Implementación de la base de datos de características "más vistas"

Question

Me preguntaba cómo implementar mejor un "más visto" ofrecido (como youtube) en mi base de datos.

Voy a explicar el "más vistos" característica un poco mejor: Básicamente quiero enumerar las más visitadas páginas/video/etc partir de este día/semana/mes, ver http://www.youtube.com/charts/videos_views para un ejemplo .

Así que me preguntaba cómo implementar mejor esta función, ya que puedo pensar en muchas formas de hacerlo, pero todas tienen su + y - para ellas.

Plus También me gustaría escuchar los comentarios de varios programadores sobre las ideas de otros programadores. También me gustaría comenzar una buena conversación sobre este tema.

Ps. Estoy buscando especialmente cómo calcular el tiempo, por ejemplo, el más visto en este mes, sin tener una gran tabla guardando cada vista con la fecha y hora. Cualquier idea es bienvenida.
Pps. Uso Mysql y PHP, los consejos adicionales para esos dos son bienvenidos.

Answer 1

tienen las siguientes tablas: 1. vistas 2. views_hourly_summary 3. views_daily_summary 4. views_monthly_summary 5.views_alltime_summary

tienen una carrera de trabajo cron en los siguientes intervalos:

1. salen cada hora y preaggregate las vistas para esa hora de la tabla de puntos de vista y guardar el resultado preaggregated en la tabla views_hourly_summary, también actualizar el views_alltime_summary tabla

2. carrera al final de cada día y preaggregate las vistas para ese día de la mesa de horas y guardar el resultado en la tabla preaggregated views_daily_summary

3. carrera al final de everymonth y preaggregate las vistas para ese día de la mesa de horas y guardar el resultado preaggregated en la tabla views_daily_summary

próxima al obtener los resultados que tendrá que hacer algunos cálculos de la siguiente manera:

1. por ejemplo, que se desea obtener los puntos de vista de las últimas 4 horas, que se vendería los 3 datos de horas enteras de la mesa por hora y para los datos restantes buscarla a la mesa puntos de vista de la siguiente manera:

   seleccione item_i d, suma (vistas) como vistas de views_hourly_summary donde hora entre concat (izquierda (ahora() - intervalo de 3 horas, 14), '00: 00 ') y concat (izquierda (ahora(), 14), '00 : 00') grupo por item_id unión

   seleccione item_id, count (1) como vistas de vistas donde fecha y hora entre (ahora() - intervalo de 4 horas) y concat (izquierda (ahora() - intervalo de 3 horas, 14), '00: 00 ') o de fecha y hora> concat (izquierda (ahora(), 14), '00: 00') grupo por item_id

Answer 2

En la parte superior de mi cabeza, tendría una tabla ItemViews, que asigna el número de vistas a una identificación de artículo (suponiendo que solo hay un tipo de elemento). La tabla podría tener 2 columnas: ItemId y ViewCount. Cuando una nueva característica recibe su primera vista, inserto una nueva fila en esa tabla e inicializo ViewCount a 0. Luego aumentaría el contador en esa fila cada vez que detecto una nueva vista.

Pude calcular las estadísticas de esa tabla. Si hay un concepto de categorías (como en Youtube), podría unirme a los ID de categoría con el ItemId y agrupar mi cuenta de esa manera.

Answer 3

Primero intento rastrear a los usuarios utilizando una cookie, dándoles una identificación única como visita y para esa visita. Eso debería ayudar con la identificación.

Intentaré mover la lógica para actualizar los artículos más vistos de la base de código del sitio web. Esto solo significa que cada solicitud web publica la información de la visita en una cola de mensajes, que probablemente incluya la hora/fecha, el elemento que se está viendo, la información rastreada de la cookie y tal vez el encabezado de la dirección IP/solicitud.

Luego, configuré un servicio para leer de esa cola y procesar la información. Eso le permitiría actualizar/modificar esa lógica sin afectar el sitio. Es probable que desee manejar múltiples actualizaciones, etc. para evitar que las personas entren en problemas con los resultados, ya sea deliberadamente o por accidente. Además, al abstraer este procesamiento del sitio principal, no se ralentiza el tiempo de solicitud de la página; puede hacer que la lógica para determinar/actualizar las vistas de elementos sea tan compleja como desee en ese momento.

Answer 4

Enfoque simple que me viene a la mente incrementar el valor del campo ViewCount en su tabla por 1 para cada IP única de los usuarios que cargaron esa página.

Answer 5

Aquí hay una solución muy simple. No es completamente óptimo, pero podría mejorarse para mejorar sin demasiado dolor.

Básicamente, divida el tiempo en intervalos, digamos 5 minutos cada uno. Tener un registro en db con una columna para videoID, y una columna que identifique un intervalo de tiempo específico, y luego una columna para ver cuántas vistas obtuvo el video durante ese intervalo de tiempo. Luego, si desea saber cuántas vistas obtuvo un video en el último día, simplemente sume todas aquellas donde el intervalo/marca de tiempo es mayor que hace un día. No es completamente óptimo porque el último intervalo solo estará parcialmente lleno de vistas, lo que le brinda las vistas por un poco de tiempo adicional o un poco menos de tiempo dependiendo de cuándo lo calcule. Pero es lo suficientemente bueno para una solución que demora dos segundos. Para calcular las vistas anuales, haga lo mismo, excepto con una tabla completamente separada donde los intervalos de tiempo son, por ejemplo, 1 día, para que no tenga que almacenar datos y sumar más de 100.000 intervalos de cinco minutos para hacer un año completo.

Solo asegúrese de tener un índice compuesto en [videoId, fecha y hora] para que pueda resumir las vistas rápidamente.