日志分析系统
Windows系统中的系统日志查看与分析
Windows系统中的系统日志查看与分析Windows操作系统提供了一个系统日志功能，用于记录操作系统和应用程序的活动和事件。
系统日志是管理员和技术支持人员用来诊断系统问题和监视系统性能的重要工具。
本文将介绍在Windows系统中如何查看和分析系统日志。
一、查看系统日志在Windows系统中，可以通过事件查看器来查看系统日志。
以下是查看系统日志的方法：1. 打开事件查看器在Windows操作系统的开始菜单中，搜索并打开“事件查看器”。
2. 导航至系统日志在事件查看器左侧的导航栏中，展开“Windows日志”，然后选择“系统”。
3. 检查日志系统日志中列出了操作系统的各种事件和错误。
可以根据事件级别（如错误、警告、信息）和日期范围进行筛选和排序。
二、分析系统日志系统日志中的事件提供了有关系统的重要信息和警告。
以下是分析系统日志的一些常见方法：1. 查找错误和警告在系统日志中，查找错误（红色叉号）和警告（黄色感叹号）的事件。
这些事件表示可能存在的问题或潜在的系统错误。
2. 查看事件详细信息双击一个事件，以查看其详细信息。
可以获得有关事件的时间戳、源、类别和描述等信息。
此外，还可以查看事件的特定属性和数据。
3. 使用筛选器事件查看器提供了筛选器功能，可以根据关键字、事件ID和事件级别等条件来筛选事件。
这有助于快速找到与特定问题相关的事件。
4. 导出日志有时，需要将系统日志导出并共享给其他技术支持人员。
可以使用事件查看器的导出功能将日志保存为文件，供后续分析和分享。
三、常见的系统日志事件以下是一些常见的系统日志事件及其含义：1. 硬件故障事件这些事件通常与硬件设备（如磁盘驱动器、内存）有关，表示硬件故障或错误。
2. 系统错误事件这些事件表示操作系统遇到了错误或异常情况。
例如，系统崩溃、蓝屏或无响应等。
3. 应用程序错误事件这些事件与特定应用程序有关，表示应用程序遇到了错误或异常情况。
4. 安全事件安全事件包括登录失败、文件访问权限等与系统安全相关的事件。
日志分析系统范文
日志分析系统范文日志分析系统是一种能够收集、存储和分析各种系统和应用程序所产生的日志数据的软件系统。
它可以帮助企业和组织实时监控系统运行状态、发现问题和故障、提供数据分析和决策支持等功能。
本文将从日志分析系统的背景、功能、架构和应用领域等方面进行详细介绍。
一、背景随着信息技术的迅猛发展，企业和组织所面对的信息量越来越大，各种系统和应用程序也越来越复杂，因此，日志分析变得愈发重要。
通过对各种系统和应用程序所产生的日志数据进行分析，可以帮助企业和组织实时监控系统运行状态、发现问题和故障、提供数据分析和决策支持等。
二、功能1.日志收集：日志分析系统能够自动收集各种系统和应用程序所产生的日志数据，并存储在中央数据库中，方便后续的分析和查询。
2.日志存储：日志分析系统通过各种技术手段，如数据库、分布式文件系统等，将大量的日志数据进行存储和管理，以确保数据的可靠性和容错性。
3.日志分析：日志分析系统通过各种算法和模型，对收集到的日志数据进行分析，提取其中的有价值信息，如异常事件、用户行为模式、系统性能指标等。
4.实时监控：日志分析系统能够实时监控系统运行状态，通过预设的规则和阈值，发现问题和故障，并及时向相关人员发送报警通知。
5.数据可视化：日志分析系统能够将分析结果以图形化或表格化的方式展示，方便用户直观地理解和分析数据。
6.自动化报告：日志分析系统能够自动生成各种报告和分析结果，支持自定义报表和定时报表的生成，方便用户进行数据分析和决策支持。
三、架构1.日志采集器：负责收集各种系统和应用程序产生的日志数据，并将其发送到中央服务器进行存储和分析。
2.中央服务器：负责接收和存储日志数据，提供数据的存储和查询功能，并提供分析引擎进行数据分析。
3.数据库：用于存储日志数据，提供高速读写和可靠性保证的数据存储引擎。
4.分析引擎：负责对日志数据进行分析，通过各种算法和模型提取有价值的信息，并生成报告和分析结果。
5.可视化界面：用于展示分析结果和报告，支持图形化和表格化方式展示数据，方便用户进行数据分析和决策支持。
天融信日志收集与分析系统
天融信日志收集与分析系统简介天融信日志收集与分析系统是一种用于收集、存储和分析大规模网络设备日志的系统。
该系统使用天融信开发的日志收集代理，能够自动采集分布在网络设备上的日志信息，并将其存储到中央数据库中。
用户可以通过界面进行查询和分析，从而快速发现潜在的安全威胁和网络问题。
功能特点1. 日志收集天融信日志收集与分析系统通过部署在网络设备上的日志收集代理，能够自动采集设备产生的各类日志。
代理会将采集到的日志按照配置的规则进行分类、过滤和标准化，然后将其发送到中央服务器进行存储和分析。
2. 大规模存储中央服务器使用分布式数据库来存储大规模的日志数据。
系统支持水平扩展，可以根据需求添加更多的存储节点，以适应不断增长的日志量。
3. 实时查询用户可以通过界面进行实时查询，根据关键词和时间范围过滤日志数据。
系统会快速返回匹配的结果，并提供友好的界面进行展示和导出。
4. 数据分析系统支持基于日志数据的数据分析，提供多种统计和图表展示功能。
用户可以利用这些功能，深入分析日志数据，发现网络问题、安全事件和异常行为。
5. 安全告警系统可以根据用户定义的规则进行实时监测，一旦发现异常事件，会自动触发告警机制。
用户可以通过界面配置告警规则，并接收告警通知，从而及时响应和处理安全威胁。
部署架构天融信日志收集与分析系统的架构主要包括以下几个组件：1. 日志采集代理日志采集代理部署在网络设备上，负责实时采集设备产生的日志。
采集代理会将采集到的日志按照预定义的规则进行处理，然后发送到中央服务器。
2. 中央服务器中央服务器负责接收、存储和分析采集到的日志数据。
服务器使用分布式数据库来存储海量的日志数据，并提供实时查询和分析功能。
3. 用户界面用户界面是用户与系统交互的界面，通过界面用户可以进行日志查询、分析、配置告警规则等操作。
界面友好易用，用户可以根据需求自定义查询条件和展示方式。
使用流程使用天融信日志收集与分析系统的流程如下：1.部署日志采集代理到网络设备上。
日志采集与分析系统
日志采集与分析系统日志采集与分析是一项重要的任务，它可以帮助我们监控系统的运行状况，分析和解决问题，优化系统性能，并且对于安全性管理也有着重要的作用。
下面我将详细介绍日志采集与分析系统的概念、实现方法以及其在实际应用中的意义。
一、日志采集与分析系统的概念日志采集与分析系统是指一种能够自动收集系统、应用程序和网络设备产生的日志信息，并对其进行分析、统计和展示的系统。
它的主要功能包括：收集来自不同系统的日志数据，存储日志数据，处理和分析日志数据以检测异常和问题，以及生成报告和可视化展示。
二、日志采集与分析系统的实现方法1.日志收集日志收集是系统的第一步，可以通过以下几种方式进行：（1）直接调用API：在应用程序中调用API来将日志数据直接发送给日志收集器。
（2）使用日志收集器：安装和配置日志收集器来自动收集日志信息。
（3）使用中间件：对于分布式系统，可以使用消息中间件来收集日志信息。
2.日志存储日志存储是为了方便后续的分析和查询，通常采用以下几种方式：（1）本地文件存储：将日志存储在本地文件中，可以按照时间或大小进行切分和归档。
（2）数据库存储：将日志存储在数据库中，方便查询和分析。
（3）云存储：将日志存储在云平台上，如AWSS3、阿里云OSS等，可以方便地进行可视化展示和分析。
3.日志处理与分析日志处理与分析是对日志数据进行解析、过滤和分析的过程，以检测异常和问题，并获取有价值的信息。
常用的方法包括：（1）日志解析：对日志进行解析，提取关键信息，如事件发生时间、事件类型、事件数据等。
（2）日志过滤：根据预设规则或条件来过滤日志，只保留关键和有价值的日志数据。
（3）日志分析：基于统计、机器学习或规则引擎等方法来进行日志数据的分析，以检测异常和问题。
4.可视化展示与报告生成通过可视化展示和报告生成，可以直观地了解系统的运行状况、异常和性能瓶颈，以及采取相应的措施。
通常有以下几种方式：（1）图表展示：以柱状图、折线图、饼图等形式展示系统的日志数据，如事件发生次数、占比等。
ELK日志分析系统
ELK⽇志分析系统⼀、ELK 概述1、ELK简介 ELK平台是⼀套完整的⽇志集中处理解决⽅案，将 ElasticSearch、Logstash 和 Kiabana 三个开源⼯具配合使⽤，完成更强⼤的⽤户对⽇志的查询、排序、统计需求。
ElasticSearch：是基于Lucene（⼀个全⽂检索引擎的架构）开发的分布式存储检索引擎，⽤来存储各类⽇志。
Elasticsearch 是⽤ Java 开发的，可通过 RESTful Web 接⼝，让⽤户可以通过浏览器与 Elasticsearch 通信。
Elasticsearch 是个分布式搜索和分析引擎，优点是能对⼤容量的数据进⾏接近实时的存储、搜索和分析操作。
Logstash：作为数据收集引擎。
它⽀持动态的从各种数据源搜集数据，并对数据进⾏过滤、分析、丰富、统⼀格式等操作，然后存储到⽤户指定的位置,⼀般会发送给 Elasticsearch。
Logstash 由JRuby 语⾔编写，运⾏在 Java 虚拟机（JVM）上，是⼀款强⼤的数据处理⼯具，可以实现数据传输、格式处理、格式化输出。
Logstash 具有强⼤的插件功能，常⽤于⽇志处理。
Kiabana：是基于 Node.js 开发的展⽰⼯具，可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供图形化的⽇志分析 Web 界⾯展⽰，可以汇总、分析和搜索重要数据⽇志。
Filebeat：轻量级的开源⽇志⽂件数据搜集器。
通常在需要采集数据的客户端安装 Filebeat，并指定⽬录与⽇志格式，Filebeat 就能快速收集数据，并发送给 logstash 进⾏解析，或是直接发给 Elasticsearch 存储，性能上相⽐运⾏于 JVM 上的 logstash 优势明显，是对它的替代。
2、为什么要使⽤ ELK ⽇志主要包括系统⽇志、应⽤程序⽇志和安全⽇志。
系统运维和开发⼈员可以通过⽇志了解服务器软硬件信息、检查配置过程中的错误及错误发⽣的原因。
电脑系统错误日志分析
电脑系统错误日志分析在日常使用电脑的过程中，我们难免会遇到各种各样的问题，其中一个常见的问题就是电脑系统错误。
当电脑系统发生错误时，会自动生成错误日志，这些错误日志通常包含了发生错误的详细信息，帮助我们定位和解决问题。
本文将对电脑系统错误日志进行分析，以便更好地理解和解决电脑系统错误。
1. 什么是电脑系统错误日志电脑系统错误日志是记录电脑系统运行过程中出现错误的日志文件。
当电脑系统发生错误时，会将错误信息写入错误日志中，包括错误代码、错误描述、错误发生的时间等。
通过分析错误日志，可以确定电脑系统出现错误的原因，从而采取相应的措施进行修复。
2. 错误日志的类型电脑系统错误日志可分为硬件错误和软件错误两类。
2.1 硬件错误日志硬件错误日志主要记录与电脑硬件相关的错误信息，如硬盘故障、内存不足等。
硬件错误通常由硬件部件出现故障或不正常工作引起。
通过硬件错误日志的分析，可以定位具体出现故障的硬件部件，并进行相应的维修或更换。
2.2 软件错误日志软件错误日志主要记录与电脑软件相关的错误信息，如操作系统错误、应用程序错误等。
软件错误通常由软件编程错误、未处理的异常等引起。
通过软件错误日志的分析，可以找出错误发生的原因，并尝试修复或更新相关软件，以解决错误。
3. 错误日志的分析方法电脑系统错误日志的分析可以采用以下几种方法。
3.1 查找关键字通过搜索关键字，可以快速定位错误日志中与问题相关的信息。
例如，当遇到蓝屏错误时，可以搜索关键字“蓝屏”或“blue screen”，找出相关的错误日志进行分析。
3.2 对比错误日志对比不同时间点的错误日志，可以发现错误的变化和趋势。
通过分析错误日志的变化，可以判断错误是否逐渐加重或改善，从而采取相应的措施进行处理。
3.3 使用错误日志分析工具有许多错误日志分析工具可以帮助我们更方便地进行错误日志的分析。
这些工具通常提供对错误日志的自动化搜索、过滤和分析功能，可以大大提高分析效率。
日志采集与分析系统
日志采集与分析系统日志采集与分析系统的基本原理是将系统和应用程序生成的日志数据收集到一个中央存储库中，并通过各种分析和可视化工具对这些数据进行处理和分析。
它可以收集不同种类的日志数据，包括服务器日志、网络设备日志、应用程序日志、操作系统日志等。
1.日志采集代理：它是安装在服务器和设备上的客户端软件，负责收集和发送日志数据到中央存储库。
它可以收集各种类型的日志数据，并通过各种协议和格式将数据发送到中央存储库。
2. 中央存储库：它是集中存储所有日志数据的地方。
通常使用分布式存储系统，如Hadoop、Elasticsearch等来存储和管理大量的日志数据。
3. 数据处理和分析引擎：它是对收集到的日志数据进行处理和分析的核心部分。
它可以执行各种数据处理和分析操作，如数据清洗、数据转换、数据聚合、数据挖掘、异常检测等。
常用的工具包括Logstash、Fluentd等。
4. 可视化和报告工具：它可以将数据处理和分析的结果可视化，以便用户更直观地了解系统的运行状态和性能。
常用的工具包括Kibana、Grafana、Splunk等。
1.实时监控：可以实时监控服务器和设备的性能和运行状态，及时发现和解决问题。
2.故障排查：可以通过分析日志数据来确定系统是否存在故障，并找到故障原因和解决办法。
3.安全监控：可以监控系统的安全漏洞和攻击行为，并采取相应的措施进行防护。
4.性能优化：可以通过分析日志数据来找出系统的瓶颈和性能问题，并进行优化和改进。
5.容量规划：可以根据日志数据的分析结果，预测系统的容量需求，并进行相应的规划和调整。
6.预测分析：可以通过分析历史日志数据来预测系统未来的行为和趋势，并进行相应的决策和预防措施。
日志采集与分析系统的使用可以带来许多好处，包括提高系统的可用性、提升系统的性能、减少故障处理时间、提高安全性、降低成本等。
同时，它也面临一些挑战，如海量数据存储和处理、数据的实时性要求、数据隐私和安全等问题，需要综合考虑各个方面的因素来选择合适的方案和工具。
网站日志分析系统课程设计
网站日志分析系统课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解网站日志的基本概念和作用，掌握日志文件的格式与结构；2. 学会使用数据分析工具进行日志文件的提取、清洗和整理；3. 掌握运用统计学方法和数据可视化技术，分析网站访问数据，挖掘用户行为特征。
技能目标：1. 能够运用所学知识，独立搭建一个简单的网站日志分析系统；2. 培养学生运用数据分析软件（如Excel、Python等）处理和分析数据的能力；3. 培养学生的团队协作和沟通能力，学会分享和交流数据分析成果。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据分析的兴趣，激发学生主动探索和创新的热情；2. 增强学生的信息意识，使学生认识到数据在互联网时代的重要性；3. 引导学生树立正确的网络安全观，尊重用户隐私，遵守相关法律法规。
本课程针对高中年级学生，结合计算机网络和数据分析相关知识，旨在培养学生的数据分析能力和实际操作技能。
通过本课程的学习，学生能够掌握网站日志分析的基本方法，提高解决实际问题的能力，为未来进一步学习相关专业知识和技能打下坚实基础。
同时，注重培养学生的团队协作、沟通表达和网络安全意识，使学生在知识、技能和情感态度价值观方面取得全面发展。
二、教学内容1. 网站日志基本概念：介绍网站日志的定义、作用和常见格式；- 相关教材章节：第一章 网络数据采集与处理；- 教学内容：日志文件的类型、结构及存储方式。
2. 日志数据提取与清洗：学习使用数据分析工具进行日志数据提取、清洗和整理；- 相关教材章节：第二章 数据预处理；- 教学内容：使用文本处理工具、正则表达式等方法提取日志数据，以及数据清洗的基本技巧。
3. 网站访问数据分析：运用统计学方法和数据可视化技术，分析用户行为特征；- 相关教材章节：第三章 数据分析与数据挖掘；- 教学内容：访问次数、访问时长、页面跳转等指标的统计分析，以及使用图表展示分析结果。
4. 日志分析系统搭建：结合实际案例，搭建一个简单的网站日志分析系统；- 相关教材章节：第四章 数据分析实践；- 教学内容：系统架构设计，数据分析工具的选择与使用，系统实施与优化。
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Web日志集中管理系统的研究与实现吴海燕朱靖君程志锐戚丽（清华大学计算机与信息管理中心，北京100084）E-mail：wuhy@摘要：Web服务是目前互联网的第一大网络服务，Web日志的分析对站点的安全管理与运行维护非常重要。
在实际运行中，由于应用部署的分散性和负载均衡策略的使用，使得Web日志被分散在多台服务器上，给日志的管理和分析带来不便。
本文设计并实现了一个Web日志集中管理系统（命名为ThuLog），系统包括日志集中、日志存储和日志分析三个模块。
目前，该系统已经在清华大学的多个关键Web应用系统上进行了应用，能够帮助系统管理员清晰地了解系统运行情况，取得了较好的运行效果。
关键词：Web日志日志分析日志集中管理系统The Research and Implementation of a Centralized WebLog Management SystemWu Haiyan Zhu Jingjun Cheng Zhirui Qi Li(Computer&Information Center,Tsinghua University,Beijing100084) Abstract：Web is now the biggest network service on the Internet.The analysis of Web logs plays an important role in the security management and the maintenance of a website.But because of the decentralization of deployment and the use of load balancing,Web logs are often seperated on each Web server,which makes the management and analysis of them not so convenient.This paper designs and implements a Web Log Centralized Management System(named ThuLog),which includes3modules:the centralization of logs,the storage of logs and the analysis of logs.Through log analysis of several critical Web systems in Tsinghua University,it could help system administrators learn clearly what happens in information systems and achieves good operating results.Key words：Web Logs Log Analysis Web Log Centralized Management System1.引言近年来，随着计算机网络技术的迅速发展，Web正以其广泛性、交互性、快捷性和易用性等特点越来越受到人们的青睐，并且已经渗入到社会的各个应用领域。
目前全球Web站点的数量已经超过一亿，而且这个数字还在不断地飞速增长。
Web日志记录了用户访问站点的许多基本信息，它对于站点的运行维护起到非常重要的作用。
通过对Web日志进行分析统计，我们可以得出诸如站点访问量、站点流量、访问量最多的页面等信息，这些信息有助于我们了解Web服务器的日常运行状况。
另外，Web日志中还包含了发生在网站上的不寻常的和不期望活动的证据，通过查看和分析日志文件，我们能够发现黑客入侵或入侵的企图，并及时采取相应的防护措施，所以，Web日志对于网站的安全维护也是非常重要的。
在实际中，由于应用部署的分散性和负载均衡策略的使用，Web日志一般是分散在多台服务器上的。
日志的分散不利于我们对日志进行整体的分析，也使得日志的安全管理难以得到保障。
根据调研，目前用于日志集中的软件产品很少，且有许多不足之处，例如，大多数产品只是采用定时传输的方式，而且有的只是实现了日志的集中传输，还缺乏对日志的管理和分析。
因此，基于实际的需要，我们开发了一个Web日志集中管理系统，取名为ThuLog。
系统能够通过定时和实时两种方式把多台Web 服务器上的日志集中起来进行存储，并利用数据库对日志进行分析和查询，最后通过Web方式把分析的结果展示给用户。
用户据此可以及时地了解到各个服务器的运行状况，从而极大地方便了他们对网站的管理与维护。
下文首先介绍系统的总体结构，然后分别介绍系统的各个模块，接着介绍系统在实际中的应用效果，最后是总结和展望。
2.系统总体结构我们首先对系统的总体结构进行了设计，设计的系统总体结构如图1所示。
图1系统总体结构图系统由三个模块组成，分别是：日志集中模块、日志存储模块和日志分析模块。
日志集中模块完成日志的生成、发送和接收功能；日志存储模块实现了日志的文件存储和数据库存储；而日志分析模块则包括日志分析和分析结果的展示两个子模块。
系统在设计上完整地实现了Web日志的集中管理与分析功能，同时因为遵循syslog标准，具有很好的扩展性，使之可以接收操作系统日志、网络设备日志等。
日志在各个Web服务器上生成，再发送到日志机上。
日志机对所有服务器的日志进行接收和整理，分别存储到文件和数据库中。
之所以用数据库对日志进行存储，是为了更好地对日志进行管理和分析。
采用数据库能够对日志进行结构化存储，从而可以快捷、高效地对日志进行各种查询和分析。
而且考虑到系统的可扩展性，要对日志信息进行更为深入的挖掘，则更需要数据库的支持。
系统会从文件和数据库中提取日志数据进行分析，部分的分析结果会被存储到数据库中，最后通过Web方式把分析的结果展示给用户。
以上就是系统工作的大致流程，下面分别对系统的三个模块作具体的介绍。
3.日志集中模块日志集中模块的主要任务是把各个服务器上的日志有效地传输到日志机上。
日志的传输方式有很多种，在实际中，我们实现了ftp、rsync和syslog这三种日志传输方式。
其中ftp和rsync是定时传输方式，syslog是实时传输方式。
对于使用负载均衡的应用来说，日志的定时传输还需要处理日志的合并问题。
在日志量很大的情况下，日志的合并变得十分麻烦。
而日志的实时传输就可以避免这一问题，而且日志的实时传输还可以最快最及时地得到服务器的Web 日志，从而最及时地了解到服务器的运行状况，所以我们建议采用实时传输方式进行日志的集中。
一般的Unix操作系统自身都带有系统日志记录程序syslogd，它原本是用来处理系统日志的，但通过一定的设置它也可以处理系统其它程序所收到的消息，例如Web日志，而且它还可以将消息发送到远程主机上。
然而syslogd的功能还是比较弱，无法处理要求比较高的消息筛选。
syslog-ng[7]是一个开源软件，可以替代syslogd，它在功能上比syslogd更为强大。
它除了保留syslogd原有的通过优先级区分消息的功能外，还可以通过消息的内容对消息进行区分，因此具有更高的消息过滤能力。
Apache服务器可以通过一定的配置用syslogd将服务器日志发送到远程服务器，其它的Web服务器例如IIS也可以通过一些工具将日志用syslog格式发送到远程服务器。
实践中我们都采用Apache服务器，利用syslogd进行日志的发送，而在日志机上则用syslog-ng进行日志的接收。
对syslog-ng进行配置，使其能够把接收到的日志信息存放到指定目录下的文件中。
然而用syslog进行日志的传输会遇到一个的问题，各个服务器的日志都集中发送到日志机上，需要区分出各个服务器的日志。
所幸的是，syslog-ng有根据日志内容进行过滤的功能，打开syslog-ng的配置文件，在其中的filter项中使用match函数，就能够区分出含有特定字串的日志。
而能够表征各个服务器的当然就是服务器的域名了，因此只需要更改各个服务器的日志格式，在日志格式中添加“%v”项，就可以在日志中附加上服务器的域名，这样syslog-ng就可以根据日志中的这一信息把日志进行区分，并存放到相应的目录下。
4.日志存储模块系统存储模块分为文件存储和数据库存储两部分，文件存储可以对日志进行压缩，从而保存长期的日志；数据库存储便于对日志进行分析和管理，通过使用数据库的SQL查询语句可以非常快速地得到想要的分析结果。
把文件存储和数据库存储结合起来，是日志存储模块的主要特点。
4.1、日志的文件存储日志的文件存储首先要设计好文件的目录结构。
我们所设计的目录结构是一个树形的结构，如图2所示。
每个应用的日志存放在以该应用名称命名的目录下，对于同一应用的也就是存放在同一目录下的日志，每一天的日志会存放到以当天日期命名的文件中。
图2日志文件存储目录结构图当日志量非常大的情况下，为了节省日志文件所占的空间，还需要定期对日志文件进行压缩。
4.2、日志的数据库存储把日志存到数据库中是为了提高日志分析的效率。
我们使用MySQL数据库对日志进行数据库存储，每一个应用对应一个数据库。
因为Web日志非常庞大，繁忙网站的日志每天就达数百兆，将其原封不动地存入数据库是不现实的。
因此，首先要对日志的原始数据进行预处理，删除日志中的冗余信息，然后把经过预处理的日志数据导入到数据库中。
日志数据的预处理主要是从日志文件中提取出日志的各个字段，以便于导入到数据库中，并且删除那些与日志分析无关的冗余信息。
例如url后缀为gif、jpg、jpeg和css等的日志记录，这些日志记录都是用户在访问一个网页的时候被自动附带上的，它们一般都不是用户真正想请求的资源，对于我们进行日志分析用处不大。
日志在经过预处理以后，就可以导入到数据库中了。
但是日志的数据量实在太大了，即便是将处理过的日志导入数据库，数据库也只能够存储几天的日志。
为了节省日志数据所占的空间，我们采用索引的方式来存储日志信息中数据量较大的url字段。
每条日志的url都对应一个索引号，日志数据表中记录的是url所对应的索引号，并用一张数据表来记录url及其索引号之间的对应关系。
由于日志的url字段在数据库中采用索引的方式存储，因此日志的数据库导入就要处理日志的url及其索引号之间的转换问题。
本来这并不是什么问题，只需要逐条记录去查询url索引表，读取出相应的索引号或是分配一个新的索引号即可。
不过这种方法在日志量较大的情况下执行的时间会相当长，因此必须对查找的算法进行改进。