Мне нужны некоторые идеи относительно моего алгоритма для счетчика посещений (интервал по группам)

Question

Мой алгоритм предназначен для "счетчика посещений", я пытаюсь не считать одного и того же человека дважды, если этот человек дважды заходил на сайт (например, если он приходит дважды за 5 минут, я хочу считать его 1 хит для этого человека)

Вот как выглядит моя база данных

UserIp     UserId          Date of user came
127.0.0.1   new.user.akb    26.03.2010 10:15:44
127.0.0.1   new.user.akb    26.03.2010 10:16:44
127.0.0.1   new.user.akb    26.03.2010 10:17:44
127.0.0.1   new.user.akb    26.03.2010 10:18:44
127.0.0.1   new.user.akb    26.03.2010 10:19:44
127.0.0.1   new.user.akb    26.03.2010 10:20:44
127.0.0.1   new.user.akb    26.03.2010 10:21:44
127.0.0.1   new.user.akb    26.03.2010 10:22:44
127.0.0.1   new.user.akb    26.03.2010 10:23:44

Что мне нужно сделать, это получить количество различных пользовательских IP-адресов из таблицы выше, которые произошли в течение определенного промежутка времени. Например, если я установил временной интервал на 5 минут, и скажем, что он начинается в

26.03.2010 10:15:44

Тогда я получу 2 в качестве результата, так как есть 1 отличное значение между 10:15 до 10:20 и 1 другое отличное значение от 10:20 до 10:23,

Например, если мой интервал 3 минуты, то возвращаемый результат будет 3

Answer 1

Здесь есть почти идентичный вопрос: группа по интервалу времени.

Основой этого является то, что вам нужно сгруппировать по временному интервалу, применяя слово к дате и времени, чтобы сгладить интервал.

РЕДАКТИРОВАТЬ

Решил это с помощью группировки:

SET DATEFORMAT dmy;

DECLARE @table TABLE
(
    UserIp nvarchar(15),
    UserId nvarchar(15),
    VisitDate datetime
)

INSERT INTO @table
VALUES  ('127.0.0.1', 'new.user.akb', '26.03.2010 10:15:44')
        ,('127.0.0.1', 'new.user.akb', '26.03.2010 10:16:44')
        ,('127.0.0.1', 'new.user.akb', '26.03.2010 10:17:44')
        ,('127.0.0.1', 'new.user.akb', '26.03.2010 10:18:44')
        ,('127.0.0.1', 'new.user.akb', '26.03.2010 10:19:44')
        ,('127.0.0.1', 'new.user.akb', '26.03.2010 10:20:44')
        ,('127.0.0.1', 'new.user.akb', '26.03.2010 10:21:44')
        ,('127.0.0.1', 'new.user.akb', '26.03.2010 10:22:44')
        ,('127.0.0.1', 'new.user.akb', '26.03.2010 10:23:44')


SELECT UserIp, UserId, MIN(VisitDate) AS firstVisit
FROM    @table
GROUP BY dateadd(mi, (datepart(mi,VisitDate)/5)*5,
            dateadd(hh, datediff(hh,0,VisitDate),0)),
        UserIp, UserId

Это дает следующий результат (мой формат даты - ymd):

UserIp          UserId          firstVisit
--------------- --------------- -----------------------
127.0.0.1       new.user.akb    2010-03-26 10:15:44.000
127.0.0.1       new.user.akb    2010-03-26 10:20:44.000

(2 row(s) affected)

Это означает, что вы можете рассчитывать на этот набор результатов для количества посещений за 5 минут.

Answer 2

20000101 - это некоторая начальная дата:

select dateadd(mi, -d, '20000101') as d, num from
(select count(*) num, datediff(mi ,date_field, '20000101') / 5 * 5  d
from your_table
group by datediff(mi, date_field, '20000101') / 5 * 5 ) as a
order by d

А вот решение C# с использованием Linq:

var d1 = new Tuple<string, string, DateTime>("127.0.0.1", "new.user.akb", DateTime.Parse("26.03.2010 10:15:44"));
var d2 = new Tuple<string, string, DateTime>("127.0.0.1", "new.user.akb", DateTime.Parse("26.03.2010 10:16:44"));
var d3 = new Tuple<string, string, DateTime>("127.0.0.1", "new.user.akb", DateTime.Parse("26.03.2010 10:17:44"));
var d4 = new Tuple<string, string, DateTime>("127.0.0.1", "new.user.akb", DateTime.Parse("26.03.2010 10:18:44"));
var d5 = new Tuple<string, string, DateTime>("127.0.0.1", "new.user.akb", DateTime.Parse("26.03.2010 10:19:44"));
var d6 = new Tuple<string, string, DateTime>("127.0.0.1", "new.user.akb", DateTime.Parse("26.03.2010 10:20:44"));
var d7 = new Tuple<string, string, DateTime>("127.0.0.1", "new.user.akb", DateTime.Parse("26.03.2010 10:21:44"));
var d8 = new Tuple<string, string, DateTime>("127.0.0.1", "new.user.akb", DateTime.Parse("26.03.2010 10:22:44"));
var d9 = new Tuple<string, string, DateTime>("127.0.0.1", "new.user.akb", DateTime.Parse("26.03.2010 10:23:44"));
var list = new List<Tuple<string, string, DateTime>> {d1, d2, d3, d4, d5, d6, d7, d8, d9};

int interval = 3;
var query = list.GroupBy(data => ((int) (DateTime.Now - data.Item3).TotalMinutes)/interval*interval)
    .Select(data => new {IP = data.First().Item1});

foreach (var entry in query)
{
    Console.WriteLine(entry.IP);
}