Projektarbeit

Erstellen einer Webseitenstatistikmithilfe eines OLAP-Servers

Jan LübeckEnvers AG

Jan LübeckErstellen einer Webseitenstatistik mithilfe eines OLAP-

Servers

Ist - Analyse

Konzept

Realisierung

Fazit

Einleitung

Ist - Analyse

Konzept

Realisierung

Fazit

Agenda

Einleitung

Jan LübeckErstellen einer Webseitenstatistik mithilfe eines OLAP-

Servers

Einleitung

Jan LübeckErstellen einer Webseitenstatistik mithilfe eines OLAP-

Servers

• Seit 2000 in DU-Rheinhausen• Zur Zeit 11 Mitarbeiter• IT Dienstleistungen• Entwicklung/Vermarktung von

Softwarelösungen

Die Envers AG

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Servers

• Eigenes CMS “Flexcove 3”• Modularer Aufbau• Serverseitiges Sessionsystem• Administration über

Controlcenter

Das CMS

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Servers

Ist-Analyse

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Servers

• Speicherung pro Seitenzugriff– Relationale Datenbank ( MySQL )– 2 Tabellen• 1. Tabelle: Zugriffsdaten• 2. Tabelle: Parameter pro Zugriff( 1:n )

• Große Datenmengen• Flexible Datensammlung

Datensammlung

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• Anzeige pro Zeiteinheit:– Benutzerzahlen – Seitenaufrufe– Referer– Javascript – Bildschirmauflösung

Auswertung

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• Daten per SQL-Statements• Neuberechnung bei jeder

Abfrage• „Joins“ mit anderen

Datenbanken• Langsam:– 4 bis 11 Minuten

Performance

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• Google Analytics:– Javascript nötig

• Log-Auswertung:– Entweder Langsam– Oder Statisch–Wenig Information

• Generell:– Abhängigkeit vom Datenformat

Externe Tools

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Konzept

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Servers

• Beschleunigung der Auswertung• Einsatz eines OLAP-Servers• Abfrage per Webbrowser• Linux/Apache/PHP• Gleiches UI• Gleicher Datenumfang

Sollkonzept

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• Linux, Apache, PHP ( Anforderung )

• OLAP-Server Bedingungen:– Linux–Möglichst kostengünstig– PHP-Schnittstelle

Software

PALO

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Realisierung

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Softwareinstallation

Palo

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• Online Analytics Processing• Daten in “Cubes”– “Cube” ist Sinnbild– Enthält Werte

• Dimensionen– Definieren die Bedingungen– Enthalten Elemente– Summenelemente

OLAP

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Servers

Abfrage von Werten• Wert( 2008, Januar, Bot)• Wert( 2008, Jahr, Benutzer )• Wert( Gesamt, Jahr, Zugriffe )

OLAP

Monat- Jahr - Januar - Februar - …

Monat- Jahr - Januar - Februar - …

Jahr- Gesamt - … - 2007 - 2008

Jahr- Gesamt - … - 2007 - 2008

Schlüssel- Zugriffe - Admin - Benutzer - Bot

Schlüssel- Zugriffe - Admin - Benutzer - Bot

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Servers

• Zeitliche Einteilung– Datum( “Year”, “Month”, “Day” )– “Hour”, “Minute”, “Second”

• Art der Zusammenfassung– “Request”– “Session” ( Bot, User, Admin )

Definition der Dimensionen

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• Schlüssel-Wert-Paare– HTTP-Variablen:– Übergabeparameter– Javascript-Parameter, wenn

verfügbar

• Summierung als Hierarchie– Typ, Name, Schlüssel– Beispiel:

HTTP|HTTP_REFERER|www.google.de

Definition der Dimensionen

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Servers

Beispiel

HTTP

HTTP|Referer

HTTP|Referer|www.google.de

HTTP|Referer|www.msn.com

HTTP|User_Agent

HTTP|User_Agent|Firefox

HTTP|User_Agent|IE_7

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Importscript

- Auslesen der Daten von MySQL- Füllen der Dimensionen- Benutzer- Zugriffe- Schlüssel

-Füllen des Cubes

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• Trennung von Daten und Darstellung– Klasse „Analysis“• Wertet Überparameter aus• Ermittelt Daten• Erstellt XML-Daten

– XSLT-Prozessor• Erhält XML-Daten• Benutzt XSLT-Template• Erstellt HTML-Daten

Auswertung

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Fazit

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Vergleich

Bisherige

Auswertung

Neue Auswertun

gZeitvorteil

Erster Seitenaufruf

11 Minuten 4 Minuten 275%

Weitere Seitenaufruf

e1-6 Minuten 15-45

Sekunden400-800%

Import Ad-HocCa. 10

Minuten -

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Servers

• Erfahrungen mit PALO– Relativ unflexibel– Skaliert nicht– Langsam im Import

• Alternative: HOLAP• Zu bewältigende Hürden– Zugriff über PHP– Einsatz Linux oder Windows

Ausblick

Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit