구글 애드센스와 웹로그분석 연동 (google adsense Analytics, 애드센스 운영 팁, 통계, 수익 확인)
 







구글 애드센스와 웹로그 분석을 연동하는 방법 입니다

연동을 하게 되면 웹 로그 분석에서 애드센스 내용을 확인할 수 있게되고 더 세분화된 내용을 확인 할수 있을 것입니다

웹 로그 분석에 가입이 안되어 있다면 연동 과정에 가입이 있으니 애드센스만 운영하고 계시다면 바로 사용 하실 수 있습니다









연동 방법은 상당히 쉽습니다
먼저 애드센스에 로그인 합니다

홈 -> 개요 로가면
스샷 오른쪽에 화살표 방향으로 표시한 Google 웹로그 분석과 통합 이라는 링크가 있습니다

이 링크를 따라갑니다


















바로 다음에 이 페이지가 나옵니다
웹로그 분석 계정이 있는지 없는지에 따라 라디오 버튼을 선택후 계속하기를 누릅니다

저는 이미 구글 웹 로그 분석 계정이 있기때문에 아래 라이오 버튼을 선택 했습니다










내용을 확인하고 계속하기 버튼을 누릅니다









내용을 확인하고 계속하기를 누릅니다
















내용을 확인하고 계속하기를 누릅니다










연동이 완료된 모습입니다







저도 이제 연동해서 데이터가 아무것도 없으나
데이터 들이 쌓이면 애드센스를 운영하는데 상당히 도움이 될 것이라고 생각되네요

이와 관련된 구글 도움말
http://www.google.com/support/analytics/bin/answer.py?answer=92625


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Posted by 파란물






기사 제목
DB2의 컬럼 그룹 통계에 대한 이해

포스팅 아래 기사원문 주소로 가시면 기사 전체내용과 자세한 설명 쿼리문들 볼 수 있습니다







요약
 옵티마이저는 여러 술어 사이에 상관 관계가 있는 경우 리눅스, 유닉스, 윈도(Linux®, UNIX®, Windows®)용 DB2®에서 다중 컬럼 통계를 사용하여 더 나은 쿼리 접근 계획을 결정하고 쿼리 성능을 높일 수 있습니다. 이 글에서는 다중 컬럼 통계를 사용하여 DB2 9.5에서 술어 사용을 광범위하게 확장하는 옵티마이저의 향상된 기능을 활용하는 방법을 설명합니다.





소개
"Understand column group statistics in DB2"(developerWorks, 2006년 12월)에서는 컬럼 그룹 통계 수집의 중요성과 DB2 SQL Optimizer(이후 옵티마이저)가 두 개 이상의 로컬 술어나 병합 동등 술어(join equality predicate) 사이의 통계적 상관 관계를 검색하는 데 다중 컬럼 통계를 사용하는 방법을 설명한다. DB2 9.5에서 옵티마이저는 다중 컬럼 통계의 사용을 더 광범위한 술어로 확장했다.





목차

여러 로컬 동등 및 로컬 IN 술어의 통계적 상관 관계

Example 1: C1 IN ( <VALUE LIST> ) AND C2 = literal

Listing 1. 샘플의 테스트 환경

Listing 2. SAMPLE 데이터베이스의 EMPLOYEE 테이블에 대한 쿼리

Listing 3. EMPLOYEE 테이블에서 반환된 레코드

Listing 4. EXPLAIN 테이블에 쿼리 접근 계획 세부사항 삽입

Listing 5. 쿼리 접근 계획

Listing 6. 카디널리티 추정이 더 나은 쿼리 접근 계획

예제 2: C1 IN ( <VALUE LIST> ) AND C2 IN ( <VALUE LIST> )

Listing 7. 보너스와 급료 쿼리

Listing 8. EMPLOYEE 테이블에서 반환된 레코드

Listing 9. EXPLAIN 테이블에 쿼리 접근 계획 세부사항 삽입

Listing 11. 카디널리티 추정이 더 정확한 쿼리 접근 계획

예제 3: C1 IN ( <VALUE LIST> ) AND C2 IN ( <VALUE LIST> ) AND C3=literal

Listing 12. 500달러의 보너스를 찾도록 세 번째 술어 추가

Listing 13. EMPLOYEE 테이블에서 반환된 레코드

Listing 14. 쿼리 접근 계획

Listing 15. 인덱스 작성과 통계 수집

Listing 16. 쿼리 접근 계획에서 수정된 카디널리티 추정

예제 4: (C1=literal OR C1=literal2) AND (C2=literal OR C2=literal2) AND C3=literal

Listing 17. IN 술어를 대체하기 위한 해당 OR 술어

Listing 18. 쿼리 접근 계획

Listing 19. 해당 IN 술어로 변환된 OR 술어

예제 5: 인덱스 오링(Index oring)

Listing 20. EMPLOYEE 테이블에서 A00 부서에 속한 모든 직원과 영업 사원을 검색하는 쿼리

Listing 21. 쿼리에서 네 개의 레코드 반환

Listing 22. XML 파일 내용

Listing 23. example5.xml과 example5.del에 함께 사용하는 명령

Listing 24. 최적화 프로필을 사용하여 쿼리 접근 계획 보기

Listing 25. 쿼리 접근 계획

Listing 26. 쿼리 접근 계획의 향상된 카디널리티 추정

OR 연산자의 하위 용어(subterm) 내에 있는 여러 로컬 동등 술어의 통계적 상관 관계

예제 6: (C1=LITERAL1 AND C2=LITERAL2) OR (C1=LITERAL3 AND C2=LITERAL4)

Listing 27. EMPLOYEE 테이블에 대한 쿼리

Listing 28. EMPLOYEE 테이블로부터의 쿼리 결과

Listing 29. 옵티마이저가 선택한 것과 비슷한 쿼리 접근 계획

Listing 30. 카디널리티 추정이 더 정확한 쿼리 접근 계획
 

 




결론
 옵티마이저가 고려된 각 쿼리 접근 계획의 비용을 올바로 추정하는 것은 정확한 카디널리티 추정에 달려 있다. DB2 9.5에서 다중 컬럼 통계의 확장된 사용을 활용하여 옵티마이저가 최적의 쿼리 접근 계획을 선택하기 위해 카디널리티를 더 잘 추정하도록 많은 정보를 제공할 수 있다.







 기사 원문으로 가시면 에제 코드와 자세한 설명을 볼 수 있습니다
아이베엠 디벨로퍼 웍스 : http://www.ibm.com/developerworks/kr/
기사 원문 주소 : http://www.ibm.com/developerworks/kr/library/dm-0809kapoor/index.html

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Posted by 파란물

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