随着人工智能技术越来越多的应用到我们的工作和日常生活中，人们对与计算机交互提出了更高的要求。人们显然已不满足于只是简单的人机对话，而是畅想可以达到人与人交流那样的酣畅淋漓，就像科幻片像人们所展现的那样。
本文是第12篇，主要讲述MongoDB电子商务产品目录模型设计实战操作，非常值得一看。
EAV模型是一种数据模型 ，用于描述实体的数量预计会很大，但事实上，实体中要使用的属性数量并不多。 Magento 2这么设计是为了灵活性,在不影响主干的基础上,任意新增删除属性。 EAV模型(E ->实体，A -> 属性，V -> 值)简单理解就是分表,不需要把所有字段都放在主表里,而是按类型存放在不同的副表上。 对于字段少的项目来说 EAV其实没啥用 效率不高。
6月24日（周一），甲骨文和微软召开联合新闻发布会，宣布将在云计算上结成联盟，甲骨文拳头产品数据库，将可以在微软云计算平台运行。这是两大重量级厂商在云计算领域的重要合作，也标志着云数据库产品即将走到我们的面前。 Oracle的数据库产品，将整合到微软的两个产品中：虚拟机产品ServerHyper-V和云计算WindowsAzure。这意味着企业客户未来无需独立购买甲骨文数据库，可以在微软平台中在线租用。 Oracle的12c数据库版本预计将在7月发布，其中最核心的技术创新“多租户架构（Multitenant
(1) 选取最适用的字段属性,尽可能减少定义字段长度,尽量把字段设置NOT NULL,例如'省份,性别',最好设置为ENUM (2) 使用连接（JOIN）来代替子查询: (3) 使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表 (4) 事务处理: (5) 锁定表,优化事务处理: (6) 使用外键,优化锁定表 (7) 建立索引 (8) 优化sql语句
购物车是任何一个电商项目都会用到的功能，面试的时候也经常问到，今天我们就来谈谈Redis下购物车的实现。
前言 美团酒店直连项目自2013年末开始，通过业务上的不断完善和技术上的不断改进，至今已经接入200多家供应商，其中在线酒店3万以上，在线SPU30万以上。经过两年的成长，美团酒店直连平台终于在2015年末发展为国内最大的酒店直连业务平台，其接入的业务类型也从最初的经济连锁，拓展到高星渠道、小连锁集团、非标准住宿等，获得了业界一致好评。 随着美团点评的日益壮大，客户的需求和系统体量的不断增加，直连平台的技术架构和数据应用面临着诸多挑战。为了保障美团点评的用户体验度，对技术方面会提出更高的要求。 如何在合作方
Mongodb 于其他的数据库不同的地方在于灵活，而恰恰是因为灵活导致设计的重要性，不好的设计对于MONGODB 的性能伤害是十分大的，在设计中MONGODB 需要注意以下几点
dubbo服务开发流程，运行流程？zookeeper注册中心的作用？ 使用流程： 第一步：要在系统中使用dubbo应该先搭建一个注册中心，一般推荐使用zookeeper。 第二步：有了注册中心然后是发布服务，发布服务需要使用spring容器和dubbo标签来发布服务。并且发布服务时需要指定注册中心的位置。 第三步：服务发布之后就是调用服务。一般调用服务也是使用spring容器和dubbo标签来引用服务，这样就可以在客户端的容器中生成一个服务的代理对象，在action或者Controller中直接调用serv
近几年，微服务成为最流行的技术名词之一，尤其受到亚马逊、阿里等电商巨头的影响，很多传统企业在实施电商过程中也纷纷往微服务架构靠拢，相比单体架构，微服务确实有很多优点，就像 Sam Newman 在“Building Microservices”[1] 中所阐述的那样：
天天生鲜项目分为6个页面, 分别是首页商品展示页面、商品分类展示页面、商品详细页面、购物车页面、订单提交界面、订单成功显示页面.
近几年，微服务成为最流行的技术名词之一，尤其受到亚马逊、阿里等电商巨头的影响，很多传统企业在实施电商过程中也纷纷往微服务架构靠拢，相比单体架构，微服务确实有很多优点，就像 Sam Newman 在“Building Microservices”[1] 中所阐述的那样： 技术异构性 弹性 伸缩性 容易部署 … 但是计算机科学作为一门平衡的科学，任何技术架构在带来收益的同时也会有其局限性，作为系统架构师或者决策人员，一定要对此有清醒的认识。本文将重点阐述成功实施微服务的先决条件，所面临的主要挑战和风险，传统企业
这两天小编遇到有人咨询说自己的产品信息在数据库中，怎么把产品数据导入到标签打印软件中制作成产品标签。其实，实现这个功能是非常简单的，我们可以在标签打印软件中直接连接相关数据库，调用数据库中的产品信息即可，以SQL Server为例，接下来小编就给大家演示一下标签打印软件如何连接SQL Server数据库制作产品标签。
我们小伙伴们在访问淘宝、网易等大型网站时有没有考虑到，网站首页、商品详情页以及新闻详情页面是如何处理的？怎么能够支撑这么大流量的访问呢？
如上图，在很多购物类商城系统中经常能看到类似的产品分类列表，今天市场部的同志们要求每个分类后要显示该类的产品总数，并且没有产品的分类不用显示。公司这个项目中的分类有近1000种(并且是无限级分类的树型结构)，如果按常规统计方法，每个分类ID都去count一下(同时考虑到每个分类的下级子分类产品数)，这样的处理效率肯定很低的。 想了个办法从二个层面优化： 1.数据库层面 创建一个临时表，用游标把产品总数分类事先统计好，一次性在数据库中完成，避免ASPX页面中的多次查询请求。 -- ============
通过云函数，我们将拥有编写服务端代码的能力。我们可以在服务端执行一些逻辑，可以上传图片，可以调用其他网络服务的api，可以对数据库进行操作。重要的是，云函数的编写相当简洁，便利。 在这一节，我们将通过云函数获取“为你推荐”的产品数据，实现数据动态化。实现这一功能，我们需要学习以下三块内容：
在我的开发经历中，我曾经面对过一个常见的问题：应用程序的性能问题。当时，我开发的系统面临着大量的数据库查询操作，每次请求都需要执行耗时的数据库查询，导致系统响应变慢。为了解决这个问题，我开始研究缓存的重要性和在应用程序中的作用。
【数据猿导读】近日，以色列公司Nutrino宣布已完成800万美元A轮融资，总共获得的融资达到1000万美元 Nutrino位于以色列特拉维夫，是一个数据平台，可以了解你和你的个人生物化学信息，然后使用这些信息来确定你的“FoodPrint™”，这是食品影响你身体情况的数字签名，再以此对你提出个性化的饮食和营养建议。2011年，Eduard Ros、Jonathan Lipnik、JoséLuisMartínde Bustamante和Yaron Hadad成立了这家公司。 近日，公司宣布已完成800万
礼多多盲盒盲盒系统刚刚推出。我从开发者的角度来谈谈盲盒设计开发的建筑设计。该盲盒系统分为以下几个模块:商场模块。盲盒模块。成员分配模块。订单模块。售后服务。支付模块📜智能盲盒系统也是基于商场底部的商。在程序开发模式下，我们不得不考虑如何通过有趣的游戏模式来消耗流量。系统中有数千个产品SKU数据，分为不同的产品类别区和不同同事氛围的盲盒类别区。用户注册并参与盲盒游戏模式。在盲盒系统的开发中，我首先列举了几个需要解决的技术要点：。1 在商场快速导入产品SKU。2数据级技术处理。3数据访问效率。4。支付风险控制的
电商的商品系统所包含的主要功能就是增、删、改、查商品信息，业务逻辑比较简单，支撑的主要页面就是商品详情页。尽管如此，在设计商品系统的存储架构时，仍然需要着重考虑如下两个方面的问题。
Visual Studio 2010 有一个数据库项目模板：Visual Studio Database Project(以下简称VSDP)，VS 2003/2005/2008也有类似的项目，在VS2010上的得到了很大的加强，现在还具备了智能感知，构建时验证和自动部署功能，VSDP是针对典型的数据库开发任务而设计的，可以对原有数据库反向工程，添加表，存储过程和其他数据库项目，而且有选择性地将修改部署到目标数据库中。他的主要特性有： 1、模型对比（Schema Compare） 在项目的维护和升级期间，至少
首先是订单表的设计，主要包括订单表和订单详情表，订单表主要包含订单的主要信息，比如订单的编号、总额、数量、状态、收货人信息等。其中收货人信息必须要冗余到订单表中，不能简单用Id进行管理。
产品标签是一个产品的属性，方便大家更好地了解该产品，产品标签的样式也是多种多样，不同行业的标签都有各自的特点，但是一般都会有文字、条形码、型号、规格、二维码等信息。小编以往也介绍过很多种产品的标签制作，下面会和大家分享一种手机产品标签的制作方法。
WERCS是个美国数据库公司，现在沃尔玛，乐购等巨型超市都已经在和其合作。主要致力于SDS的制作、管理及传递，并销售维护相关软件，提供相关服务。旨在要求上游供应商将自己的产品信息属于该系统，由该系统评估，以便下游及时掌握危害信息等。要求所有进入美国超市的产品都必须经过这个WERCS系统注册！
把第四阶段代码进行进一步的优化并且把测试代码对数据校验的代码在util.py中建立方法check_condition_for_user，代码如下。
在这个儿童节来临的日子，DB-Engines 的 2019年6月号数据库流行度排行榜出炉，用八个字概括就是：风气云涌 与 波澜不惊。
DB-Engines 的 2019年6月号数据库流行度排行榜出炉，用八个字概括就是：风气云涌与波澜不惊。
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数据权限是指对系统用户进行数据资源可见性的控制，通俗的解释就是：符合某条件的用户只能看到该条件下对应的数据资源。那么最简单的数据权限大概就是：用户只能看到自己的数据。而在正式的系统环境中，会有很多更为复杂的数据权限需求场景，如：
不懂数据分析的 growth hacker 不是好运营。近日我想要统计我家产品 xue.cn 用户的编程自学行为的频次，且在不给技术开发部门带来任何新需求的情况下自力更生。那么，我该如何定义并统计这个数据指标呢？
跨境独立站，面向的是全球国家，每个国家都有自己的语言，譬如：英语，德语，法语，俄语，西班牙语，葡萄牙语，韩语，日语，阿拉伯语，越南语，缅甸语，等等。每个国家通常使用自己的语言搜索和浏览网站。
TOP1：版本意识与兼容性问题。 对于一个好的程序员来说，思考的时间>=写代码的时间，如果思路不对写的代码越多，错的也越多，任何时候思考是保证高效工作最省事的武器。 对于接口开发，不同于bs项目，服务器端一更新，所有问题都解决了，大家访问都是最新的程序，不存在任何版本的问题；但接口开不同，因为你开发接口有是被不同的客户端版本访问的，比如app的接口，app版本有很多个。这个时候问题来了，如果中途我调整了数据库多加了字段，新app用户请求的时候带了这个字段，插入和修改都不会存在任何问题，但老客户端呢
开发人员在日常工作中，参与PRD评审、听产品经理讲述用户故事、提出各种需求。评审结束，一般会一股脑投入到设计开发，而数据库表设计就是其中不可或缺的一个过程。对于熟悉的业务模块，通过对需求分析，可以轻而易举的完成数据表设计，但对于非熟悉业务领域，可能会经过多轮PRD分析，整理一套数据表结构基础，然后对其追加字段，就完成了基础的数据模型设计。而在这个过程中，往往会感觉没有可以参考的理论，有时候甚至对设计的数据库表产生怀疑，不断考虑此设计是否符合业务、表结构设计后期是否具有通用性、表之间关系是否恰当可扩展等等。今天来谈些在实际业务开发中，针对数据建模的一些思考。
也就是说，任意癌症，很容易在TCGA数据库下载到其肿瘤外显子队列的somatic突变信息，包括SNV和CNV，这样的话，除非大家感兴趣的疾病并不在TCGA数据库里面，或者说具有其它特殊性（比如人种），否则都不建议继续设计这样的简单的课题了。
触发器是和表关联的特殊的存储过程，可以在插入，删除或修改表中的数据时触发执行，比数据库本身标准的功能有更精细和更复杂的数据控制能力。
如果现在的我们离开了互联网，生活会是什么样子？ 互联网++++，已经深刻渗透到人们的生活中。 不知道大家有没有想过？每一个互联网+结合的背后都是海量的存储需求。你查看的每一个商品、组建的每一个战队、阅读的每一篇文章，基于互联网的每一个兴趣爱好，都有它的key和value。 在 key-value 数据库领域，Redis 因其高吞吐、低延迟、丰富的数据结构一直受开发者欢迎，但 Redis 全内存方案无法解决海量数据所带来的规模与成本问题，数据可靠性也面临挑战。 目前业界也有很多基于磁盘的键值存储方案，比如Ro
首先阅读这本书，必须先了解这本书里sql语句所操作的数据库表。 也就是书附录中的样例表，深入理解这个样例表不仅可以帮助我们设计好的数据库结构，也能打下基础，更好的实践本书中的代码。
商品加工引擎是腾讯基于云原生打造的高可用、可扩展、灵活配置的商品处理引擎，融合商品接入、商品加工、商品存储、商品分发、链路监控、商品对账等核心能力，支持近十亿的商品管理和加工，以及腾讯多个核心应用场景。 商品加工引擎提供不同类型的商品录入、商品统一加工、商品信息分发等能力。存储商品数据接近十亿，支持商品加工能力包括：淫秽、色情、迷信、暴力、涉政等内容机器或人工审核，图片转链、视频转链、统一商品理解类目品牌词生成、统一商品标签生成、商品卖点信息生成等等。 系统架构 支持商品统一接入、商品基于自建的组件市场
EasyExcel是一个基于Java的、快速、简洁、解决大文件内存溢出的Excel处理工具。
针对这个问题，我们怎么破呢？我们对上面这个表拆分为3个表：学生表、课程表、学生课程关系表。其中，学生表和课程表只有一个主键，而学生课程关系表有一个复合主键（学生编号，课程），分数完全依赖于这个复合主键，因此符合第二范式。
原型模式（Prototype Pattern）是通过给出一个原型对象来指明所要创建的对象类型，然后用复制这个原型对象的办法创建出更多的同类对象，同时又能保证性能而且不需要知道内部细节。这种类型的设计模式属于创建型模式，它提供了一种创建对象的最佳方式。
GitLab.com 官方网站发布声明称由于其产品数据库问题导致的网站无法正常访问。据国外媒体报道称 Gitlab 网站疲惫的系统管理员深夜在进行数据库维护时，使用 rm -rf 删了300GB 生产环境数据。等到清醒过来紧急按下ctrl + c，只有4.5GB保留下来。然后恢复备份失败，网站已经宕了10个小时，现在还没恢复。 目前可以确认的是 Gitlab 的数据备份是无效的。报告称此次数据丢失并非仓库的数据，而是仓库相关的 issue 以及合并请求操作。 GitLab.com 号称有五重备份机制：
好项目，正好让大家练手Python，于是决定研究亚马逊上Top100的细分品类——女式内衣！！！的销售情况。
最近事情有点多，所以系列文章已停止好多天了。今天我们继续Springboot电商项目实战系列文章。到目前为止，整个项目的架构和基础服务已经全部实现，分布式锁也已经讲过了。那么，现在应该到数据库设计及代码实现阶段，我们要注意或准备什么呢？今天先说说商品的数据库表设计问题吧。
本文来源：腾讯技术工程（ID:Tencent_TEG） 导语：本文宽泛的梳理了游戏产品数据相关的数据埋点内容，包含游戏数据埋点的一些原则和技巧。主要面向刚刚接触游戏数据业务的新人，希望这篇文章能有所帮助。 数据埋点概述 1. 什么是数据埋点 数据埋点是一切数据分析的基石。它指在特定的程序功能被触发时，将这个行为记录下来。例如，当玩家登录时，记录登陆行为；在购买时记录订单等。当这些行为不被记录时，数据分析是没有任何基础数据可以分析的。 数据埋点就是解决在处理当程序功能被触发时，应该如何记录这个行为并通过合
导语：本文宽泛的梳理了游戏产品数据相关的数据埋点内容，包含游戏数据埋点的一些原则和技巧。主要面向刚刚接触游戏数据业务的新人，希望这篇文章能有所帮助。 数据埋点概述 1. 什么是数据埋点 数据埋点是一切数据分析的基石。它指在特定的程序功能被触发时，将这个行为记录下来。例如，当玩家登录时，记录登陆行为；在购买时记录订单等。当这些行为不被记录时，数据分析是没有任何基础数据可以分析的。 数据埋点就是解决在处理当程序功能被触发时，应该如何记录这个行为并通过合适的渠道上报的问题。 2. 游戏数据的分类 按照服务的
4月14日，腾讯云数据库备份服务DBS（Database Backup Service）正式发布，旨在助力企业实现一站式备份混合云数据库。 DBS是一款高可用、低成本的数据备份产品，支持实时增量备份以及快速数据恢复，为多种部署形态的数据库提供强有力的保护，可以应用于异地容灾备份、跨云厂商备份、IDC自建数据库备份、混合云架构数据库备份等场景。 当前国内企业在数据库部署上越来越倾向于选择混合云部署，在保证私有云敏捷安全的同时兼顾公有云的弹性自治。但混合云的部署形态复杂，如何对公有云和私有云部署形态的数据库进行
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