umami,统计网站访问数据的程序

Umami is a simple, fast, privacy-focused alternative to Google Analytics.

umami.is

Getting started

A detailed getting started guide can be found at https://umami.is/docs/

Installing from source

Requirements

• A server with Node.js version 16.13 or newer
• A database. Umami supports MySQL and Postgresql databases.

Install Yarn

npm install -g yarn

Get the source code and install packages

git clone https://github.com/umami-software/umami
cd umami
yarn install

Configure umami

Create an .env file with the following

DATABASE_URL=connection-url

The connection url is in the following format:

postgresql://username:mypassword@localhost:5432/mydb

mysql://username:mypassword@localhost:3306/mydb

Build the application

yarn build

The build step will also create tables in your database if you are installing for the first time. It will also create a login user with username admin and password umami.

Start the application

yarn start

By default this will launch the application on http://localhost:3000. You will need to either proxy requests from your web server or change the port to serve the application directly.

Installing with Docker

To build the umami container and start up a Postgres database, run:

docker compose up -d

Alternatively, to pull just the Umami Docker image with PostgreSQL support:

docker pull ghcr.io/umami-software/umami:postgresql-latest

Or with MySQL support:

docker pull ghcr.io/umami-software/umami:mysql-latest

Getting updates

To get the latest features, simply do a pull, install any new dependencies, and rebuild:

git pull
yarn install
yarn build

To update the Docker image, simply pull the new images and rebuild:

docker compose pull
docker compose up --force-recreate

from https://github.com/umami-software/umami 

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搭建umami ,收集个人网站的统计数据

教你如何免费搭建和使用美丽的 umami 网站统计服务，和 Google Analytics 说再见。

 

我想查看一下网站的统计数据，在 Google Analytics 上操作了一番，发觉自己已无法忍受这个复杂且迟缓的老旧产品，这让我开始思考有没有更好的解决方案。

我首先想到的是切换到另一家 hosting 的网站统计服务，如果可以的话，最好能有免费额度。然而开公司并不是做慈善，Google 之所以开放 Analytics 免费使用，除了本身体量足够大、边际成本够低之外，也因为网站统计与其核心的广告业务是密不可分的，Google 乐于让尽可能多的网站使用 Analytics，以得到可以推动广告和搜索业务发展的数据。果不其然，目前风评比较好的服务如 fathom 都没有免费套餐，价格也不便宜；plausible 价格较低，并且提供开源可部署的版本，这让我开始考虑自建统计服务的可行性。

要选择一个 self-hosted 网站统计服务，我有以下几个考量：

• 实现语言：我非常倾向于 JavaScript 的实现，这并非出于我对它更加熟悉或者偏爱，而是因为近年来 Cloudflare 在 serverless 和 edge computing 领域不断深耕，推动了一系列基于 JavaScript 的运行环境和基础设施的发展，最近还联合 Vercel 等友商成立了 WinterCG 社区组织，让我看到了 JavaScript 一站式云端开发部署的未来。我自己也尝试过 Workers 开发，体验很好，免费额度充裕。如果一个服务是 JavaScript 实现，就有在 Workers 上部署的可能性。
• 数据库：最好是 SQLite。SQLite 的存储基于单文件，非常适合小型服务的开发部署。Litestream 的存在让基于 S3 等对象存储的低成本数据库维护成为可能。
• 便于部署：有官方维护的 docker image，或提供 PaaS/Serverless 平台的一键部署模板
• 尊重数据隐私：其实 self-hosted 统计服务产生的目的之一就是为了抵制商业服务滥用用户数据，因此这一点大部分项目都可以满足，稍加注意即可。
• ublock：作为一个 webmaster，肯定希望统计数据越精确越好，因此这个服务得有绕过 ublock 拦截的能力。虽然我个人也会使用 ublock 拦截各种 tracker，但 self-hosted 统计服务本身不会过度收集用户数据，更不会将其用于商业目的，可以理直气壮地想办法确保其正常加载。

经过一番调查，我选择了 umami，它基本满足以上所有需求：

• 前后端全部使用 TypeScript 和 Next.js 开发
• 数据库是 PostgreSQL，我比较喜欢，可以接受
• 项目页面有个大大的 “Deploy on Railway”，也有 docker image
• 项目 Slogan 就是 “privacy focused”

  Umami does not collect any personally identifiable information and anonymizes all data collected.

• 提供 TRACKER_SCRIPT_NAME 环境变量用于自定义 script 名称，可以绕过 ublock 的默认规则

择日不如撞日，选定工具后我立刻开始尝试部署。umami 的部署流程是如此顺滑，只花了大概 15 分钟，我就确信自己做了一个十分正确的选择。

部署说明

我之前就对 Railway 有所了解，所以直接点击 “Deploy on Railway” 按钮开始部署流程。

Railway 是一个 PaaS 平台，可运行 JavaScript, Python, Go 等多种语言，提供 Redis, MySQL, MongoDB 等主流数据库存储。由于支持全面、界面友好，加上和 Cloudflare 一样有充裕的免费额度，足够个人项目免费使用，Railway 一直是我心中最好的 PaaS 之一。如果你有兴趣，欢迎通过我的 referral link 注册。

umani 有一篇 Running on Railway 文档，我遵照这个流程很快就完成了初步部署。其实只有一个 HASH_SALT 需要输入，其他只需点点点即可。

Railway Project 创建后，在管理界面可以看到两个 block，左边是数据库实例，右边是 umami 的后端服务。

安装依赖

在等待 umami 的镜像构建和部署的过程中，我们可以在命令行进行一些其他工作。

打开命令行，使用以下命令安装 Railway CLI 和 pgsql 两个软件依赖。

brew install railwayapp/railway/railway
brew install libpg

完成后，将 libpg 的 bin 路径添加到 PATH 中，在 .zshrc 或 .bashrc 中添加一行:

export PATH="$PATH:/opt/homebrew/opt/libpq/bin"

你可以通过执行 type pgsql 确认 pgsql 是否存在。

更新数据库

Railway 在创建 Project 时，会将 umami 的代码复制到在你的 GitHub 账户所创建的名为 umami 的仓库中，我们需要先将此仓库 clone 下来:

git clone git@github.com:username/umami.git

进入 umami 目录，执行以下命令，登录 Railway CLI 并完成链接:

cd umami
railway login
railway link

这一步完成后，可以通过 railway variables 看到 umami 服务的环境变量，确认 CLI 可以访问到线上数据。

DATABASE_URL:        postgresql://postgres:xxxxxxxxx@containers-us-west.railway.app:6595/railway
DISABLE_TELEMETRY:   1
HASH_SALT:           xxXXxxXXxxXXxx
HOSTNAME:
PGDATABASE:          railway
PGHOST:              containers-us-west.railway.app
PGPASSWORD:          xxXXxxXXxxXXxx
PGPORT:              6595
PGUSER:              postgres
PORT:                3000

执行以下命令，为 umami 创建表格、添加初始数据。注意要将 bash variable 替换为上文中的数据:

railway run psql -h $PGHOST -U $PGUSER -d $PGDATABASE -f sql/schema.postgresql.sql

配置服务

数据库初始化完毕后，回到 Project 管理界面，确认 umami 部署完毕，即可打开服务的主页。

更换密码

使用初始用户名密码 admin:umami 登录进去，然后立刻到 Settings > Accounts 界面更换一个强密码。

绑定个人域名

在 Project 管理界面点击 umami，选择 Settings，在 Service Domains 下添加个人域名。

打开域名的 DNS 服务商，根据 Railway 中的提示，为自定义域名添加 CNAME 记录。 

等待几分钟，生效后 Railway 中会显示上图所示的 ✅ 符号。

修改脚本名称

为了避免 umami 被 ublock 误杀（有的规则集中有匹配 umami 的正则），还需要为它的统计脚本更换一个名称。Environment variables 文档中的 TRACKER_SCRIPT_NAME 提供了这一功能。

再次进入 Railway，打开 umami 的 Variables 选项卡，按下图所示添加环境变量，我使用的名称为 oishii，可以更换为任意非 tracker 特征词汇。

保存 Variables 后，等待新的部署完成，即可生效。

接入个人网站

一切准备就绪，我们重新使用自定义域名和修改后的密码登录 umami。

要进行统计，第一件事情是添加一个 Website。操作非常简单，读者可以参考 Add a website 文档来进行。唯一需要注意的是 Enable share URL 选项，如果你想将自己网站的统计数据分享出去，则需要勾选之。

添加完成后，点击网站列表中对应网站的 Get tracking code 按钮，在浮窗中获得需要加入到网站 HTML 中的代码。

需要注意将 src 结尾的 umami.js 替换为 $TRACKER_SCRIPT_NAME.js。

复制代码并添加到自己个人网站的 <head> 标签下的任意位置，由于使用了 defer 属性，这个 script 不会对网页加载造成阻塞。

网站更新完成后，呼朋唤友点击访问一番，就可以看到 umami 清晰、美观的统计数据了。