photos 
     GROUP BY user_id 
     ) AS photo_counts ON users.user_id = photo_counts.user_id 
GROUP BY users.user_id 

은 분명히 당신은 테이블을 추가 할 수 있습니다 당신이 필요로하고 당신이 적합하다고 생각하는대로 물건을 비울 수 있습니다. 각 테이블의 user_id 필드에 대한 인덱스가 있으면 테이블이 얼마나 커지는 지에 따라 다르지만 실제로는 잘 수행되어야합니다.

테이블이 커지면 캐시 테이블에서 activity_count를 캐싱해야합니다. 물론 필요한 경우 날짜별로 값을 캐시 할 수 있습니다.

대략적인 추정 만하면되는 경우, 일정한 빈도로 (예 : 매일 밤마다)이 쿼리를 실행하고 결과를 캐시 할 수 있습니다. 캐시 테이블을 업데이트하기 위해 모든 테이블에 트리거를 작성하는 것보다 덜 관입적입니다.

Answer 2

user_activity 링크 테이블이 있어야합니다. action_id, user_id 및 timestamp이 필요합니다. 예를 들어 사용자가 사진을 업로드하면 activity_id = 2 (activities 테이블에서 참조한 '사진 업로드'의 경우), user_id 및 현재 타임 스탬프로 레코드가 생성됩니다. 이는 쉽게 쿼리 할 수 ​​있으며 많은 사용자가있는 경우 장기 실행 쿼리에 대한 걱정을 없애줍니다.

Answer 3

11 웨이 조인을하고 싶지 않으면 각 사용자 업데이트 후에 삽입하는이 목적을 위해 별도의 테이블을 만듭니다.

해당 테이블에는 사용자 이름, 타임 스탬프, 섹션 (테이블의 출처) 및 다른 테이블의 고유 ID가 있어야하므로 삭제에 대한 역 참조를 가질 수 있습니다.

Answer 4

정말 필요하기 전에 최적화하려고하는 것처럼 나에게 들립니다. 10 만 명의 사용자가없는 경우 필요 할 때까지 이러한 문제에 대해 걱정할 필요가 없습니다.

최적화가 필요없는 이유가 없다고해서, 아직 해결하지 못한 문제를 너무 과장하려고하지 마십시오.

약간의 불일치가있을 수 있지만 로그인 할 때 (memcached를 사용하여) 각 사용자의 계산 결과를 캐싱하고 카운트 중 하나를 업데이트 할 때 캐시 만 업데이트 할 수 있습니다. 사용자가 매우 활발한 경우 매시간 만 업데이트하는 것이 더 효율적입니다. 각 테이블은 어떤 종류의 user_id 필드가 어디에 테이블을 가정

Answer 5

이것은 과도한 응용 프로그램 일 수 있지만 항상 OLAP 경로로 이동할 수 있습니다. 이를 통해 사용자 및 시간 범위와 같은 여러 차원에서 사전 집계 된 측정 값을 가질 수 있습니다. 이를 통해 다양한보고 요구에 맞는 유연한 프레임 워크를 얻을 수 있습니다. SQL Server Analysis Services 패키지는 우리 회사에서 잘 작동했습니다.