訪問統計的資料庫設計

使用者向系統申請，系統會隨機給使用者產生一個不重複的短網址 xx.xx.xx/abced1用於編輯內容（其中abcde1就是短網址標識，稱coding）
現在要統計所有coding的訪問記錄。
目前有一張access_log表，每當某個coding的短網址被訪問時，先是根據UA資訊、ip地址、有效時間經過演算法得到一個uvmark（訪客標識），如果表裡已經有相同的uvmark,表示是同一個人訪問了多次，此時不做insert記錄，而是update該條資料的number欄位+1。不過沒有uvmark，就添加insert一條記錄（記錄包括coding.訪問的裝置.系統內容.瀏覽器環境.訪問城市.訪問時間等等）

但是隨著訪問量的增大，表裡的資料已經非常多了。將近9000萬條資料，每天增量大概200萬。統計一些掃描量大的碼，比如按時間的sql是這樣的： select number from access_log where coding = XXXX and time between time_start and time_end
取出來的資料 uv就是條數的數量 pv就是每條的number相加（按地區.環境等等同理） 效率比較低。如果一個短網址每天平均有2W的訪問量，那麼我要統計他最近一個月的訪問量，需要的時間達到50S以上
隨便找了個coding的訪問統計。如下


我這麼做有問題嗎？ 有可以最佳化的地方嗎？像百度統計這種的資料庫設計是怎樣的，為什麼感覺他們的非常快。

回複討論(解決方案)

每天總結一下，過去的訪問量直接取總結的結果，而不是從頭統計

每天總結一下，過去的訪問量直接取總結的結果，而不是從頭統計

可是有一個模組是即時統計的，就是在某一天裡，每半小時的資料也是有的。總結掉的話，我想知道30天之前的某一天的24小時即時統計怎麼算

30天之前的某一天 還是即時嗎？
顯然就不是了！
除了今天的資料會發生變化以外，過去的任何一天的資料多不會發生變化（過去了就過去了）
所以你只要按統計方案記錄下統計結果就可以了

30天之前的某一天 還是即時嗎？
顯然就不是了！
除了今天的資料會發生變化以外，過去的任何一天的資料多不會發生變化（過去了就過去了）
所以你只要按統計方案記錄下統計結果就可以了

那我要知道8月1號 9點到12點的資料呢

那沒關係，你按每小時一統計，一天的才24條記錄
你也可以按每分鐘，甚至每秒鐘一統計，都會比你重新從未經處理資料中匯總起來要快

那沒關係，你按每小時一統計，一天的才24條記錄
你也可以按每分鐘，甚至每秒鐘一統計，都會比你重新從未經處理資料中匯總起來要快

受教。 哦對了，那對於其他統計方式怎麼每天總結呢，比如地區統計呢。既有時間條件又有地區條件

每個省下有市

這些資料我要怎麼總結呢

你這些資料是怎麼計算得來的？
1+1 會算，10+10 就不會算啦？

你這些資料是怎麼計算得來的？
1+1 會算，10+10 就不會算啦？

第一種是只有單條件的（時間），我可以把每小時 每個短網址的pv uv都存一條資料。
第二種是多條件的（時間與地點），我按每小時來總結資料，我需要把每小時 每個短網址 按照地區存N條資料 是這樣嗎

以 #6 的蘇州為例：訪問量519 表示的是迄今為止的訪問量，而明天的訪問量是 519 + n
這個不會有疑問吧？
那麼到了明天，今天的這個 519 還會變嗎？顯然是不會變的

