Natuurlijk! Hier is een stapsgewijze aanpak om een aangepast analytics dashboard voor je Typesense zoekmachine te maken, inclusief de belangrijke statistieken en je tech stack: 1. Data Verzameling en Logging - Zoekopdrachten Loggen: Implementeer in je backend (Express.js) logging voor elke zoekopdracht. Log gegevens zoals timestamp, zoekterm, gebruikte filters, responstijd, en of er op een resultaat geklikt is. - Filter en Klik-Tracking: Voeg hooks toe om filtergebruik en klikgedrag vast te leggen, bijvoorbeeld via frontend events die naar je backend sturen. 2. Data Opslag - Kies een database voor analytics data, zoals PostgreSQL, MongoDB of een time-series database zoals InfluxDB, afhankelijk van je voorkeur. - Sla per zoekopdracht data op met relevante velden: tijdstip, zoekterm, filters, responstijd, klikgegevens. 3. Data Analyse en Aggregatie - Maak periodieke aggregaties (bijvoorbeeld per uur) voor zoekopdrachten, populaire zoektermen, en gemiddelde responstijden. - Gebruik bijvoorbeeld een cron job of een background worker om deze aggregaties te genereren. 4. Backend API Endpoints - Creëer API endpoints in je Express.js backend om de geaggregeerde data op te halen, zoals: - `/api/searches-per-hour` - `/api/top-search-terms` - `/api/average-response-time` - `/api/popular-filters` - `/api/click-through-rate` 5. Frontend Integratie (React) - Gebruik bijvoorbeeld Chart.js of Recharts voor visuele weergave. - Maak componenten voor: - Zoekopdrachten per uur (lijngrafiek) - Top zoektermen (balkdiagram) - Gemiddelde responstijden (lijn- of staafdiagram) - Populaire filters en click-through rates - Periodiek verversen van data (bijvoorbeeld elke minuut/5 minuten) voor real-time inzicht. 6. Schaalbaarheid - Voor 50.000 zoekopdrachten per dag moet je zorgen voor efficiënte queries en mogelijk indexering van je logtabel. - Overweeg gebruik van caching (bijv. Redis) voor veelgevraagde aggregaties. 7. Extra Tips - Voeg filters toe voor datumbereik, specifieke zoekwoorden, of filters. - Visualiseer trends over tijd en vergelijk verschillende perioden. - Implementeer alerts voor afwijkingen (bijvoorbeeld plotselinge stijging in responstijd). Voorbeeld implementatie: - In je backend: log elke zoekopdracht in een database. - Periodiek: aggregateer data en sla samenvattingen op. - In je React dashboard: haal de data op via API en toon de grafieken. Wil je dat ik je help met bijvoorbeeld voorbeeldcode voor logging, aggregatie of React componenten?

Op basis van je vereisten en tech stack stel ik de volgende aanpak voor om een aangepast analytics dashboard voor Typesense te bouwen: ## Backend (Express.js) implementatie: ```javascript // analyticsController.js const typesense = require('typesense')(); const analyticsData = { searchQueries: new Map(), popularFilters: new Map(), clickThroughRates: new Map(), responseTimes: [] }; // Middleware om zoekstatistieken bij te houden const trackSearchAnalytics = async (req, res, next) => { const startTime = Date.now(); res.on('finish', async () => { const responseTime = Date.now() - startTime; const searchQuery = req.body.q || req.query.q; // Update statistieken updateSearchStats(searchQuery, responseTime, req.body); }); next(); }; // Statistieken bijwerken const updateSearchStats = (query, responseTime, filters = {}) => { const hour = new Date().getHours(); const dateKey = new Date().toISOString().split('T')[0]; // Zoekopdrachten per uur const hourKey = `${dateKey}-${hour}`; analyticsData.searchQueries.set(hourKey, (analyticsData.searchQueries.get(hourKey) || 0) + 1); // Top zoektermen if (query) { analyticsData.searchQueries.set(query, (analyticsData.searchQueries.get(query) || 0) + 1); } // Response tijden analyticsData.responseTimes.push({ timestamp: new Date(), responseTime: responseTime }); // Beperk response times array voor geheugengebruik if (analyticsData.responseTimes.length > 1000) { analyticsData.responseTimes = analyticsData.responseTimes.slice(-1000); } }; ``` ## API Routes: ```javascript // analyticsRoutes.js router.get('/stats/hourly', (req, res) => { const hourlyStats = {}; analyticsData.searchQueries.forEach((count, key) => { if (key.includes('-')) { hourlyStats[key] = count; } }); res.json(hourlyStats); }); router.get('/stats/top-terms', (req, res) => { const terms = []; analyticsData.searchQueries.forEach((count, term) => { if (!term.includes('-')) { terms.push({ term, count }); } }); res.json(terms.sort((a, b) => b.count - a.count).slice(0, 10)); }); router.get('/stats/response-times', (req, res) => { const recentTimes = analyticsData.responseTimes.slice(-100); const avgResponseTime = recentTimes.reduce((sum, item) => sum + item.responseTime, 0) / recentTimes.length; res.json({ average: avgResponseTime, recent: recentTimes }); }); ``` ## Frontend (React) component: ```jsx // AnalyticsDashboard.jsx import React, { useState, useEffect } from 'react'; import { LineChart, BarChart, PieChart } from 'recharts'; const AnalyticsDashboard = () => { const [hourlyData, setHourlyData] = useState([]); const [topTerms, setTopTerms] = useState([]); const [responseTimes, setResponseTimes] = useState([]); useEffect(() => { fetchHourlyStats(); fetchTopTerms(); fetchResponseTimes(); const interval = setInterval(() => { fetchHourlyStats(); fetchResponseTimes(); }, 300000); // Update elke 5 minuten return () => clearInterval(interval); }, []); const fetchHourlyStats = async () => { const response = await fetch('/api/analytics/stats/hourly'); const data = await response.json(); setHourlyData(processHourlyData(data)); }; const processHourlyData = (data) => { return Object.entries(data).map(([key, value]) => ({ hour: key, searches: value })); }; return ( <div className="analytics-dashboard"> <div className="metric-card"> <h3>Zoekopdrachten per uur</h3> <LineChart data={hourlyData} /> </div> <div className="metric-card"> <h3>Top zoektermen</h3> <BarChart data={topTerms} /> </div> <div className="metric-card"> <h3>Gemiddelde responstijd: {responseTimes.average}ms</h3> <LineChart data={responseTimes.recent} /> </div> </div> ); }; ``` ## Aanbevelingen voor schaalbaarheid: 1. **Redis integratie**: Gebruik Redis voor real-time analytics dataopslag 2. **Data aggregatie**: Sla ruwe data op in PostgreSQL/TimescaleDB voor historische analyse 3. **Caching**: Implementeer caching voor veelgevraagde statistieken 4. **Batch processing**: Verwerk zware berekeningen asynchroon ## Monitoring voor 50.000 zoekopdrachten/dag: - Implementeer rate limiting - Gebruik connection pooling voor database - Overweeg een message queue (RabbitMQ) voor analytics verwerking - Monitor memory usage van je analytics data structuren Wil je dat ik specifieke onderdelen verder uitwerk of heb je voorkeur voor bepaalde visualisatiebibliotheken?