Afin d`effectuer l`analyse, nous devrions connaître le comportement des visiteurs sur notre site ainsi que leur démographie. La chose la plus importante est de suivre le nombre de visites sur notre site. Nous devons capturer chaque session individuelle, distinguer si c`était une visite unique, et stocker toutes les pages qui ont reçu un clic pendant la session. Dans la page, «nous allons conserver une liste de valeurs page_url uniques. Ici, nous stockons les informations d`identification pour chaque page que nous voulons analyser. Cela peut être limité aux pages pour un seul site Web, en supposant que nous avons une instance distincte de la base de données pour chaque site que nous voulons analyser. Pour ce modèle, je vais aller avec cette supposition. Ce sera le premier d`une nouvelle série de billets de blog et de recettes sur la modélisation des données d`événement. Contactez-nous si vous avez des idées pour des choses que vous aimeriez que nous couvrons, ou des questions que vous aimeriez que nous répondiez. Table Tracker peut être intégré dans votre autre logiciel opérationnel pour une approche plus rationalisée pour localiser les clients. En savoir plus sur les opportunités d`API. Ce n`est pas le cas avec notre modèle de données d`analyse Web, en raison du fait que ce modèle sera utilisé principalement pour collecter des données.
Les nouvelles données (insérées) et anciennes (existantes) n`interagissent pas les unes avec les autres, et il n`y a pas de limitations ou de règles. Nous allons insérer ce que nous obtenons, et c`est tout! Nous pouvons nous attendre à ce que nous ayons un nombre énorme d`enregistrements insérés et que nous utiliserons ces valeurs dans nos analyses (groupements basés sur de nombreuses conditions différentes). Un modèle de données basé sur des événements est basé sur des données structurées et semi-structurées, par exemple: maintenant, nous sommes prêts à décrire la table centrale du modèle. Dans la table de sessions, nous stockons des informations sur chaque visite de site que n`a jamais fait le visiteur. Pour chaque session/visite, nous stockons les détails suivants: ainsi que les champs d`horodatage de base, vous pouvez également avoir une variété de champs de temps dérivés. Certains exemples sont déjà inclus dans le code de ce modèle. Ils sont: nous avons déjà fait allusion au type de données collectées pour l`analyse Web, mais nous allons répondre à quelques questions plus avant de passer au modèle. Avant de commencer à penser au modèle de données d`événement Snowplow, il est utile de le mettre dans le contexte de la façon dont les autres outils d`analyse Web modèle de données Web, et que dans le contexte du développement du Web. Opérations DDL pour modifier les tables sources activées de capture de données lorsqu`une table est activée pour la capture de données modifiées, les opérations DDL peuvent uniquement être appliquées à la table par un membre du rôle serveur fixe sysadmin, un membre du rôle de base de données db_owner ou un membre de la base de données RO le db_ddladmin.