Serwer WordPress MySQL korzystający z Query Streams, hostowany na Siteground

---

Query Streams umożliwia bezpośredni dostęp do bazy danych MySQL w witrynach WordPress hostowanych na SiteGround, umożliwiając użytkownikom technicznym efektywne tworzenie i udostępnianie zapytań SQL na żywo za pośrednictwem programów Excel i Arkusze Google bez konieczności korzystania z sieci VPN lub skomplikowanej konfiguracji zapory sieciowej. Ten kompleksowy przewodnik obejmuje podstawowe kroki łączenia agenta Query Streams ze środowiskiem MySQL SiteGround, konfigurowania niezbędnych danych uwierzytelniających bazy danych oraz tworzenia efektywnych zapytań specyficznych dla WordPressa dla typowych scenariuszy ekstrakcji danych, w tym wp_posts, wp_users i niestandardowych tabel pól. Po prawidłowej konfiguracji zapytania te można bezpiecznie udostępniać użytkownikom bez wiedzy technicznej, którzy mogą łatwo uzyskiwać dostęp do danych WordPress w czasie rzeczywistym za pośrednictwem różnych dodatków do arkuszy kalkulacyjnych. Ten proces eliminuje potrzebę uciążliwego eksportowania baz danych lub udostępniania poufnych danych uwierzytelniających, jednocześnie zachowując solidne zabezpieczenia w trybie tylko do odczytu.

1. Zaloguj się i przejdź do swojego konta siteground.com.

Po zalogowaniu przejdź do opcji Narzędzia witryny. Przejdź do Witryna -> MySQL

2. Kliknij zakładkę Zdalny. Będziesz potrzebować swojego zewnętrznego adresu IP.

Będziesz potrzebować zewnętrznego adresu IP sieci, w której działa agent Query Streams. Aby go znaleźć, odwiedź strony takie jak WhatIsMyIP.com, IPChicken.com lub ipinfo.io. z tej samej sieci/lokalizacji, w której zainstalowany jest agentUpewnij się, że sprawdzasz adres IP z właściwej lokalizacji sieciowej, a nie z innego biura, sieci domowej lub połączenia zdalnego.

3. Kliknij kartę użytkowników i utwórz nowego użytkownika

Edytuj tego użytkownika i pamiętaj, aby dodać bazę danych do nowego użytkownika.

Polecam tylko do odczytu

Zanotuj swoją nazwę użytkownika, hasło i bazę danych! Będą Ci potrzebne.

4. Otwórz swojego agenta sieciowego https://:1823

Kliknij Źródła danych –> Połączenia –> + Dodaj połączenie

Zapisz konfigurację.

5. Otwórz dodatek do Arkuszy Google lub programu Excel

W tym przykładzie użyjemy Arkuszy Google

Będziesz musiał uzyskać prefiks bazy danych, ponieważ większość instalacji WordPressa ma losowy prefiks.

SELECT SUBSTRING_INDEX(table_name, '_', 1) as detect_prefix, COUNT(*) as table_count, GROUP_CONCAT( CASE WHEN table_name LIKE '%_posts' THEN 'posts' WHEN table_name LIKE '%_users' THEN 'users' WHEN table_name LIKE '%_options' THEN 'options' WHEN table_name LIKE '%_comments' THEN 'comments' WHEN table_name LIKE '%_postmeta' THEN 'postmeta' WHEN table_name LIKE '%_usermeta' THEN 'usermeta' END ) as wordpress_core_tables, CASE WHEN COUNT(*) >= 10 THEN 'Primary WordPress Installation' WHEN COUNT(*) >= 5 THEN 'Możliwa instalacja WordPress' ELSE 'Wtyczka/Tabele niestandardowe' END as installation_type FROM information_schema.tables WHERE table_schema = DATABASE() AND table_name LIKE '%_%' GROUP BY SUBSTRING_INDEX(table_name, '_', 1) HAVING wordpress_core_tables IS NOT NULL ORDER BY table_count DESC;

Teraz masz swój prefiks.

5. Oto kilka przykładowych zapytań do uruchomienia. Pamiętaj, aby w polu „Znajdź/Zamień” wpisać prefiks odpowiadający Twojej witrynie.

.

Ważne jest, aby znaleźć i zamienić swój prefiks

Dzienny przegląd ruchu (ostatnie 30 dni)

WYBIERZ DATĘ(ostatni_licznik) jako datę_wizyty, LICZBA(ODMIENNE ip) jako unikatowych_odwiedzających, LICZBA(*) jako całkowitą_wizytę, SUMA(odwiedziny) jako wyświetlenia strony, ZAOKRĄGL(SUMA(odwiedziny) / LICZBA(ODMIENNE ip), 2) jako liczbę stron na odwiedzającego, NAZWA_DNIA(ostatni_licznik) jako dzień_tygodnia Z nxj_statistics_odwiedzającego GDZIE ostatni_licznik >= DATA_SUB(TERAZ(), INTERWAŁ 30 DNI) GRUPUJ WEDŁUG DATY(ostatni_licznik) ZAMÓW WEDŁUG daty_wizyty DESC;

Rozkład geograficzny odwiedzających

WYBIERZ PRZYPADEK, GDY location IS NULL LUB location = '' WTEDY 'Nieznana lokalizacja' W PRZECIWNYM WYPADKU location END jako visitor_location, LICZBA(ODMIENNE ip) jako unique_visitors, LICZBA(*) jako total_visits, SUMA(trafienia) jako page_views, ZAOKRĄGL(LICZBA(*) * 100.0 / ( WYBIERZ LICZBA(*) Z nxj_statistics_visitor GDZIE ostatni_licznik >= DATE_SUB(TERAZ(), INTERWAŁ 30 DNI)), 2) jako percentage_of_traffic, ZAOKRĄGL(SUMA(trafienia) / LICZBA(*), 2) jako avg_pages_per_visit Z nxj_statistics_visitor GDZIE ostatni_licznik >= DATE_SUB(TERAZ(), INTERWAŁ 30 DNI) GRUPUJ WEDŁUG visitor_location ZAMÓW WEDŁUG unique_visitors LIMIT OPISÓW 15;

Analiza zachowań użytkowników i sesji

WYBIERZ PRZYPADEK GDY liczba odwiedzin = 1 WTEDY 'Odrzucenie (1 strona)' GDY liczba odwiedzin POMIĘDZY 2 A 3 WTEDY 'Szybkie przeglądanie (2-3 strony)' GDY liczba odwiedzin POMIĘDZY 4 A 7 WTEDY 'Zaangażowany (4-7 stron)' GDY liczba odwiedzin POMIĘDZY 8 A 15 WTEDY 'Bardzo zaangażowany (8-15 stron)' GDY liczba odwiedzin > 15 WTEDY 'Użytkownik zaawansowany (15+ stron)' END jako poziom_zaangażowania, LICZBA(*) jako liczba_odwiedzających, ZAOKR.(LICZBA(*) * 100,0 / ( WYBIERZ LICZBA(*) Z nxj_statistics_visitor GDZIE ostatni_licznik >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 30 DAY)) ), 2) jako procent, ZAOKR.(ŚREDNIA(odwiedziny), 2) jako avg_pages_in_group, MIN(hits) jako min_pages, MAX(hits) jako max_pages Z nxj_statistics_visitor GDZIE last_counter >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 30 DAY) GRUPUJ WEDŁUG poziomu_zaangażowania ORDER BY avg_pages_in_group;

Wzory użytkowania urządzeń i technologii

WYBIERZ PRZYPADEK GDY agent LIKE '%Mobile%' LUB agent LIKE '%Android%' LUB agent LIKE '%iPhone%' LUB agent LIKE '%BlackBerry%' WTEDY 'Mobile' GDY agent LIKE '%Tablet%' LUB agent LIKE '%iPad%' WTEDY 'Tablet' GDY agent LIKE '%Windows%' LUB agent LIKE '%Macintosh%' LUB agent LIKE '%Linux%' LUB agent LIKE '%Ubuntu%' WTEDY 'Desktop' GDY agent LIKE '%bot%' LUB agent LIKE '%Bot%' LUB agent LIKE '%spider%' WTEDY 'Bot/Crawler' W PRZECIWNYM WYPADKU 'Nieznane urządzenie' END jako device_type, PRZYPADEK GDY agent LIKE '%Chrome%' I agent NOT LIKE '%Chromium%' WTEDY 'Chrome' GDY agent LIKE '%Firefox%' WTEDY 'Firefox' GDY agent LIKE '%Safari%' I agent NIE LIKE '%Chrome%' WTEDY 'Safari' GDY agent LIKE 'ge%' WTEDY 'Edge' GDY agent LIKE '%Opera%' WTEDY 'Opera' GDY agent LIKE '%bot%' LUB agent LIKE '%Bot%' WTEDY 'Bot' W PRZECIWNYM WYPADKU 'Inna przeglądarka' END jako typ_przeglądarki, COUNT(*) jako wizyty, COUNT(DISTINCT ip) jako unikatowi_odwiedzający, SUM(odwiedziny) jako wyświetlenia_strony, ROUND(AVG(odwiedziny), 2) jako średnia_liczba_stron_na_wizytę, ROUND(COUNT(*) * 100.0 / ( SELECT COUNT(*) Z nxj_statistics_visitor GDZIE last_counter >= DATE_SUB(NOW(), INTERWAŁ 30 DNI) ), 2) jako percentage_of_traffic Z nxj_statistics_visitor GDZIE last_counter >= DATE_SUB(NOW(), INTERWAŁ 30 DNI) I agent NIE JEST NULL GRUPUJ WEDŁUG device_type, browser_type ORDER BY visits DESC LIMIT 20;