最佳化您的資料庫

對Adobe Commerce Intelligence使用作業資料庫的主要優點是，不需要建立或修改任何內容即可收集資料。 有價值資訊已經存在 — 您只需要解除鎖定即可。

本主題包含一些建議，可協助您最佳化資料庫以進行分析，以及從原始資料中得出可行的深入分析。

不要刪除資料

當訂單被取消、使用者停用其帳戶或產品被中止時，會嘗試刪除資料庫中的相關資訊。 增加表格數量及避免凌亂似乎是明智的作法。 不過，刪除列表示這些資訊會永遠遺失，或者您必須深入瞭解舊備份才能找到這些資訊。

反之，您可以將狀態列新增至表格，以指出資料列何時不再有效或相關。 也建議新增欄以儲存進行變更的日期，或建立歷史變更的記錄。 如果表格變得足夠大，效能開始受到影響，請考慮將舊資料封存到用於分析的表格。

很少覆寫資料

應謹慎覆寫資料。

許多公司以登入日期為例，儲存的是上次登入日期，而非歷史登入表格。 雖然您僅需上次登入日期即可使用功能，但若從分析角度來看，該被覆寫資料會造成巨大損失。 若未保留這些動作的完整記錄，則無法檢視有多少使用者長時間離開後又重新啟動。 此外，也無法根據登入建立使用者參與同類群組分析等專案。

一般而言，如果您因某類使用者動作而更新記錄，請勿覆寫有關先前或個別使用者動作的資訊。

包含Updated_at個資料行，這些資料會隨著時間更新

如果資料表的資料列會隨著時間而變更值（例如​ order_status ​從processing變更為complete），請包含​ updated_at ​資料行，以便在最新變更發生時加以記錄。 當​ updated_at ​日期對應至​ created_at ​日期時，請確定第一次插入新資料列時有​ updated_at ​值可用。

除了針對分析最佳化，updated_at ​資料行也可讓您使用增量復寫方法，以協助縮短更新週期的長度。

商店使用者贏取Source

最常見的錯誤之一是使用者贏取來源 (UAS)未儲存在作業資料庫中。 在多數情況下，當這個問題出現時，只會透過Google Analytics或其他網站分析工具來追蹤UAS。 雖然這些工具可能很有價值，但僅在這些工具中儲存UAS有一些缺點；例如，您無法從這些工具中擷取使用者層級的資料。 如果可能的話，這通常是一個困難的過程。 應該可以輕鬆取得這些資訊，並將其與其他來源的資料結合，例如也儲存在資料庫中的行為和交易式資訊。

將UAS儲存在您自己的資料庫中，通常是線上企業對其分析能力所能做的最大改進。 這可讓UAS分析銷售額、使用者參與度、回收期、客戶期限值、流失率和其他關鍵量度。 此資料在決定投資行銷資源的位置時十分重要。

太多公司只關注尋找以最低成本提供新使用者的管道。 如果您沒有追蹤從每個管道取得的使用者品質，就有可能吸引未帶來業務價值的使用者。

資料表格設定

設定主索引鍵

主索引鍵是在資料表中產生唯一值的未變更資料行（或資料行集）。 主索引鍵非常重要，因為它們可確保您的資料表在Commerce Intelligence中正確複製。

建立主索引鍵時，請為自動增加的欄使用整數資料型別。 Adobe建議您儘可能避免使用多欄主索引鍵。

如果您的表格是SQL檢視，請新增可以當作主索引鍵的資料行。 Commerce Intelligence能夠自動識別此資料行為主索引鍵。

指派資料型別至您的資料欄

如果資料欄沒有指派的資料型別，Commerce Intelligence會猜測要使用哪個資料型別。 如果系統猜測不正確，在Adobe支援團隊將欄調整為適當的資料型別之前，您可能無法執行相關的分析。 例如，如果日期欄猜測為數值資料型別，您可以使用日期維度來分析一段時間內的趨勢。

如果您有多個資料庫，請在資料表格中新增前置詞

如果您有一個以上的資料庫連線到Commerce Intelligence，Adobe建議您新增首碼到表格以避免混淆。 字首可協助您記住量度或資料維度的來源位置。