双11全天，Raincent利用小蜜蜂测量平台对中国目前10大最主要的电子商务平台的网站进行监测，总结出十大电子商务网站性能数据报告。...双11全天，Raincent利用小蜜蜂测量平台对中国目前10大最主要的电子商务平台的网站进行监测，总结出十大电子商务网站性能数据报告。...同样，对于双11期间，每延迟100ms，就有可能导致订单量和交易额的减少。 Raincent利用小蜜蜂测量平台在双11监测10大电商平台后的数据发现： ?...同时国美的双11活动从11月10日0点就已经开始，长达3天，延续到11月12日24点，所以瞬间拥挤的状况不明显。...4、淘宝网站速度最快，在300ms以下，淘宝网此次并没有大量的参与到双11中来。
一方面，在新的市场竞争环境中，头部平台变得更加低调，不再有“二选一”这样的口水战，对GMV等数据的公布变得低调了许多，甚至一些平台还要求品牌不得高调发送“战报”。...在几大综合性电商平台中，以倾斜国货品牌和农产品为主要特征的拼多多，以“好牌子 好实惠” 性感定义了本届双11。...而且跟京东、天猫双11主打全品类不同，拼多多双11补贴围绕“好牌子 好实惠”理念，重点补贴国货品牌以及农产品品牌，与百余家新国货及农产品品牌联手，主打“国产实惠品牌”和“农产品品牌”，与其他电商平台形成区隔竞争...，拼多多平台数据则显示，国货品牌销量大幅崛起且更受欢迎。...消费者终于明白：好商品真五折也不现实，真五折的东西要么是尾货，要么是定价虚高，消费者真正需要的还是真实惠：商家能赚到合理的钱，用户能获取有感知的实惠，简单无套路，全年最低价，就行了，拼多多参与双11努力做到的
关注腾讯云大学，了解行业最新技术动态 腾讯云双11盛典来袭，数据库直播专场好礼送不停！ 尊敬的各位“云”用户，腾讯云数据库一年一度的双11盛典已全面开启！...今天下午15:00 腾讯云数据库直播专场，史上最年轻的中国计算机行业协会开源数据库专业委员会副会长、北京航空航天大学特聘讲师，腾讯云数据库高级产品经理（网名迪B哥）首次上线，携运营小妹带着神秘奖品等着你
SQL> alter database tempfile '/u03/ora11g/oradata/TEST01/temp01.dbf' resize 100M; 但是等了好一会儿，一直没有输出。...Encountered disk I/O error 19502 ARCH: Closing local archive destination LOG_ARCHIVE_DEST_1: '/u03/ora11g.../arch1_217_837590339.dbf' (error 19502) (TEST01) ARC2: I/O error 19502 archiving log 1 to '/u03/ora11g.../oradata/TEST01/redo01.log' Errors in file /u03/ora11g/diag/rdbms/test01/TEST01/trace/TEST01_ora_8220...SQL> alter database tempfile '/u03/ora11g/oradata/TEST01/temp01.dbf' resize 100M; Database altered.
信息存储 这里为了方便又简单的存储数据，所以直接考虑使用 Python 自带的模块 csv 模块将数据存储为表格的形式。...tm_spiders.py | | +----__init__.py | +----__init__.py +----scrapy.cfg 文件介绍 data 目录是自己创建的，用来存放爬到的数据...# -*- coding:utf-8 -*- # date:2018-11-12 import os class FileTree(object): def __init__(self, words
本文将带来直播回顾第五篇《银行核心海量数据无损迁移：TDSQL数据库多源异构迁移方案》。...，也介绍一些好的用法和场景; l 四是针对本章节内容进行总结。...事实上，作为国产自研的成熟的分布式数据库产品，TDSQL对内稳定支撑腾讯海量计费业务，对外开放5年来也通过云服务为微众银行等超过600家金融政企机构提供高性能、高可用、高可靠、强一致的分布式数据库服务。...image.png 结合我们刚刚说的需求，基于数据同步的跨城双活架构，也是腾讯内部现在在使用的架构。...基于数据同步的跨城双活架构是这样的形式： 首先左边和右边代表不同的城市，这里举例左边是深圳，右边是上海。
在10g开始的新特性中，外部表是一个不容忽视的好工具。...对于大型项目中海量数据使用sqlloader是一种全新的方式，不过很明显,sqlloader的可扩展性更强，但是基于oracle平台的数据迁移来说，外部表的性能也不错。...对于数据迁移来说也是一个很好的方案。...使用外部表来做数据迁移，可以“动态”加载数据，能够很方便的从数据库中加载数据，对于数据校验来说就显得很有优势了，而对于sqlloader来说，可能得等到数据加载的时候才知道是不是有问题，如果对于数据的准确性要求极高...1 ora11g dba 30531584 Jun 10 01:43 T_TEMP_1.dmp 在比较同样的数据量的情况下，sqlloader可能需要大约120G的容量，而对于外部表来说，大概只需要
上个月的账单还未还清 双十一又又又来势汹汹 虽已接近尾声，但也带来最后的狂欢 钻研了数日名目繁多的剁手套路 熬了数个通宵双眼通红的尾款人们 是否也在懊恼错过了心仪好物或零点秒杀福利 双十一，不能没有“AI...月30日 23:59:59 此外 邀请新用户购买主会场AI商品还有额外好礼相送 活动时间 2021年11月1日- 2021年11月30日 23:59:59 腾讯云官网主会场地址 https://...cloud.tencent.com/act/double11?...让你不用再费了老劲找心仪的它 即便一只口红，你也可以通过在线试唇色 买到最适合你的唇色 最后再来个刷脸支付 整个购物流程“如丝般顺滑” 语音技术 自动识别，将语音转换为可识别机器语言 使机器做到“能听、会说” 并且加上大数据加持...365天*24小时工作模式的智能客服 是海量客服咨询量的得力支撑 给广泛的传统服务行业带来质的改变 NLP平台 大数据机器学习 让机器自我学习，越来越懂你 推荐自然更精准！
11月11日，本来也就是文艺单身狗们发点牢骚，抒抒情的日子，可如今却变成了电商最惨烈的战场，这场起源于2009年的“品牌商的5折活动”，现如今已经成了一个“疯狂吸金”的强大商标，这一部双11的成长史，每一年都给我们一组新的惊人数字...，博古才能通今，通观这些历年的双十一大数据，看看我们除了总结过去之外，还能不能预测一下未来。...2013年，双11“光棍节”支付宝交易额达350.19亿元。2014年达到571.12亿元。 ?...淘宝和天猫各自销售额 年份 淘宝（亿元） 天猫（亿元） 2011 18.4 33.6 2012 59 132 2013 未公布 未公布 2014 未公布 未公布 2009年到2011年这三年基本是阿里双11...小结： 以上就是历年双11的一些大数据，这些数据其实不仅仅是阿里的一个成长，也代表着其他一些变化，比如说：天猫的销售额占总体销售额越来越高，移动端收入占比越来越高，单店销售收入冠军从生活服饰类变成了手机
在优化的过程中，就涉及到了迁移的问题。 一般来说，业界针对升级和迁移，会提供热迁移和冷迁移两种方案： 冷迁移：冷迁移需要对数据库先进行停机，等迁移完成后，再重启数据库。...热迁移：热迁移无需对数据库进行停机，整个迁移过程中，数据库可以持续对外提供服务。用户对于热迁移无感知。...云开发作为基础服务提供商，是无法进行冷迁移的，因此，对于云开发来说，思考如何在现有的架构基础之上做好热迁移势在必行。 想要对云开发的数据库进行热迁移，首先，需要理解云开发数据库的底层架构。...热迁移的基础是数据库底层的迁移能力，而数据库底层的迁移分为三个状态： 数据同步：对快照和数据库的 oplog 进行拷贝和追踪； 数据割接：在 oplog 几乎追上时，进行数据割接； 目标集群可用：完成割接后...生产环境下目前迁移用户请求如图所示： ? 以上便是基于小程序云开发自身的数据库架构设计的数据库底层热迁移实现方案概述。 如果你对上文有任何疑问，欢迎在下方评论区留言。
对于数据迁移来说，无论准备工作准备的多么充分，在测试和正式生产环境中，心里还是会对冲突的数据有一些疑虑，心里感觉没底，因为生产的数据也是在不断变化的，要迁移的数据也在做相应的改动，在这样的环境中，其实数据抽取的工作还是顾虑比较少的...可能会有一些紧急的数据更改任务，数据的稽核等等。。 对于主键相关的数据排查，如果在数据迁移前能够发现，是最好的了，这样可以极大的减少dba的工作量。...个人就是在这种窘境中这样设想了一个方法，首先通过查询主键信息，得到主键索引相关的列，然后通过Intersect来查询那些主键字段的数据在生产和迁移库上有冲突，这个过程可以创建一个临时的用户来加载外部表，...所以省去了创建额外的数据空间，而且可以考虑在备库上执行。...基本思路就是通过如下的sql语句来找到冗余的数据。
芝麻科技授权转载 微信:Smart_Business 每年的双11都呈愈演愈烈之势，今年双11，天猫成交额更是达到了前所未有的912亿。 线上的购物狂欢对实体商业究竟有什么影响？...实体商业在双11的大背景下，还有没有可以挖掘的商机？ 双11为实体商业带来了大量的销售机会。...研究数据涉及北京、武汉、深圳重点商圈的男装、女装、化妆品店在“双11”前一个周末（11月7日、11月8日）的客流及客群画像与“双11”前三周的对比。由芝麻科技的客流分析系统有数提供研究所需数据。...热力图直观呈现了品牌受众在双11前周末的分布情况，如果品牌能够充分利用客群的聚集效应，可以高效地将人气转化为销量。...双11不是实体商业的黑色周，相反，无论是客流数据，还是客群画像，都证明了旺盛的购物意愿会为实体商业带来大量销售机会。
数据：双11当天，小米新零售全渠道支付金额创下52.51亿元新纪录。 双11已有10年时间，每年的冠军商家是谁？主力消费者、惊喜品类和创新业务是……？看下图~点击看大图 ?...张勇分享双11体会：顺着马老师昨天在视频里表达的，作为双11十年的经历者，我也想对大家表达一声感谢。...张勇：双11是24小时的shopping day，不仅是购物，还是分享快乐和购物的乐趣，这是双11所做到的。...张勇：今天的双11，不仅是消费力量的体现，也是大的商业力量的体现。通过大数据，云计算平台，赋能商家，这也是我们“让天下没有难做的生意”愿景。 张勇：双11期间，国际品牌成交量超40%。...蚂蚁金服“双11”期间数据：生物技术让数亿人的支付时长缩短至1秒，今年双11生物支付占比达到60.3%。
是什么样的数据库撑起了 2021 年的双 11 双 12 的稳定进行？...《数据 Cool 谈》第三期，阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏，一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...在双 11 双 12，这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示，在双 11 秒杀系统中，秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔，是一个非常典型的电商秒杀场景。...在 2021 年双 11 双 12 中，有一种无所不在的技术力保证了整体系统的稳定，如 PolarDB 具备的极致弹性、海量存储和高并发 HTAP 访问的产品特性。...在 2021 年的双 11 双 12 中，ADB 3.0 真正实现了无论是否在峰值场景，都能让历史订单实时检索。 具体而言，ADB 3.0 解决了三方面的问题： 全量数据迁移与实时同步。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 文章目录 前言 本篇环境 结果展示 项目结构 前言 这一篇是最终篇，也是展示数据分析之后的结果的一篇。...其他文章： 淘宝双11大数据分析（环境篇） 淘宝双11大数据分析（数据准备篇） 淘宝双11大数据分析（Hive 分析篇-上） 淘宝双11大数据分析（Hive 分析篇-下） 淘宝双11大数据分析（Spark
在之前的博文中分享了关于数据抽取流程的一些思路，整体来说，数据的抽取是辅助，数据的加载是关键。加载的过程中每一步需要格外关注，稍有偏差就可能造成数据的损坏或者丢失。...把一些潜在的数据冲突问题提前发现，提前修复，如果在大半夜的数据加载中发现了问题，再去修复似乎就晚了很多，而且带着疲惫去尝试修复数据真实苦不堪言。 右边的图是数据加载的一个流程图。...通过比较只读用户（即目标数据）和外部表用户中的外部表数据(源数据)，可以灵活的匹配主键列，非唯一性约束列可以很有效的进行数据的冗余比较。...有了这种方式，在多次的数据迁移中，都可以在数据加载前提前进行数据检查。着实让人放心不少，对于提升自信心是很有帮助的。一旦发现了数据问题，就可以及时发现，提前发现，让专门的团队及时修复数据。...至于最关键的数据加载，就是外部表用户和目标数据用户之间的数据关联了。可以通过insert append的方式进行数据的导入。可以根据数据情况进行切分粒度的控制。
采用外部表抽取数据的流程图如下： 大体标注了一下抽取的基本结构，我们会尽量保证不去碰原本的数据源，会创建两个临时的用户，一个是只读用户，这个用户上只有同义词，只具有数据源中的select权限。...这就对应上面红色标注的1，而另外一个用户是外部表用户，所有通过创建外部表都会在这个用户下进行，生成了dump文件之后，我们可以随时删除外部表，这个时候为了保证相关的drop操作不会牵扯到数据源，外部表用户会继承只读用户中的...当开始抽取数据的时候，会去查找是否有权限读取数据，会找到只读用户，最终能够读取数据源的数据，这就对应红色标注的3,4 当满足了基本的条件，就开始生成外部表的dump，可以为一个表生成多个dump，而且这个过程是并行的
在海量的数据迁移中，如果某个表特别大，可以考虑对表中的分区进行切分，比如某个表有100g,还有100个分区，那么可以考虑针对这100个分区，那么可以考虑把这100个分区看成100个表进行并行抽取，如果某个分区数据比较多...目前生成了如下的数据报告，我们需要基于这个报告来对如下的表/分区进行切分。 REEMENT这个表不是分区表，所以在分区信息的地方填写了默认值'x',在数据加载的时候会进行过滤。...在数据加载的时候就可以先加载21号dump，然后22号dump,23号dump MEMO partition(P0_A1000_E3) 3 21..23 MEMO partition(P0_A1000...move INVOICE partition(A11_B6) to par6_ move INVOICE partition(A11_B4) to par1_ move INVOICE partition...(A11_B2) to par2_ move INVOICE partition(A11_B10) to par3_ move INVOICE partition(A10_B8) to par4
在之前的章节中分享过一些数据迁移中并行抽取的细节，比如一个表T 很大，有500G的数据，如果开启并行抽取，默认数据库中并行的最大值为64，那么生成的dump文件最50多为64个，每个dump文件就是7.8G...，还是不小，况且在做数据抽取的时候，资源被极大的消耗，如果资源消耗紧张，可能可用的并行资源还不到64个。...分区表的数据基本都是分散在各个分区的，考虑数据的不均匀分布，那么每个分区的数据可能在5~10G吧。...参照这个思想，假设开启并行，比如200M为一个基准点来切分分区表，比如分区表的某个分区含有5G的数据，那么需要开启25个并行即可，文件就会被切分为200M的很多细粒度的dump文件。...36 SUBSCRIBER_HISTORY x 11
在前几篇中讨论过海量数据的并行加载，基本思路就是针对每一个物理表都会有一个对应的外部表，在做数据迁移的时候，如果表有上百G的时候，一个物理表对应一个外部表性能上会没有任何提升。...如果需要做数据插入的时候，对undo是极大的挑战，从某种程度上而言，性能应该要比datapump要差。这个时候可以考虑一个物理表对应多个外部表，比如一个表有100G。...可以考虑生成100个external dump 文件，然后加载生成100个外部表，每个dump文件对应一个外部表，这样做数据的插入的时候就相对容易控制了。...每一个外部表的数据加载到目标库之后，commit一次，就能及时的释放Undo资源，提高性能。
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