好程序员支招：如何正确操作日志数据生成过程及项目业务流程？
数据库操作日志管理与分析
数据库操作日志管理与分析数据库操作日志是记录数据库操作活动的记录流，包括查询、更新、插入和删除等操作。
通过对数据库操作日志进行管理和分析，可以帮助企业监控和优化数据库性能，保护数据安全，以及满足合规性要求。
本文将介绍数据库操作日志管理与分析的相关内容。
一、数据库操作日志管理1. 日志记录数据库操作日志需要记录所有的数据库操作活动。
在数据库管理系统（DBMS）中，可以通过配置日志级别和日志格式来确定要记录的日志详细程度。
一般来说，需要记录的操作包括用户登录和退出、模式和表的创建和删除、数据的增删改操作等。
日志记录应包括相关的时间戳、操作用户、操作对象、操作类型等信息。
2. 日志存储数据库操作日志可以存储在数据库本地磁盘上，也可以存储在外部存储介质或云存储上。
存储位置的选择应该根据实际情况，包括数据库大小、对日志的访问频率和保留时间等因素。
此外，为了数据的安全性和完整性，最好使用日志滚动机制，将日志分割为多个文件，避免单一文件过大导致日志写入性能下降。
3. 日志保留为了满足法规和合规性要求，数据库操作日志需要保留一定的时间。
具体的保留时间根据业务需求和监管规定而定。
一般来说，可以根据数据变更的频率和重要性设置日志的保留时间。
较长的保留时间能够提供更长的数据追踪能力，但也会增加存储成本和管理复杂性。
4. 日志备份和恢复为了防止数据库操作日志的丢失或损坏，需要定期备份数据库操作日志。
数据库操作日志备份应该与数据库备份分开进行，以确保备份的完整性和时效性。
如果数据库操作日志丢失，可以通过日志恢复来还原数据库到指定的时间点。
二、数据库操作日志分析1. 性能监控与优化数据库操作日志记录了数据库的访问模式和频率，通过对日志进行分析，可以了解系统的繁忙时间段、频繁访问的表或字段等信息。
这些信息对于数据库性能优化至关重要。
通过对日志记录的查询次数、平均响应时间等指标的分析，可以发现潜在的性能问题，并通过索引优化、结构优化等方式改进数据库的性能。
浅谈管理系统操作日志设计（附操作日志类）
浅谈管理系统操作⽇志设计（附操作⽇志类） 管理系统的操作⽇志如何做成通⽤的模块⼀直是个让我头疼的问题，不过看了博客园⾥的某篇⽂章后，现在基本解决了。
相关⽂章链接：《》 在开始做之前，必须把两个⽇志分清楚，那就是普通操作⽇志和业务操作⽇志，这两者有何区别？ 在我理解，普通操作⽇志就是单表的操作记录，⽽业务操作⽇志则就是⼀系列的普通操作⽇志的集合。
打个⽐⽅，⽤户需要购买⼀样宝贝，已经到了下单那步，下单就是个业务，这个业务背后就是⼀系列的业务，如： ⽣成订单 → ⽣成商品快照 → 发送⼀条站内信 → 删除购物车⾥对应宝贝 这样⼀个下单操作就包含了4部分，可以把这4部分看成是4张表，分别对这4张表进⾏对应的操作，就实现了业务。
但今天我要讲的不是业务操作⽇志，因为不同项⽬的业务不尽相同，所以它⽆法做成通⽤模块，⽽我要讲的，就是普通操作⽇志。
上⾯解释了⼀⼤段，下⾯⼲货就要亮相了，先洗把脸清醒下。
…… ⾸先，哪些地⽅需要记录操作⽇志？执⾏insert、update、delete这3个操作的时候，就需要进⾏⽇志，⽽⽇志执⾏的先后顺序如下insert在insert后执⾏update在update前后都要执⾏，操作前获取操作前数据，操作后获取操作后数据delete在delete前执⾏ 顺序清楚后，就来看下我写的⼀份⽇志操作类吧，第⼀版随便写写的，重复代码有点多，还未来得及优化。
class LOG{protected $primaryid;protected $tbid;protected $tbname;protected $keys;protected $values;/*** 参数说明* int $tbid 查询指定表的id* string $tbname 数据库表名*/public function insert($tbid, $tbname){global $db;//查询表注释$db->query('show table status where name = "'.$tbname.'"');$tb = $db->fetch();//插⼊⽇志主表$returnid = $db->insert(0, 2, 'tb_log', array('adminid = '.$_SESSION['admin']['id'],'type = 1','tableid = '.$tbid,'tablename = "'.$tbname.'"','comment = "'.$tb['Comment'].'"','dt = now()'));//查询字段注释$db->query('show full columns from '.$tbname);$tb = $db->fetchAll();foreach($tb as $v){$commentArray[$v['Field']] = $v['Comment'];}//查询所有字段信息，插⼊⽇志从表$rs = $db->select(0, 1, $tbname, '*', 'and tbid = '.$tbid);$keys = array_keys($rs);$values = array_values($rs);for($i = 0; $i < count($keys); $i++){$db->insert(0, 0, 'tb_log_content', array('logid = '.$returnid,'tbkey = "'.$keys[$i].'"','tbvalue = "'.$values[$i].'"','comment = "'.$commentArray[$keys[$i]].'"'));}}public function updateStart($tbid, $tbname){global $db;//查询表注释$db->query('show table status where name = "'.$tbname.'"');$tb = $db->fetch();//插⼊⽇志主表$returnid = $db->insert(0, 2, 'tb_log', array('adminid = '.$_SESSION['admin']['id'],'type = 2','tableid = '.$tbid,'tablename = "'.$tbname.'"','comment = "'.$tb['Comment'].'"','dt = now()'));//查询修改前数据信息$rs = $db->select(0, 1, $tbname, '*', 'and tbid = '.$tbid);$keys = array_keys($rs);$values = array_values($rs);$this->primaryid = $returnid;$this->tbid = $tbid;$this->tbname = $tbname;$this->keys = $keys;$this->values = $values;}public function updateEnd(){global $db;//查询字段注释$db->query('show full columns from '.$this->tbname);$tb = $db->fetchAll();foreach($tb as $v){$commentArray[$v['Field']] = $v['Comment'];}//查询修改后数据信息$rs = $db->select(0, 1, $this->tbname, '*', 'and tbid = '.$this->tbid); $currentvalues = array_values($rs);//前后信息进⾏⽐较for($i = 0; $i < count($currentvalues); $i++){if($this->values[$i] !== $currentvalues[$i]){$db->insert(0, 0, 'tb_log_content', array('logid = '.$this->primaryid,'tbkey = "'.$this->keys[$i].'"','tbvalue = "'.$this->values[$i].'"','currenttbvalue = "'.$currentvalues[$i].'"','comment = "'.$commentArray[$this->keys[$i]].'"'));}}}public function delete($tbid, $tbname){global $db;//查询表注释$db->query('show table status where name = "'.$tbname.'"');$tb = $db->fetch();//插⼊⽇志主表$returnid = $db->insert(0, 2, 'tb_log', array('adminid = '.$_SESSION['admin']['id'],'type = 3','tableid = '.$tbid,'tablename = "'.$tbname.'"','comment = "'.$tb['Comment'].'"','dt = now()'));//查询字段注释$db->query('show full columns from '.$tbname);$tb = $db->fetchAll();foreach($tb as $v){$commentArray[$v['Field']] = $v['Comment'];}//查询所有字段信息，插⼊⽇志从表$rs = $db->select(0, 1, $tbname, '*', 'and tbid = '.$tbid);$keys = array_keys($rs);$values = array_values($rs);for($i = 0; $i < count($keys); $i++){$db->insert(0, 0, 'tb_log_content', array('logid = '.$returnid,'tbkey = "'.$keys[$i].'"','tbvalue = "'.$values[$i].'"','comment = "'.$commentArray[$keys[$i]].'"'));}}} 使⽤前，需要引⼊数据库操作类，这是我之前写的⼀份，可参考《》。
软件开发中如何处理日志和错误信息
软件开发中如何处理日志和错误信息在软件开发过程中，日志和错误信息是非常重要的两个方面。
日志提供了程序运行时的详细信息，可以帮助我们分析和调试程序的问题。
而错误信息则告诉我们程序存在的问题，并帮助我们快速定位和解决这些问题。
本文将探讨如何在软件开发中处理日志和错误信息。
一、日志的重要性日志是软件运行时产生的信息记录，通常包括了程序执行的流程、数据的传输和处理、错误信息等等。
开发人员可以通过阅读日志文件来了解软件运行的情况，帮助定位问题点。
同时，日志文件还可以用于监控生产环境，了解系统的实时状态，精准定位问题等等。
在实际开发过程中，很多开发者都会忽略日志的重要性，导致在遇到问题时无法快速定位和解决。
因此，在软件开发中，正确处理日志信息是至关重要的。
二、如何处理日志信息1. 确定日志级别在软件开发中，一般会有多个日志级别。
不同级别的日志记录不同的信息，比如：TRACE（跟踪）、DEBUG（调试）、INFO （信息）、WARN（警告）、ERROR（错误）和FATAL（致命）等。
正确设置日志级别可以有效地区分不同级别的信息，提高阅读日志信息的效率。
2. 日志输出到不同的位置控制台、文件、数据库等都是常见的日志输出位置。
在开发过程中，我们需要根据实际情况选择日志输出的位置。
对于一些重要的日志信息，最好同时输出到控制台和文件中，以便于维护。
3. 格式化日志信息日志信息的格式化很重要，可以大大简化日志的阅读和分析。
例如，我们可以将日志输出为标准的日志格式，包括时间戳、日志级别、线程ID、类名和方法名等信息。
这样做可以方便我们快速定位日志信息，提高开发效率。
4. 日志滚动在日志输出到文件的情况下，日志文件会随着时间的推移不断增大，这样会占用越来越多的磁盘空间。
因此，我们需要定期滚动日志文件，防止日志文件过大导致磁盘空间不足。
同时，滚动日志文件也可以方便我们回溯历史日志信息。
三、错误信息的重要性在软件开发过程中，程序不可避免地会出现一些问题。
项目现场工作日志编制
项目现场工作日志编制项目现场工作日志是指在项目执行过程中，对每天的工作内容、成果、问题等进行记录和总结的文档。
编制项目现场工作日志有助于及时了解项目进度、掌握项目风险和问题，为项目管理人员提供决策依据。
以下是编制项目现场工作日志的一般步骤：1. 确定日志格式：根据项目特点和需求，设计合适的项目现场工作日志模板。
通常包括以下部分：日期、天气、工作地点、工作内容、工作成果、问题及解决措施、明日计划等。
2. 记录基本信息：在日志开头，注明日期、天气、工作地点等基本信息。
这些信息有助于展现项目现场的整体情况。
3. 记录工作内容：详细记录当天完成的工作内容，包括任务名称、任务描述、所用时间等。
可采用表格、列表等形式，方便梳理和查阅。
4. 记录工作成果：对当天的工作成果进行描述，包括完成的任务、达成的目标、取得的进展等。
要突出重点，简洁明了。
5. 记录问题及解决措施：如实记录项目中遇到的问题，以及对问题的分析和解决措施。
这些问题可能包括技术难题、人员协调、资源调配等。
此处要强调问题的影响程度、解决进度和后续计划。
6. 记录明日计划：根据当天的工作进展和项目进度，制定次日的工作计划。
要确保计划切实可行，有利于项目推进。
7. 签字确认：项目现场工作日志应由相关人员签字确认，以示对日志内容的核实和认可。
这有助于提高日志的真实性和可信度。
8. 汇总分析：项目管理人员应定期对项目现场工作日志进行汇总分析，以掌握项目整体情况，发现问题、解决问题，并对项目进度、资源配置等作出调整。
注意事项：1. 保持日志内容的真实性、客观性和完整性，避免虚假记录或选择性表述。
2. 及时记录当天的工作情况，避免拖延或遗漏。
3. 尽量用简练的文字描述，避免冗长、啰嗦。
4. 注重日志的连续性，便于项目管理人员跟踪项目进展。
5. 保护日志持有者和相关人员的隐私，避免泄露敏感信息。
日志分析方案
日志分析方案随着大数据时代的到来，日志分析成为了企业管理与运营的重要环节。
通过对日志的深入分析，企业可以了解用户行为、产品性能、系统安全等方面的情况，从而帮助企业做出合理的决策和改进。
为了有效地进行日志分析，本文将介绍一种日志分析方案。
一、搜集日志数据在日志分析之前，首先需要搜集到完整的日志数据。
日志数据的来源有多种多样，比如应用系统的自动生成日志、服务器的事件日志、网络设备的日志等等。
可根据需要选择合适的工具或方法，将这些日志数据搜集到中心化的存储系统中。
二、日志预处理在进行日志分析之前，需要对原始的日志数据进行预处理。
预处理的目的是将日志数据进行清洗、过滤和格式化，以方便后续的分析工作。
可以使用脚本编程语言，通过定义正则表达式等方式，将日志数据中的噪声、无效信息进行过滤，同时对数据进行结构化整理。
三、数据存储与管理日志数据的存储和管理是一个重要的环节。
传统的数据库技术已经不能满足日志数据的高容量和高性能要求。
因此，在日志分析方案中，可以选择使用一些专门用于大数据存储和管理的解决方案，比如Hadoop、Elasticsearch等。
这些解决方案具备良好的横向扩展性和高效的查询性能，能够满足大规模日志数据的存储和检索需求。
四、数据分析与挖掘在日志数据存储和管理的基础上，可以进行进一步的数据分析和挖掘工作。
这一步骤可以使用一些常见的数据分析工具和算法，比如关联规则挖掘、聚类分析、分类分析等。
通过这些技术手段，可以发现日志数据中的隐藏规律和潜在问题，并为后续的决策和改进提供依据。
五、可视化与报告最后一步是将分析结果进行可视化展示和报告。
通过可视化展示，可以直观地呈现数据的分析结果，使得用户和决策者更容易理解和获取有价值的信息。
同时，还可以生成定期报告，用于向管理层和关键利益相关方汇报日志分析的结果和效果。
总结：本文介绍了一种日志分析方案，包括日志数据搜集、预处理、存储与管理、数据分析与挖掘以及可视化报告等环节。
自动化生成工作日志的Python技术
自动化生成工作日志的Python技术在当今快节奏的工作环境中，准确、及时地记录工作日志对于个人的工作效率提升和团队的协作都具有重要意义。
然而，手动撰写工作日志往往费时费力，还容易出现遗漏或不准确的情况。
幸运的是，借助Python 这一强大的编程语言，我们可以实现工作日志的自动化生成，大大提高工作效率和质量。
Python 作为一种高级编程语言，具有简洁易懂的语法和丰富的库，使得开发自动化工具变得相对容易。
要实现自动化生成工作日志，我们首先需要明确工作日志的内容和格式。
通常，一份工作日志会包含日期、工作事项、工作时间、工作成果以及遇到的问题等信息。
为了获取这些信息，我们可以从多个来源进行收集。
比如，从项目管理工具中获取任务分配和完成情况，从时间跟踪软件中获取工作时间，或者从办公软件中获取相关的文档和数据。
接下来，我们需要使用 Python 来读取和处理这些数据。
Python 中有许多库可以帮助我们完成这个任务。
例如，｀pandas`库是用于数据处理和分析的强大工具，它可以方便地读取各种格式的数据文件，如CSV、Excel 等，并进行数据清洗、转换和聚合操作。
假设我们从项目管理工具中导出了一份包含任务名称、开始时间、结束时间和完成状态的 CSV 文件，我们可以使用以下代码来读取和处理这个文件：｀｀｀pythonimport pandas as pddata ＝ pdread_csv(＇task_datacsv'）｀｀｀读取数据后，我们可以根据需要对数据进行进一步的处理。
比如，计算每个任务的耗时，筛选出已完成的任务等。
｀｀｀pythondata'duration' ＝ data'end_time' data'start_time'completed_tasks ＝ datadata'status' ＝＝＇completed'｀｀｀除了处理来自外部的数据，我们还可以利用 Python 的其他功能来丰富工作日志的内容。
程序员的修养--如何写日志（logging）
程序员的修养--如何写⽇志（logging）在程序中写⽇志是⼀件⾮常重要，但是很容易被开发⼈员忽视的地⽅。
写好程序的⽇志可以帮助我们⼤⼤减轻后期维护压⼒。
在实际的⼯作中，开发⼈员往往迫于的巨⼤时间压⼒，⽽写⽇志⼜是⼀个⾮常繁琐的事情，往往没有引起⾜够的重视。
如果我们的开发⼈员在⼀开始就养成⼀个良好的习惯将⾮常有帮助。
并且在实际的⼯作中也应当为写⽇志预留⾜够的时间。
我们为什要写⽇志呢?⼀般来讲，我们在程序中记录⽇志出⾃下⾯⼏个⽅⾯的需求。
* 记录⽤户操作的审计⽇志，甚⾄有的时候就是监管部门的要求。
* 快速定位问题的根源，* 追踪程序执⾏的过程* 追踪数据的变化* 数据统计和性能分析* 采集运⾏环境数据多数情况下，在我们的程序上线(Go Live)之后，⼀旦发⽣异常，我们要做的第⼀件事就是要弄清楚当时倒底发⽣了什么，例如：⽤户当时做了什么操作，环境有⽆异常，数据有什么变化，是不是反复发⽣，等等。
然后再进⼀步的确定⼤致是哪个⽅⾯的问题。
确定是程序的问题之后再交由开发⼈员去重现，研究，提出解决⽅案。
这个时候⽇志就给我们提供了第⼀⼿的资料。
在⽣产环境和测试环境分开的情况下，在开发⼈员拿到⽇志的时候离问题发⽣已经过去很长时间。
所以清晰详尽的⽇志信息对于我们迅速定位问题根源就显得⾮常重要。
它既是我们找寻原因的地图，也是最直接的证据。
对于稍⼤⼀点的系统来讲，做维护的⼈员和开发者通常都不是同⼀组⼈，这个过程所花费的时间和⼈⼒要远远超过开发本⾝数倍甚⾄数⼗倍。
都有哪些⼈要看⽇志?正如前⾯所讲，产品⽀持，运维⼈员，开发⼈员，测试⼈员都需要查看⽇志。
当然⾃⼰也是要看的。
写⽇志有些什么要求?上⾯需求对我们在程序中记录⽇志提出了⼀定的要求：* ⽇志的可读性⽇志是给⼈读的，不仅仅是让⾃⼰明⽩同时也要让没有接触过我们源代码的其他程序员也能够⼀⽬了然。
我常常见到很多同事在⽇志中打印特殊的标识符号，例如 “+++++++++++”，“--------------”和“==============”，这些符号往往让⼈眼花缭乱。
利用Excel制作一个复杂的工作日志表
利用Excel制作一个复杂的工作日志表Excel是一种非常强大的电子表格软件，可以用于制作各种各样的工作日志表。
在这篇文章中，我将教您如何利用Excel制作一个复杂的工作日志表。
首先，我们需要明确我们想要记录的工作日志的内容。
一个典型的工作日志通常包括日期、工作项目、工作内容、工作负责人、工作开始时间、工作结束时间、工作时长等信息。
基于这些信息，我们可以开始制作我们的工作日志表。
1. 创建一个新的Excel工作簿。
在第一个工作表中，我们将记录我们的工作日志。
在第一个单元格（A1）中输入标题：“工作日志表”。
2. 在第一行创建表头。
在第二行，输入以下列标题：日期、工作项目、工作内容、工作负责人、工作开始时间、工作结束时间、工作时长。
3. 从第三行开始，我们可以逐个记录每天的工作日志。
在“日期”列中，输入每天的日期；在“工作项目”列中，输入具体的工作项目名称；在“工作内容”列中，输入具体的工作内容描述；在“工作负责人”列中，输入负责该工作的人员名称；在“工作开始时间”列中，输入该项工作的开始时间；在“工作结束时间”列中，输入该项工作的结束时间。
4. 在“工作时长”列中，我们可以使用Excel的公式来计算每项工作的时长。
选中第3行的第7列单元格，并在公式栏中输入以下公式：“=E3-D3”（假设“工作开始时间”列为E列，“工作结束时间”列为D列），然后按回车键。
接下来，将该公式应用到其他行的“工作时长”列中，以计算每项工作的时长。
5. 添加格式和样式。
您可以使用Excel的格式功能来美化您的工作日志表。
例如，您可以调整标题的字体大小和颜色，给表头添加底纹或边框，设置单元格宽度和行高等。
6. 添加筛选功能。
为了方便筛选和查找数据，您可以为工作日志表添加筛选功能。
选中整个表格区域，点击“数据”选项卡上的“筛选”按钮，即可在每个表头单元格上添加下拉筛选箭头。
这样，您就可以根据需要筛选和查找特定的工作项目或负责人。
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好程序员支招：如何正确操作日志数据生成过程及项目业务流程？
日志数据是如何具体生成的？
1.b/s浏览器,http请求浏览官网(内容服务器)。
2.官网响应回网站的内容,在浏览器可以浏览内容。
3.用户在操作的所有点击输入行为,都会被本地的js代码记录并生成多条数据,这个过程也叫js埋点截获数据的过程。
4.存储数据的logserver目录由反向搭建服务器Nginx + tomcat构成。
5.可以设置时间自动滚动生成新文件。
6.js代码通过http请求将数据发送到logserver。
7.logserver响应回一个1*1像素的gif(透明)图片,节省网络资源(实时发送)。
8.logserver通过logstach或flume对接kafka产生数据。
其他方式:(APP)
1.c/s方式通过http请求app内容服务器,
2.app内容服务器响应app端请求
3.logserver是由java代码不断的收集用户点击事件生成的日志数据,不会发生js埋点。
( 因为网络带宽的原因非实时发送数据,按照定时发送 )
4.app端后台数据直接发送到logserver,没有响应
5.通过logstach数据对接到kafka或其他的消息中间键
项目的业务流程
1.提出需求。
分情况,如果是公司自己的项目,由公司的产品经理或公司领导人提出需求，如果是第三方公司的项目,由第三方公司的需求负责人提出需求.此时的需求作为项目
的可行性研究。
2.需求分析。
进行需求调研 -- 调研竞品,如果是给甲方做的项目,需要和甲方在调研的过程中继续确定需求。
3.技术选型。
确定项目中各个阶段需要的框架和技术,需要和多个开发部门一起研究协商。
4.可行性分析。
确切的说就是预研工作 -- 开始搭建一个基本的环境,模拟一些数据来进行前期的可行性测试。
5.指标分析。
根据需求来确定需要实现的指标。
6.数据对接。
数据的生成,数据的采集,数据清洗,数据存储(数仓的建立)(在项目前期,这个工作相当重要)。
7.数据分析。
把每个指标转换为代码的过程,实现过程中的测试工作。
8.结果数据的存储
9.数据展示。
由运营部门负责该工作。
项目技术框架
1.玩家通过推广网站获取信息,进入官网。
2.官网通过js埋点来收集用户的点击流日志(agent)。
3.agent对接到logserver。
4.需要一个消息中间键kafka,启动解耦异步并行的作用,数据分为多个topic。
5.数据通过logstach对接到es集群,elasticSearch负责存储元数据。
6.数据分析分为实时需求和离线需求。
7.实时需求从kafka,使用sparStreaming对接,离线需求从es,使用spark core对接。
8.实时的存在redis里(热数据),离线的存在mySQL里(冷数据)。
9.由运营部门负责的数据平台统计整理数据。