Hier is een voorbeeld van een SQL-query die de gebruikersactiviteit over de laatste maand samenvat in MySQL: ```sql SELECT COUNT(*) AS totaal_inlogpogingen, COUNT(DISTINCT gebruikers_id) AS unieke_gebruikers, COUNT(*) AS totaal_acties FROM gebruikers_activiteiten WHERE timestamp >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 1 MONTH); ``` **Uitleg van de query:** - `gebruikers_activiteiten`: Dit is de tabel die je gebruikt voor het bijhouden van activiteiten. Pas deze naam aan als je een andere tabelnaam hebt. - `timestamp`: Dit is de kolom waarin de datum en tijd van elke activiteit wordt opgeslagen. Vervang deze indien je een andere kolomnaam hebt. - `DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 1 MONTH)`: Geeft de datum en tijd weer van precies één maand geleden vanaf vandaag. **Wat de resultaten betekenen:** - **totaal_inlogpogingen**: Het totale aantal inlogpogingen of activiteiten in de afgelopen maand. - **unieke_gebruikers**: Het aantal verschillende gebruikers die in deze periode actief waren. - **totaal_acties**: Het totale aantal acties dat is ondernomen, afhankelijk van hoe je tabel is gestructureerd. Als elke rij bijvoorbeeld een actie vertegenwoordigt, is dit gelijk aan het totaal aantal rijen dat aan de criteria voldoet. **Aanpassingen:** Pas de tabelnaam en kolomnamen aan op basis van jouw database. Als je bijvoorbeeld een aparte tabel hebt voor inlogpogingen en een andere voor acties, moet je mogelijk meerdere queries maken of een samengestelde query. Indien je bijvoorbeeld aparte statistieken voor inloggen en andere acties wilt, zou je dat kunnen doen door verschillende `WHERE`-clausules te gebruiken of joins indien nodig. --- Heb je meer specifieke informatie over je tabelstructuur, dan help ik je graag met een meer gerichte query!

Hier is een MySQL query die de gebruikersactiviteit van de laatste maand samenvat: ```sql SELECT COUNT(DISTINCT user_id) AS unieke_gebruikers, COUNT(*) AS totaal_inlogpogingen, SUM(CASE WHEN actie_type = 'login' THEN 1 ELSE 0 END) AS succesvolle_logins, SUM(CASE WHEN actie_type = 'login_failed' THEN 1 ELSE 0 END) AS mislukte_logins, COUNT(DISTINCT actie_type) AS verschillende_actietypes, DATE(MAX(timestamp)) AS laatste_activiteit FROM gebruikersactiviteit WHERE timestamp >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 1 MONTH) AND timestamp < CURDATE(); ``` **Aanpassingen die je mogelijk moet maken:** - `gebruikersactiviteit` → naam van jouw tabel - `user_id` → kolomnaam voor gebruikersidentificatie - `actie_type` → kolom die het type actie bijhoudt - `timestamp` → kolom met tijdstempel van activiteit **Interpreteren van de resultaten:** - **unieke_gebruikers**: Aantal verschillende gebruikers die actief waren - **totaal_inlogpogingen**: Totaal aantal login pogingen (zowel succesvol als mislukt) - **succesvolle_logins**: Aantal keer dat gebruikers succesvol inlogden - **mislukte_logins**: Aantal gefaalde login pogingen (kan wijzen op problemen) - **verschillende_actietypes**: Hoeveel verschillende soorten acties gebruikers ondernamen - **laatste_activiteit**: De datum van de meest recente activiteit **Extra analyse voor meer inzicht:** ```sql -- Activiteit per dag SELECT DATE(timestamp) AS dag, COUNT(DISTINCT user_id) AS dagelijkse_gebruikers, COUNT(*) AS dagelijkse_activiteiten FROM gebruikersactiviteit WHERE timestamp >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 1 MONTH) GROUP BY DATE(timestamp) ORDER BY dag DESC; -- Meest actieve gebruikers SELECT user_id, COUNT(*) AS totaal_acties, COUNT(DISTINCT actie_type) AS verschillende_acties FROM gebruikersactiviteit WHERE timestamp >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 1 MONTH) GROUP BY user_id ORDER BY totaal_acties DESC LIMIT 10; ``` Deze queries geven je een goed overzicht van de gebruikersbetrokkenheid en helpen patronen in gebruikersgedrag te identificeren.