先创建访问日志表记录PV、UV等原始数据，再通过定时任务将每日统计结果存入汇总表，结合分区、索引和缓存优化查询性能，确保高效存储与分析。
MySQL 存储访问统计数据，通常是为了分析用户行为、系统性能或业务趋势。这类数据包括页面浏览量（PV）、独立访客数（UV）、访问时间、来源 IP、设备类型等。要高效存储和查询这些信息，需要合理设计表结构并结合实际使用场景。
1. 设计访问日志表
创建一张专门记录每次访问的明细表，用于保存原始访问数据：
CREATE TABLE access_log ( id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, user_id INT DEFAULT NULL COMMENT '登录用户ID，未登录可为空', ip VARCHAR(45) NOT NULL COMMENT '访问者IP地址', request_url VARCHAR(500) NOT NULL COMMENT '请求的URL', referer VARCHAR(500) DEFAULT NULL COMMENT '来源页面', user_agent TEXT COMMENT '客户端信息，用于识别设备和浏览器', device_type TINYINT DEFAULT 0 COMMENT '设备类型：0-未知，1-PC，2-手机，3-平板', created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '访问时间' ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;说明：
- id：主键，自增，便于索引和分页。
- user_id：如果用户已登录，记录其 ID，便于做用户行为分析。
- ip：可用于统计 UV 或识别异常访问。
- created_at：按天/小时聚合时的关键字段。
- 若数据量大，可对 created_at 和 ip 建立联合索引以加速统计查询。
2. 按需汇总统计表
原始日志数据增长快，直接查 access_log 做统计效率低。建议定期将数据汇总到统计表中。
CREATE TABLE daily_stats ( stat_date DATE PRIMARY KEY COMMENT '统计日期', pv BIGINT DEFAULT 0 COMMENT '总访问量', uv BIGINT DEFAULT 0 COMMENT '独立访客数', ip_count BIGINT DEFAULT 0 COMMENT '独立IP数' ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;通过定时任务（如每天凌晨）执行以下 SQL 进行聚合：
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这样可以大幅降低报表查询压力。
3. 提高性能与优化建议
- 分区表：对 access_log 按 created_at 进行 RANGE 分区，提升大表查询效率。
- 归档旧数据：历史访问日志可定期迁移到归档库或转为冷数据存储。
- 避免实时统计大范围数据：应依赖预计算的汇总表展示报表。
- 使用缓存：高频访问的统计结果可缓存在 Redis 中，减少数据库压力。
4. 可扩展字段示例
根据业务需要，可在 access_log 中添加：
基本上就这些。关键是先明确统计目标，再决定存储粒度。原始数据保留便于回溯，汇总表保障查询效率。不复杂但容易忽略的是索引设计和定期清理策略。
