可喜的是，在区块链+大数据方向，继比特币数据集之后，Google再一次做了很好的尝试——在BigQuery上发布了以太坊数据集！...以加密猫为例，Google在BigQuery平台上利用大数据方法对以太坊数据集做了很好的可视化！ 那么，基于以太坊的大数据思维，以太坊上执行最多的智能合约是哪一个？最受欢迎的Token又是哪一个？...的数据集中，而且每天都在持续不断地更新。...每天从以太坊区块链分类帐中提取数据，这其中包括 Token 转移等智能合约交易结果。 取消按日期分区的数据规范，并将其存储在 BigQuery 平台上，进行简单且具有成本效益的探索。...另外，我们借助 BigQuery 平台，也将迷恋猫的出生事件记录在了区块链中。 最后，我们对至少拥有10只迷恋猫的账户进行了数据收集，其中，颜色表示所有者，将迷恋猫家族进行了可视化。
这种机制通过计算你持有占总币数的百分比，包括你占有币数的时间来决定记账权。...（SHA256（Bprev）,A ,t）≤balance(A)m 这其中，H为某个哈希函数；t为UTC时间戳；Bprev指的是上个区块；balance(A)代表账户A额余额。...因此在PoS中，一个账户的余额越多，在同等算力下，就越容易发现下一个区块。...币龄（每个币每天产生1币龄）越高的人和持币越多的人越有机会得到启用小本子和帮别人记账的权利，记账又可以得到奖励。 在期末的时候持有更多币的人会有更多的奖励，所以同学们都很勤奋地去争夺记账权。...假设班级Good币的年利率是5%（不同的币的年利率不一样，点点币的年利率是1%；） 现在你们班级的A同学拥有的币最多，在POS机制下，每个币每天产生1币龄，A同学拥有100个Good币，他已经持有这100
返还功能背景： 现在大部分商城平台的积分，大多数都很鸡肋，用户对积分的敏感程度也特别低，为了提升积分的价值，这边我们设计一个，类型余额宝分润功能，积分可以用来每天返现，返现的金额既可以用来购买商品，也可以提出出来...返还需求： 用户在商城平台消费之后，会获得对应的积分，这个时候用户可以将账户里的积分转入到返还账户中（类似余额转余额宝），转入的积分都会有个收益生效时间，每天凌晨就会开始跑批，给平台所有用户分润对应的现金...返还功能设计： 根据需求和流程图，我们需要设计：一个表来存储返还账户信息，一个表用来存储返还配置信息，一个表用来存储返还分润明细信息，最后一个比较特殊：用来存储返还分润数据信息，因为每天凌晨我们会去跑每天积分对应的返还收益...3.跑批类型接口： 跑批类型接口一般指的是定时任务接口，我们这边有一个最核心的接口，就是上面的分润接口，我们需要计算平台所有用户的返还积分，算成钱之后，再给到对应的用户上面，如果平台有10w个用户，我们就必须执行...还有就是转入、转出是，一定要进行先查询对应账户是否数值够扣，先select在update，千万不要拿app传过来的账户总额来判断。好了今天的内容就介绍到这边了，谢谢大家的阅读～
从老玩家购买余额转账到自己钱包，自动分成两部分：80%为余额进入余额账户，,20%为积分进入积分账户。(例购买1万元余额,，8000进入余额，2000进入积分)。...例如，用户A转1000余额到用户B的账户，B向A支付1000元人民币，A还立即得到系统自动给付的800积分。...积分相当于算力，每天按千分之二比例释放到余额 Vpay数字资产余额可以购买Vpay数字资产，流通产生价值，随着流通的增加，Vpay数字资产的价值不断增加 （三）、Vpay钱包的收益模式 静态收益： 1，...2，余额转换成积分放大6倍。 3，积分按千分之2每天释放到余额。 4，余额转出有80%积分返还。...你的8000余额转积分就放大6倍变48000积分,加2000积分总积分为5万积分。每天积分释放千分之二到余额，第一天100的余额，积分递减余额递增，110天回本。
例如，在金融场景下，批处理可以用于计算账户当前余额、计算当日累计交易金额、计算到目前为止做了多少次交易等场景。在这些场景下，一般的批处理对时间窗口的含义考虑得较少。...而算立方能够实时计算出每一笔交易后账户余额如何变化，即通过对逐笔交易进行计算，实现批计算中间结果的使用。...例如，对于一张银行卡，可能需要计算的指标包括累计交易金额、账户余额等。这些指标为数据分析提供了具体的分析角度和计量标准。第三，时间维度。这是邦盛科技算立方独特的第三维，即专注于时间序列的处理。...例如，每天需要计算前30天的数据之和时，Spark每天都需读取前30天的数据并计算，而算立方能够在新一轮计算开始时直接调用前29天的计算结果，并仅添加新一天的数据进行计算。...在使用Spark进行批处理时，识别洗钱风险需要满足三个条件：1）该账户当日进行小额测试；2）接下来大金额的快进快出；3）日终小余额。三个条件全部满足，则判断该张卡片可能涉嫌洗钱。
挖矿使用的 mining puzzle：BTC，是计算密集型的，比拼的是计算哈希值的算力，造成了挖矿设备的专业化；ETH，对内存要求高，memory hard mining puzzle，目的是一定程度上限制了...基于账户的模型(Account -based ledger),系统中记录了每个账户有多少钱。假如A转10个以太币给B，只要查询A的余额够不够就行，没必要说明币的来源。余额也可以留在自己的账户里。...现在讲将账户状态组织起来构成一个MPT。 根哈希值的作用：1.防止篡改。2.可以证明账户余额是多少。账户所在分支自底向上作 merkle proof 发给轻节点。轻节点可以验证余额多少钱。...查找某个元素是否在某个比较大的集合里面。 给大的集合，包含很多元素的集合，计算出一个很紧凑的摘要。 向量初始化为0。把每一个元素都取哈希，找到向量中的对应位置，改成1 。...如果B是新建的账户，你要查询B的账户，要从当前区块扫描到创世纪块发现没有这个账户。 代码实现。交易树和收据树的创建过程。 在NewBlock函数里面创建了交易树和收据树。
每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发......账户体系 账户按照所有权可以区分为个人账户、企业账户、内部账户。个人账户是面向个人用户开设的电子账户，如余额户记录用户在支付平台的余额，企业账户是面向商户开设的账户，如待清算户，基本户。...商户开户，根据商户交易特点，需开通以下账户： 待结算户 ：用户在商户交易完成后，资金进入该账户。 基本户 ：商户的余额户，可体现，交易结算后，资金进入该账户。 手续费户 ：专门用来存放手续费的账户。...资产类科目余额方向在借方，负债类科目余额方向在贷方，资产负债共同类科目根据实际情况可借方可贷方。 会计科目分为总账科目和明细类科目。...在记账中，日终批处理主要指业会核对，即账户系统余额与会计系统余额间的核对。 至此，整个记账处理过程才算真正结束。 ---- ---- 欢迎加入我的知识星球，一起探讨架构，交流源码。
与比特币等其他加密货币相同，如果有人知道了你的以太坊私钥，他就能从私钥中计算得出你的公钥以及账户地址。...所以区块链大盗可以使用这个私钥转走你账户中的以太币余额，而区块链上验证交易的矿工不会也不能核实发起交易的是不是账户真正的主人。 这个发现激起了 Bednarek 的好奇心。...就像在沙滩上寻找一粒沙子一样，只不过在以太币搜索中，私钥的排列更加无序，要找的目标也更多。 最终他们找到（准确地说是猜出来）了 732 个曾经存有过以太币但最后余额被清空了的账户。...也就是说，这 12 个账户中的以太币余额都被转移给了同一个账户，而这个账户的以太币持有量达到了惊人的 4.5 万个。即使在以太币币价已经跌得惨不忍睹的今天，这些以太币仍价值 770 万美元。...不过 Bednarek 已经对 100 个左右私钥安全性较差的比特币账户进行了一次抽查，他发现相应账户的余额全部被清空了。
账户组合使用：支持多账户组合使用，根据配置的优先扣减顺序进行扣减余额。比如：在 基本账户 和 过期账户 （充值账户）中扣钱一般的顺序是优先扣减过期账户的余额。...按照单次TPS-rt 1ms计算，TPS 1w 需求，每台承载5k TPS，单库的活跃线程大概在8-10个（考虑网络延迟）。...日切对账 账户系统有一个基本的需求，就是每天余额镜像，简单讲就是余额在每天的快照，用来做T+1对账。 不管财务还是每季度的审计都会需要，最重要的是我们自己也需要对账户数据做摸底对账。...由于每天产生上亿的流水，这需要在大数据平台中完成。 日切对账：昨天账户余额 - 前天账户余额 = 昨天的流水 - 前天的流水。...（因为 binlog 是基于发生时间的，所以无所谓我们是不是在0点去计算镜像） 3.T+1跑JOB的时候，获取前一天的账户余额，然后通过 binlog 来覆盖前天与昨天的交集部分。
过期账户： 通常过期账户用来管理赠送类账户，这类账户有一定的时效性，用户在使用上也是优先扣减此类账户余额。...日切对账 账户系统有一个基本的需求，就是每天余额镜像，简单讲就是余额在每天的快照，用来做T+1对账。 不管财务还是每季度的审计都会需要，最重要的是我们自己也需要对账户数据做摸底对账。...由于每天产生上亿的流水，这需要在大数据平台中完成。 日切对账：昨天账户余额 - 前天账户余额 = 昨天的流水 - 前天的流水。...由于每天会产生亿级的流水，用传统的全量抽取不现实，这类数据抽取的速度都会有延迟，而且对账最重要的是时间点必须非常精准，才能保证余额和流水是对得上的。...（因为 binlog 是基于发生时间的，所以无所谓我们是不是在0点去计算镜像） 3.T+1跑JOB的时候，获取前一天的账户余额，然后通过 binlog 来覆盖前天与昨天的交集部分。
不过以现在的计算机算力，一台矿机用不了一秒就把全部的变化可能计算完了，所以还需要改变区块内部的创币交易中的附带消息，这样就让merkle root也发生了变化，从而有更多的可能去找到符合要求的nonce...因为如果采取余额模式，为了避免双重支付，即使你的账户没有发生变化，比特币系统里任何一个客户端（钱包）发生一笔交易和变动，所有的客户端都有同步数据，否则，若B没有同步更新整个系统中的所有账户余额信息，在A...2.如果采取记录账户余额的方式，那么在不同节点更新存在时间差的时候，很容易出现双重支付，简单来说，A把同1各比特币转给B和C，由于BC的地理位置不同，他们附近的节点不同，有可能都确认为交易，虽然随着时间的推移...矿工们把每一次交易本身的数据（输入和输出）打包到区块之中，通过竞争计算，确保不可串改，实际上如果得到6个区块的确认，那么全球的算力加起来都没法串改。...如果需要确认余额，那么就用客户端（钱包）扫描某一个账户的输入、输出数据，就可以算出这个账户的余额，相比更新所有账户的余额数据来说，简直太轻松，不到1秒钟就可以搞定。
目录 什么是热点账户？ 热点账户一般指被高频更新的账户，比如短时间内大量的账户余额更新请求集中在极少数账户上。...数据库底层更新 上图中我们可以看到，对于同一个商家账户S，由于实际的业务需要更新可用账户余额，所以单笔冲扣都是在一个事务中进行的，任何的更新行为都会对数据库上行锁。...譬如加频场景：在B端收单账户与业务中间账户处理；减频场景在C端微信、头条等春节抢红包入账处理（注意账户透支风险）。...汇总明细记账 关于该方案其实思路是这样的，既然多次频繁更新账户余额成为瓶颈，那么我们就将多次更新统计之后转换为一次更新。如下图： 汇总明细记账 这种基于统计之后更新账户余额的行为，也是异步进行的。...缓存记账 Mysql的读写能力不好，那么我们就去寻找比Mysql读写效率更高的中间件，将结果预先计算好，那么我们很容易就想到了用非关系型数据库作为前置账户，比如redis，让计算结果先在redis中计算完成
元不变，在商户的账户余额中扣除1元，当做手续费，如果商户账户余额不足，则出款失败； 后收的时候怎么扣：出款金额100元不变，在商户的后收表中记录一条手续费数据，待计费周期结束后收取； 预付实扣的时候怎么扣...：出款金额100元不变，在商户的手续费账户余额中扣除1元，当做手续费，若商户的手续费账户不足，则出款失败； 收款方出手续费（用户出） 收款方出手续费，只能支持实收模式，其余2种不能支持，因为用户在支付公司没有任何账户的概念...；计费侧，建议提供预计费接口，和实际计费接口，逻辑相同，只是一个会入库，一个只在内存中计算； 实际出款中，一种是商户请求支付公司接口进行出款操作； 另一种，是商户在支付公司的商户后台进行页面形式的出款操作...手续费的计算理应由计费中心来实现，计费结果计费中心保留； 出款系统，也会保存计费的结果； 我认为由账务来做手续费的扣减比较合适，因为无论怎么操作，账务都需要对商户账户的余额进行扣减，手续费账户也保留在账务系统...传递给账务账户时，出款的商户编码，出款的金额，出款的手续费，传递给账务即可； 但是在传递的时候，需要注意，如果是收款方承担手续费（只有实时一种情况），那么手续费字段为0，出款金额为：出款金额-计算出的手续费金额
TDSQL托管账户近280亿，米大师依托TDSQL进行金融交易,腾讯充值及其相关合作伙伴的日流水量超过150亿条，每天处理的交易量超过100亿笔。...但某个这样的系统每天的日志流水数据近百G且从趋势看增量数据递增很快。另外，有些数据是在TDSQL中按时间分表，需在一段时间结束后对按时间分表的数据利用流水日志进行对账计算。...在腾讯计费业务中，采用将账户余额表(user)和账户流水表(water)按小时/天为周期进行比对的方式，来发现账户余额与交易流水的不一致现象，从而及时对错误交易进行修正。...如现对2018年4月11日的交易进行对账，首先需要得到4月11日期初账户余额表和期末账户余额表，以及当天的交易流水表；然后对账户表通过按用户ID分组，并计算每个用户的期末余额减去期初余额，记为结果A，对流水表按用户...T-TDSQL可以基于增量计算的功能将账户余额表(user)和账户流水表(water)进行精准比对，进行流水级别的细粒度对账，从而即时发现交易错误，并可以立即定位到错误的那一条交易，省去繁杂的错误交易定位过程
根据不同时段的投放效果自动分配预算，基于每天准确预测得出客户目标人群的来访情况，从而实现将每天预算的消耗在最相关的top-n用户上，实现最好的投放效果。...根据效果智能分配预算并最大程度利用优质流量； PID控制器：精确控制普通策略的流量分配； PID+预测控制：最大化利用优质流量； 03 匀速投放 平台为实现将广告在当天的消耗，展示趋于平稳，覆盖更多的时间段，通过结合账户余额...单元的日预算有更新时，立刻更新预算分配和出价次数计算。...04 快速投放 平台为实现广告广告有尽可能多的曝光优先获取流量，将不过多的控制出价速度，让广告主根据账户余额、广告出价、计划和单元日限额等自身的能力进行消耗，根据流量在短时间内大量出价。...不超过计划和单元预算限额的条件下，短时间尽快投放 过程：冷启动 -> 放量 -> 降低速率 -> 结束 在投放过程中当广告主账户余额低于一定值，为防止账户余额花费超过，造成损失，基于账户余额下的单元进行出价概率控制
不知道你是否有过这样大胆的想法：自己的银行账户，每天取款，但余额永无穷尽。 现在，有个程序员实现了。...通过往总行服务器植入病毒，每天ATM取款5千至2万，一年多内取走700多万，而且银行卡余额始终没有变化。 最终，银行发现情况异常，找到了木马病毒，然后向公安机关报案。...账户余额，取之不尽 事情从最新披露的裁判文书说起。...所以在限定时间段，通过指定账户取款，款项都不会被计入账户。 无论取走多少钱，账户余额不会发生变化。 然后覃其胜再在取款后，将钱转到自己名下的兴业银行账户。...量子位算了算，717.9万就算年利率破天荒到10%，也不到72万，算上十年半牢饭，年薪也只有6.8万，这还不算被罚款的11000和十年半的通货膨胀…… ?
如下以增量计算为例，来分析T-TDSQL在腾讯金融业务中的典型应用。 增量计算 基于T-TDSQL全时态数据存储的特性，我们可以方便的进行增量式的数据查询、抽取和计算。...在腾讯计费业务中，采用将账户余额表(user)和账户流水表(water)按小时/天为周期进行比对的方式，来发现账户余额与交易流水的不一致现象，从而及时对错误交易进行修正。...如现对2018年4月11日的交易进行对账，首先需要得到4月11日期初账户余额表和期末账户余额表，以及当天的交易流水表；然后对账户表通过按用户ID分组，并计算每个用户的期末余额减去期初余额，记为结果A，对流水表按用户...T-TDSQL可以基于增量计算的功能将账户余额表(user)和账户流水表(water)进行精准比对，进行流水级别的细粒度对账，从而即时发现交易错误，并可以立即定位到错误的那一条交易，省去繁杂的错误交易定位过程...优化后的对账的核心思想是：总账算摘要、细账笔笔精。 优化后的对账的效果是：总账快对、细账精确、不受时限、任意对账[1]。
1.基于现有的计算值，在更新相关数据时加减该计算值。 在需要计算的数据量比较大的情况下一般采用这种方法。...比如交易系统中，一个账户会产生大量的交易流水，而且随着时间的增长，流水会越来越多，那么在每次交易时直接用余额加减本次交易的金额即可得到新的余额，这种计算速度会很快。...一个常用的方法是建立一个定时任务，在数据库闲时使用全量数据重新计算每天发生更改的数据的计算值，然后用这个值和数据库中的该列进行比较，如果不相同，那么就通知管理员，人为清查数据不一致的原因，将数据修复。...2.Select读取余额，判断是否有足够余额用于支取。 3.Insert，记录取钱这个流水。 4.Update账户的余额字段：新的余额=步骤1读取的余额-取钱金额。 5.提交事务。...如果我们采用的是余额通过流水进行重新计算的方法： 4.Update账户的余额字段：新的余额=SUM(流水)。
desk lamp"] list2 = [5000, 200, 35, 45] cart = [] for j in range(10000): #最多能够购买的商品数量...i = int(input("请输入你要购买的商品序号：")) if i >= 4: #判断用户输入的商品序号是否在商品列表内...请输入正确的序号") continue else: if int(list2[i]) > money: #判断账户余额是否能够购买商品...cart列表中 print(str(list[i]), "已经加入购物车") money = money - int(list2[i]) #计算账户余额...product_list[choice - 1] if money >= p_item[1]: money = money - p_item[1] # 计算余额
在过去几个月中，我们经历了以下三次大的系统版本升级，以满足不断增长的业务需求： 架构 1.0 Bigquery在 Footprint Analytics 初创阶段，我们使用 Bigquery 作为存储和查询引擎...Bigquery 是一款优秀的产品，它提供的动态算力，和灵活的 UDF 语法帮助我们解决了很多问题。...很遗憾的是，该方案 无法将 Bigquery 作为 Data Source替换掉，我们必须把不断地把 Bigquery 上的数据进行同步，同步程序的不稳定性给我们带来了非常多的麻烦，因为在使用存算分离的架构...架构 3.0 Iceberg + Trino在 Footprint Analytics 架构 3.0 的升级中，我们从头开始重新设计了整个架构，将数据的存储、计算和查询分成三个不同的部分。...，我们考虑最多的是，未来的查询引擎必须要兼容我们当前的架构。
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