Документов, удовлетворяющих Вашему запросу: 3

1. Файлы vs базы данных.
   
   Степень соответствия запросу: 99,47%
   Фрагменты текста поста :
   

   ... Структура такова: allsein — данные о заходах с поисковиков по разным запросам хост | искомая фраза дата, количество заходов...
   
   ... хост | искомая фраза дата, количество заходов...
   
   ... agent — данные о броузерах и ботах user-agent броузера дата, количество заходов...
   
   ... user-agent броузера дата, количество заходов...
   
   ... pages — данные о посещенных страницах страница дата, количество заходов...
   
   ... страница дата, количество заходов...
   
   ... rss_agent — данные о запросах от RSS-ридеров user-agent ридера дата, количество заходов...
   
   ... user-agent ридера дата, количество заходов...
   
   ... source — данные об источниках трафика URL страницы-источника дата, количество заходов...
   
   ... URL страницы-источника дата, количество заходов...
   
   ... В качестве дат (видимо для оптимизации) используются целочисленные значения, равные количеству дней, прошедших с некой фиксированной даты (1 января 2000 года)...
   
   ... html'][к-во дней] Число, которое мы «увидим» в этой ячейке и будет искомым количеством посетителей нашей страницы...
   
   ... Если вы внимательно прочли предыдущий абзац, то уже должны понимать, что при небольшом количестве элементов в массиве операция проходит относительно быстро...
   
   ... При нормальном (читай « грамотном ») подходе тут будут использованы аж три таблицы: в первой будут храниться хосты поисковиков (по одному на запись), во второй — запросы с хостов (каждый запрос в отдельной записи), ну и в третьей — собственно количество посетителей по дням для каждой из искалок по каждому из запросов...
   
   ... :-) Структура, например, такая: Структура таблиц Таблица se_hosts -------------------- ID1 — уникальный числовой номер (используется для связи таблиц) Host — имя хоста поисковика Таблица se_query --------------------- ID2 — уникальный числовой номер (используется для связи таблиц) SH_ID — уникальный номер для ссылки на первую таблицу Query — текст искомой фразы Таблица se_hits ------------------- Q_ID — уникальный номер для ссылки на вторую таблицу Date — кво-дней с 1 января 2000 года Hits — количество хитов за этот день Естественно первая и третья таблицы будут иметь индексы по первым двум полям, а вторая — по всем...
   
   ... Скрипт должен получить данные из базы о количестве хитов «за сегодня»...
   
   ... Но суть не в этом, а в том, что количество этих операций будет намного меньшим...
   
   ... Весь диапазон значений (количество записей в таблице) делится пополам и сравнение искомого значения происходит со значением поля сразу из середины таблицы...
   
   ... Да еще про кэширование вспомним :-) Кстати, если ваш сайт достаточно посещаем, то файл статистики будет расти как на дрожжах и каждое обращение к скрипту будет вызывать чтение/парсинг/поиск/сохранение всех этих десятков мегабайт, а при использовании БД при любом количестве посетителей нам все так же будет нужно читать всего несколько сотен байт (три записи из таблиц), а записать - только 12 байт...

   Подробнее: http://fit-media.com/post_1222679684.html
   
   
2. 300-летие битвы при Лесной
   
   Степень соответствия запросу: 0,48%
   Фрагменты текста поста :
   

   ... Точного количества зрителей не знает никто, но народу было очень много...
   
   ... К середине праздника даже стало "тесновато" — количество зрителей уже измерялось тысячами...

   Подробнее: http://fit-media.com/post_1223377088.html
   
   
3. Усиливаем внутреннюю перелинковку.
   
   Степень соответствия запросу: 0,05%
   Фрагмент текста поста :
   

   ... Эти тэги, естественно, будут отображаться под статьей, повышая количество ключевых слов на странице...

   Подробнее: http://fit-media.com/post_1225381829.html
   
   

История внешних поисковых запросов.