MSSQL日志大数据挖掘研究（mssql日志挖掘）

MSSQL日志大数据挖掘研究

随着越来越多的组织使用MS SQL Server来存储数据，研究MSSQL日志和大数据挖掘对组织的可视化、信息管理和数据分析的性能是非常重要的。本文旨在探讨MSSQL日志数据的收集、存储和分析以及它们对企业安全可视化、信息管理和数据分析的影响。

首先，要注意MSSQL日志文件本身可能包含大量重要信息。例如，记录SQL或其他数据库操作日志，诊断收集日志以及连接和性能日志，都可以记录企业服务器上发生的活动，帮助企业快速定位系统崩溃和其他系统故障的原因。这些MSSQL日志中的数据不仅能将企业的运行数据更加安全可视化，而且也可以帮助企业不断改善运行效果，低成本、高效的实现此目的。

此外，要实现对MSSQL日志的收集，可以使用Microsoft SQL Monitor中提供的日志分析工具，包括MSSQL信息收集器，此工具可以收集MSSQL数据库日志信息，并转换成可识别的文本格式。

随后，可以使用python和Hadoop等大数据技术开发查询和数据分析模型，以通过日志分析和挖掘来研究企业系统活动的规律，提出有效的数据分析方案。例如，下面的代码可以用来从MSSQL日志中收集SQL语句的操作次数：

import pyodbc
# 定义数据库链接
con = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=.\MSSQLSERVER;DATABASE=ms_sql_log;UID=sa;PWD=password')
# 执行查询，并把查询结果保存到活动列表中
active_sql = []
cur = con.cursor()
state = 0
while state == 0:
    cur.execute("select database_name, operation, count(*) as operation_count from mssql_log group by database_name,operation")
    # 迭代查询结果，并保存到活动列表中
    for row in cur:
        active_sql.append([row[0], row[1], row[2]])
        state = 1
# 打印查询结果
for sql in active_sql:
    print("database_name:%s, operation:%s, operation_count:%s" % (sql[0], sql[1], sql[2]))

最后，分析得到的数据可以用于解决企业日常的管理和安全问题，提高运行效率，降低运行成本。

总之，通过MSSQL日志数据收集、存储和分析，利用大数据挖掘技术研究MSSQL日志，可以更好地了解企业的运行状况，提高企业安全的可视化、信息管理和数据分析的性能，从而使企业更好地利用资源并进行有效管理。