LogMiner

LogMiner ay isang malakas na package ng pagtatasa ng log para sa Apache (o iba pang mga server ng web gamit ang pinagsamang format log).
LogMiner maaaring kunin at kasalukuyan ng ilang mga ulat, tungkol sa mga pagbisita, hits, traffic, mga kahilingan, mga landas nabigasyon, browser at OS na ginagamit ng mga gumagamit at iba pa.
Ang data ay naka-imbak sa isang PostgreSQL database, gamit ang isang panukala na ay na-optimize upang mabawasan ang kalabisan sa minimum.
LogMiner ay inspirasyon sa pamamagitan ng mga popular na pakete Webalizer, ngunit ito ay naiiba sa ilang core puntos:
ang data ay naka-imbak sa isang DBMS backend at mga ulat ay nabuo sa on-the-fly, habang Webalizer bumubuo plain html file. Ang isang DBMS upang kunin at pinagsama-samang data sa maraming paraan, kapag kailangan mo. Ang isang sagabal ay na hindi mo ay magkakaroon ng bilis ng pagproseso ng Webalizer kapag parse log file.
Webalizer lamang ini-index sa huling 12 buwan ng data: nakaraang mga ulat ay pa rin sa disk, ngunit hindi naa-access mula sa anumang link. Ito ang pinaka-nakakainis na bagay ng Webalizer, sa palagay ko: Ako ay may sakit ng pagkakaroon ng daan-daan ng mga hindi ginagamit mga file sa paligid
LogMiner nagbibigay-daan upang mag-navigate sa mga nakaraang buwan na madali.
Mga ulat Webalizer ay hardcoded sa programa. LogMiner nagpapatupad ng mga ulat sa isang mas extensible paraan. Ang bawat ulat ay sa katunayan isang simpleng klase PHP, karaniwang suportado ng isang PL / pgsql function (bagaman ikaw ay libre upang ipasok ang iyong mga SQL query sa code na PHP kung gusto mo).
LogMiner nag-aalok ng higit pang mga ulat sa Webalizer: halimbawa, ang OS tsart at mga graphs navigation.
Depende sa iyong mga pangangailangan, maaari mong ginusto LogMiner over Webalizer, lalo na kung gusto mo pagkakaroon ng isang central SQL sisidlan para sa iyong data na kung saan ay nagbibigay-daan sa iyo upang kunin ang data na kailangan mo sa anumang oras, o upang magdagdag ng isang uri ng ulat na kung saan ay hindi binalak mula ang simula at ilapat ang mga ito sa mga mas lumang data.
Kung hindi ka magkaroon ng isang database PostgreSQL o mong asahan upang i-proseso ang malaking file na mag-log in seconds, pumunta para Webalizer.