问推荐点击/事件跟踪机制(python、django、celery、mongo等)

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如果我从头开始设计，我将有一个简单的JS收集有关点击的信息，并通过Ajax (使用您已经使用的任何JS框架)将其发送回服务器，而在服务器端，我只需将该信息附加到一个日志文件中，以便稍后进行“脱机”处理--因此，本质上这将独立于django或其他服务器端框架。

添加到日志文件是一个非常轻量级的操作，而web使用的数据库通常是针对读密集型(而不是写密集型)操作进行优化的，所以我同意您的观点，强制将信息(当它慢慢进入)放入现有应用的DB中不太可能提供良好的性能。

您可能希望为日志保留一种灵活的格式，以预测未来的需求或更改。从这个意义上说，无模式的面向文档的数据库很好。一个优点是，无论您稍后执行什么分析，您的数据结构都将接近您的应用程序的需求(因此，避免了一些不可避免的解析/数据转换工作)。

如果你正在考虑使用mysql，postgresql或类似的东西，那么你应该考虑像rsyslog这样的东西来缓冲写操作，避免繁重的日志记录带来的性能损失。(我不能说太多关于芹菜和这类东西的其他排队机制，但它们听起来很有希望。)

Mongodb有一些很好的特性，可以让它适应日志记录，比如capped collections。摘要可以在this post中找到。

如果单击是指单击加载新页面(或执行AJAX请求)的链接，那么您的目标相当简单。Web服务器倾向于保存有关请求的纯文本日志--包括用户、时间/日期、推荐人、请求的页面等信息。您可以检查这些日志并挖掘所需的统计信息。

另一方面，如果你有一个点击不一定会产生服务器请求的web应用程序，那么用javascript收集点击信息是你最好的选择。