利用Oracle AWS 进行有效的日志统计分析（oracle aws日志）

利用Oracle AWS 进行有效的日志统计分析

随着云计算的普及和发展，越来越多的企业开始将业务系统迁移到云端。而在云端部署企业应用系统，对日志分析和统计也提出了新的挑战。为了更好地进行日志分析和统计，Oracle AWS 提供了一系列的操作和支持。

在Oracle AWS上实现有效的日志统计分析需要以下步骤：

第一步：编写数据统计框架程序

编写适合自己的数据统计框架程序，可合理收集所需日志数据，并进行有效的分析和统计。最终将统计结果存储到数据库中，以便于后续分析和查看。

第二步：创建Amazon RDS实例

Amazon RDS 可以将多种数据库引擎（如 MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server 以及 MariaDB）与 AWS 的弹性计算、存储和安全性相结合，提供管理数据库所需的一切服务。在创建 Amazon RDS 实例时，可选择数据库引擎、实例类别、存储类型和容量等。

第三步：设置数据库连接

在实例创建完成后，需要设置数据库连接。可以通过连接Amazon RDS实例来获取连接数据库的相关信息。从而将日志数据通过 JDBC 技术传输到 Amazon RDS 实例中。

第四步：创建Amazon DynamoDB数据表

创建 Amazon DynamoDB 数据表用于存储已经统计好的数据。DynamoDB 是一种云型 NoSQL 文档型数据库，能够快速处理数以万计的请求，并具备了云端的动态自动伸缩功能。

第五步：编写推送代码

当完成连接数据库和创建 DynamoDB 数据表之后，就可以开始编写推送代码。此时，可以使用 Lambda 函数来处理所需日志数据，将其发送到 DynamoDB 数据表中。

第六步：查询数据

在将数据推送到 DynamoDB 数据表中之后，即可通过SQL查询语句来对数据进行查询。同时，还可以通过生成 Excel 报告等形式展示查询的结果。

代码实例：

以下给出一个简单的代码实例，可以对数据进行统计和分析：

“`sql

SELECT date, status, COUNT(*) AS cnt

FROM access_log

WHERE date >= ‘2021-01-01’ AND date

GROUP BY date, status

ORDER BY date, status;

SELECT status, COUNT(*) AS cnt

FROM access_log

WHERE date >= ‘2021-01-01’ AND date

GROUP BY status

ORDER BY status;

SELECT ip, COUNT(*) AS cnt

FROM access_log

WHERE date >= ‘2021-01-01’ AND date

GROUP BY ip

HAVING COUNT(*) > 10

ORDER BY cnt DESC;

以上代码用于统计 2021 年度的访问数据，查询时间从2021年1月1日到2022年1月1日。通过SQL语句对数据进行统计并生成报告，以便进行后续的分析。

总结：

在企业应用系统迁移到云端后，如何进行日志统计和分析是一个值得关注的问题。Oracle AWS 提供了多种工具和技术，可以为我们提供有效的支持和帮助。需要根据实际需求，制定合理的数据统计框架，选择合适的数据库引擎和存储类型，并编写相应的推送代码和 SQL 查询语句，以实现有效的日志统计和分析。