明确统计目标和行为类型是MySQL用户行为统计项目的第一步，需定义页面访问、点击、登录等行为的触发条件与记录字段，设计通用日志表结构并设置主键、索引及分表策略，通过应用代码异步写入日志，利用SQL实现DAU、浏览量、行为路径等统计分析，后期可通过聚合表与ETL优化性能。
明确统计目标和行为类型
在MySQL中开发用户行为统计项目，第一步是明确你要统计哪些行为。常见的用户行为包括：页面访问、按钮点击、登录登出、商品浏览、下单购买等。每种行为需要定义清楚的触发条件和记录字段。比如“商品浏览”可以包含用户ID、商品ID、访问时间、来源页面等信息。
建议为每类行为设计对应的事件名称（如 page_view、click_button），便于后续分类查询和分析。同时考虑是否需要区分匿名用户与登录用户，决定是否引入临时会话ID（session_id）。
设计合理的数据表结构
根据行为类型设计日志表。一个通用的行为日志表结构示例如下：
CREATE TABLE user_behavior_log (
id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
user_id INT DEFAULT NULL COMMENT '用户ID，未登录可为空',
session_id VARCHAR(64) NOT NULL COMMENT '会话ID',
event_type VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '行为类型，如 page_view, click',
target_id VARCHAR(100) DEFAULT NULL COMMENT '目标对象ID，如商品ID',
target_type VARCHAR(50) DEFAULT NULL COMMENT '目标类型，如 product, article',
referer VARCHAR(255) DEFAULT NULL COMMENT '来源页面',
user_agent TEXT COMMENT '客户端信息',
ip_address VARCHAR(45) COMMENT 'IP地址',
created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '行为发生时间'
);
注意点：
- 使用 BIGINT 主键避免自增溢出
- 对高频查询字段建立索引，如 user_id、event_type、created_at
- 考虑按时间分表或分区，提升大数据量下的查询性能
通过应用代码写入行为日志
在用户触发行为时，由后端服务将记录插入MySQL。例如用户查看商品详情页，PHP或Java代码中执行：
INSERT INTO user_behavior_log (user_id, session_id, event_type, target_id, target_type, referer, ip_address) VALUES (123, 'sess_abc123', 'view_product', 'P001', 'product', 'https://site.com/list', '192.168.1.1');
建议异步写入，避免阻塞主业务流程。可通过消息队列（如Kafka、RabbitMQ）缓冲，再由消费者批量写入MySQL，减轻数据库压力。
编写统计查询语句
基于日志表进行常见统计分析：
每日活跃用户数（DAU）：
SELECT DATE(created_at) AS date, COUNT(DISTINCT user_id) AS dau FROM user_behavior_log WHERE created_at >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 7 DAY) GROUP BY DATE(created_at);
某商品被浏览次数：
SELECT target_id, COUNT(*) AS view_count FROM user_behavior_log WHERE event_type = 'view_product' GROUP BY target_id ORDER BY view_count DESC;
用户行为路径分析（简单版）：
SELECT user_id, GROUP_CONCAT(event_type ORDER BY created_at) AS behavior_path FROM user_behavior_log WHERE DATE(created_at) = '2024-04-01' GROUP BY user_id;
对于复杂分析，可定期将原始日志聚合到汇总表中，提升报表查询效率。
基本上就这些。关键是先定义清楚要统计什么，再建表、写数据、查结果。随着数据增长，可逐步引入分区、归档、ETL等机制优化性能。
