一、技术栈介绍
我们当前的项目,后端是node 搭建,数据库是非关系型数据库 mongodb。
二、数据情况介绍
日志存储存储格式如下:
主要包括:
key | 意义 |
---|---|
type | 当前访问类型 |
actionTime | 访问时间 |
content | 访问内容 |
erp、fullname、orgname、fullOrgname | 用户信息 |
三、统计需求
需求1: 统计报表页面下,不同报表的pv、uv
mongodb 中数据的统计主要通过 aggregate(聚合)实现。
这里,我默认看到这篇文章的你,到mogodb有一定了解。如果 不了解的话,也没关系,我会给你提供一些资料,并对代码和思路进行详细说明。
步骤1:筛选,符合时间的,日志类型为页面,访问为报表页面的日志列表。
{
// mongodb的筛选使用 $match。
$match: {
type:'browse', // 类型为页面
actionTime: { // 筛选时间范围内的
'$gte': formatStart, // $gte 为mongodb中的大于操作符
'$lte': formatEnd // $lte 为mongodb中的小于操作符
},
// 这里content 匹配,是根据业务而定,报表页面都具有 /analysis/event ; 且包含/table 的报表url 才是有效的
// 这里通过 $all 实现同时满足的查询; $in 为其中一个满足;$nin 为其中一个不满足
content: { '$all': [ /\/analysis\/event/, /table/] },
},
},
步骤2:取 content 中的tableName 部分
我们记录的页面URL 一定是完整的URL,但是最后展示的却是URL中的一部分。因此,需要对content 的内容进行截取。 通过上一篇文章,我们将URL统一成了全部为 /table/tableName 结尾的格式。 也就是说,我们只需要截取最后的tableName。
由于URL 不定长,因此我们无法直接指定截取索引。只能通过如下方式完成:
{
// project 为聚合操作中的一个步骤,主要是进行映射
$project: {
_id: 1,
// 通过 $split 对url 进行分割
content: { '$split': ['$content', '/'] },
actionTime: 1, // 不变的话,则可以设置为 1
erp: 1,
fullname: 1
},
},
{
$project: {
_id: 1,
// 通过 $arrayElemAt 取最后一项,即tableName
content: { $arrayElemAt: ['$content', -1] },
actionTime: 1,
erp: 1,
fullname: 1
},
},
步骤3:进行分组统计
从这里开始,uv 和 pv 的统计逻辑不同了。
先思考一下,pv 计算的是同一时间范围下,同一页面。pv分组聚合代码为:
{
// $group 对应 sql 中的 group by
$group: {
_id: {
content: '$content',
// 分组一定是按天分组,用 $substrBytes 取天
actionTime: { $substrBytes: ['$actionTime', 0, 10] },
},
// total 表示将分组统计的结果记为 total
total: { $sum: 1 }
}
},
{
// 由于我们是按 content 和 actiontime 进行分组的,分组后,需要将这两个值展开
$project: { _id: 0, content: '$_id.content', total: 1, date: '$_id.actionTime' }
},
而,uv 统计的时候,是同时按人、时间、页面进行统计的。uv 统计代码为:
{
// 先对每天每个人访问的内容进行去重
$group: {
_id: {
actionTime: { $substrBytes: ['$actionTime', 0, 10] },
erp: '$erp',
fullname: '$fullname',
content: '$content'
},
num: { $sum: 1 }
}
},
{
// 上面分组之后,再统计uv
$group: {
_id: {
actionTime: '$_id.actionTime',
content: '$_id.content',
},
total: { $sum: 1 }
}
},
{
$project: { _id: 0, content: '$_id.content', total: 1, date: '$_id.actionTime' }
},
需求2:统计整体平台下的PV、UV
平台整体下的pv 反而更简单了。
这是只展示统计代码。
PV统计代码:
{
$match: {
type:'browse',
actionTime: {
'$gte': formatStart,
'$lte': formatEnd
}
},
},
{
$group: {
_id: { actionTime: { $substrBytes: ['$actionTime', 0, 10] } },
total: { $sum: 1 }
}
},
{
$project: { _id: 0, total: 1, date: '$_id.actionTime' }
},
uv统计代码:
{
// 筛选满足条件的数据
$match: {
type:'browse',
actionTime: {
'$gte': formatStart,
'$lte': formatEnd
}
},
},
{
// 按人去重
$group: {
_id: {
actionTime: { $substrBytes: ['$actionTime', 0, 10] },
erp: '$erp',
fullname: '$fullname',
},
num: { $sum: 1 }
}
},
{
$group: {
_id: {
// 统计人数
actionTime: '$_id.actionTime',
},
total: { $sum: 1 }
}
},
{
$project: { _id: 0, total: 1, date: '$_id.actionTime' }
},
参考文档
聚合相关的文档如下:
官方聚合实例书:
https://www.practical-mongodb-aggregations.com/front-cover.html
mongodb官方文档: 聚合支持的步骤
Aggregation Pipeline Stages — MongoDB Manual
mongodb官方文档:聚合所支持的操作符
Aggregation Pipeline Operators — MongoDB Manual
四、总结
写到这里,关于用户日志监控需求的记录也就结束了。
现在回过头看,这个需求其实不复杂,难的是,
学会如何使用mongodb 进行数据统计、以及收集到想要的信息。
总结的目的,也是强化收集信息和数据统计的能力。
其实互联网行业,很多时候也是经验主义,你像这种统计需求,在做过完整的前端监控的人看来,可能就是芝麻粒大的需求,但是对于我这种第一次近距离接触前端监控的人来说,却显得如此吃力。
后续还会更深的去了解,去总结其他类型的监控实现方式,也会展开对mongodb的学习和利用。