日志挖掘

当内存中的数据被修改后，并不立即更新到磁盘，这种技术称为redo log，提升效率。redo log的主要功能是保护数据完整性，同时带来额外的好处包括数据恢复（备份集+归档日志）、数据同步（DG，streams，gg）以及日志挖掘。随着技术的进步，如何优化这些过程成为当前的研究热点。

针对框架式页面进行了改进，添加页面过滤模块，并优化了页面过滤算法和用户识别策略，提升数据预处理的效率和准确性。

这份PDF文档探讨了OLAP（在线分析处理）和数据挖掘技术在Web日志分析中的应用。

Web日志挖掘是指利用数据挖掘技术分析Web服务器记录的用户访问日志数据，以揭示用户访问模式和兴趣爱好等信息。这些信息对于优化网站设计、改进用户体验和个性化推荐至关重要。通过用户聚类和分析频繁访问路径，可以调整页面链接关系，以更好地满足用户需求。同时，统计分析日志数据还能帮助评估站点性能，识别热门页面和访问趋势，为站点管理和决策提供支持。

数据挖掘的定义及其在分析日志数据挑战中的应用原因被介绍。讨论了企事业单位计算机信息系统安全的加强对日志数据挖掘的需求，并总结了具体应用。

吕景山和温巧燕提出了一种用于Web日志挖掘的攻击者聚类算法。该算法分析Web日志中的模式，以识别潜在的攻击者。通过识别这些攻击者，网络管理员可以采取措施保护其系统免受攻击。

Oracle 数据库日志是深入了解数据库活动的关键窗口。通过分析日志，我们可以诊断性能问题、追踪错误根源、审计用户操作，以及洞悉数据库的运行状况。 日志分析的常用方法包括： 直接查看日志文件: 这是一种直接的方法，但效率较低，尤其是在处理大型日志文件时。 使用日志分析工具: 这些工具提供了图形界面和强大的过滤、搜索功能，可显著提高分析效率。 编写脚本: 对于特定的分析需求，可以编写脚本来自动化日志分析过程。 无论采用哪种方法，理解日志消息的含义都是至关重要的。 Oracle 日志包含了丰富的事件信息，例如 SQL 语句执行情况、用户登录信息、错误代码等。通过深入分析这些信息，我们可以获得对数据库运行状况的全面了解。

大数据搜索与日志挖掘方案——ELK Stack：Elasticsearch Logstash Kibana（第2版）.高凯的这本书是PDF格式，书签详细，内容丰富，是非常值得收藏的资料。

这篇教程重点介绍 Informix 日志管理的最佳实践，包括物理和逻辑日志的配置。此外，还涵盖了逻辑日志的备份和恢复。

Flume是Hadoop生态系统中用于日志收集的强大工具。 许多常见日志收集场景都可以使用Flume高效地解决。