作者：张晓庆，来自滴滴 滴滴出行创立于 2012 年，是全球领先的一站式多元化出行平台。经历过各种烧钱补贴大战、多次合并，滴滴成为继阿里之后，国内第二个日订单量超过千万的公司。...线上环境 基于阿里等公司之前的经验，压测在线上环境进行，线上最大的优点就是环境真实，不需要担心配置不一致、结果是否可以同比例放大等问题，压测的结果自然也更为精确。...数据隔离方案 与其谈隔离方案，不如让我们想象几种数据隔离不好的场景： 某真实司机的历史订单突然多了一些假订单，积分、券、余额等出错； 某真实乘客的订单被派给了虚拟司机，乘客一直在等待司机来接； 某城市的...为了与线上实际场景更贴近，我们从线上高峰期截取了一段时间内的乘客路线和司机位置，分阶段压测时，逐渐投放更多的司乘到虚拟城市，但这样有一个问题。...几个主要的业务线先后进行了十余次压测，并发现一些线上问题，如某 API 接口耗时明显增长；长连接服务器的参数配置有误；分单服务 codis 访问超时；日志过多导致分单算法超时等。
经历过各种烧钱补贴大战、多次合并，滴滴成为继阿里之后，国内第二个日订单量超过千万的公司。...线上环境 基于阿里等公司之前的经验，压测在线上环境进行，线上最大的优点就是环境真实，不需要担心配置不一致、结果是否可以同比例放大等问题，压测的结果自然也更为精确。...数据隔离方案 与其谈隔离方案，不如让我们想象几种数据隔离不好的场景： 某真实司机的历史订单突然多了一些假订单，积分、券、余额等出错； 某真实乘客的订单被派给了虚拟司机，乘客一直在等待司机来接； 某城市的...为了与线上实际场景更贴近，我们从线上高峰期截取了一段时间内的乘客路线和司机位置，分阶段压测时，逐渐投放更多的司乘到虚拟城市，但这样有一个问题。...几个主要的业务线先后进行了十余次压测，并发现一些线上问题，如某 API 接口耗时明显增长；长连接服务器的参数配置有误；分单服务 codis 访问超时；日志过多导致分单算法超时等。
会员在某段时间内开始访问你的网站，经过一段时间后，仍然会继续访问你的网站就被认作是留存，这部分会员占当时新增会员的比例就是新会员留存率，这种留存的计算方法是按照活跃来计算，另外一种计算留存的方法是按消费来计算...，即某段的新增消费用户在往后一段时间时间周期（时间周期可以是日、周、月、季度和半年度）还继续消费的会员比率。...消费频率是指客户在一定期间内所购买的次数；最近一次购买时间表示客户最近一次购买的时间离现在有多远；客户消费金额指客户在最近一段时间内购买的金额。...其中，买家评价率是指某段时间参与评价的卖家与该时间段买家数量的比值，是反映用户对评价的参与度，电商网站目前都在积极引导用户评价，以作为其他买家购物时候的参考。...买家好评率指某段时间内好评的买家数量与该时间段买家数量的比值。同样，买家差评率指某段时间内差评的买家数量与该时间段买家数量的比值。
可以通过erp软件随时随地查询公司某段时间内总的销售金额，销售的产品内容，员工销售额的多少，经营状况是否合理。 ...电脑开单，方便快捷：销售员从此可以告别手工开单，这样既提高了效率，又可以统计销售量，打印出来的单据也很直观，减少书写的错误，提升了 公司的形象，这样公司内部管理更加清晰，账目会更清楚。 ...公司账目一清二楚：作为老板或者管理者，可以随时随地查看公司的经营情况，一切相关的查询和统计可以在瞬间完成，如果采用手工帐，可能需要员工几天的工作量，使用进销存软件的统计报表，几秒中就可以统计出来。 ...节省成本，提高工作的效率，比如：可以把公司、仓库、门店用软件连在一起，门店接到客户的订单之后，可以方便快速的查询当前仓库中是否有货；仓库 看到门店的销售订单，可以快速的备货、发货，公司通过软件可以方便的查询每个客户的销售情况...对于库管人员，通过管理平台的库存管理功能，能够显著降低库存周转时间，通过异地调拨最大限度的利用有效库存，以及时处理季节滞销商品及残次品。
首先，我们需要明确基本的回答套路： 明确需求阶段 => 分阶段梳理难点 => 针对难点的解决方案设计 下面，我们就按照这介个点段分别来看看。...1、明确需求阶段 以某东预约抢购系统为例，实现一个预约抢购系统大致分为四个阶段： 商品预约：用户进入商品详情页面，获取购买资格，并等待商品抢购倒计时。...2、商品预约阶段 预约的目的：电商平台为了方便流量运营，通过先预约再抢购的方式预热商品，并根据预约量调整运营策略。 预约阶段难点：如何在高并发的情况下，让每个用户都能得到抢够资格。...3、等待抢购阶段 等待抢购阶段难点：流量突增，商品详情页的度请求量剧增，如何做好商品详情页的流量控制？ 解决方案：通过 前端页面静态化 和 服务端限流 来控制。...服务端限流：在商品详情页的后端系统入口层（如Nginx）配置限流算法，比如Nginx的限流模块可以做到限制单位时间内所有IP的请求数量 和 限制单位时间内单个IP的请求数量。
最近公司要做一款跟滴滴打车功能很类似的APP，就自己研究了一下滴滴打车的实现原理，纪录于笔。 首先，得有自己的服务器端，司机端APP通过GPS定位实时获取经纬度，有变化时发往服务端。...目前mongodb, postgresql,均支持二维索引，mysql通过插件虽然也支持，但效果差强人意。...像滴滴打车这样的服务端是比较复杂的，用户众多，同时在线量可能超过百万，以单机带1w用户来说都需要100以上的业务服务端。...滴快车，专车，指派订单根据司机所在的位置，推送距离司机最近的订单，并保证在指定时间内只推送给一个司机。一个订单,同一时间只派给一个司机。司机听单时,只需点击[接单]按钮确认接单。...如果在规定时间内未抢单,司机将不会再听到此订单。将会推送给其他司机。但不会出现接单失败的情况。 显示地图上司机的算法，可参考这篇文章
在实时数据分析场景下，最大的制约因素是时间，时间一变动，所要处理的源头数据会发生改变，处理的结果自然也会因此而不同。...，Debezium对PostgreSQL有支持。...这里有一个痛点，要关联的数据并不一定也会在增量数据中，如机票订单数据状态发生变化，要找到变化过订单涉及到的航段信息。...由于订单信息和航段信息是两张不同的表维护，如果只是拿增量数据进行关联，那么有可能找不到航段信息。这是一个典型的实时数据和历史数据关联的例子。...列式存储最大的不足是无法进行删/改操作，为了支持删改，一般会把列式存储和行式存储相结合。最近时间内变化的数据采用行式存储如avro格式，然后定期合并成列式存储。
； （4）实现销售、出库管理； （5）创建存储过程查询某段时间内各种图书的进货和销售情况； （6）创建视图查询各类图书的库存总数； （7）创建触发器当图书入库时自动修改相应图书的总量和存放仓库中该图书的数量...CONSTRAINT FK_6 foreign key references 图书信息表(图书号), 图书数量 char(20), 销售日期 date, 销售价格 char(20)) 9、创建存储过程查询某段时间内各种图书的进货情况...>=@起始时间 and 进货日期<=@结束时间 end; 10、创建存储过程查询某段时间内各种图书的销售情况 CREATE procedure [dbo]....图17 插入类别信息 (6) 图书信息表 图18 插入图书信息 (7) 销售订单 图19 插入销售信息 (8) 销售详情表 图20 插入销售详情 2、 测试 ① 测试存储过程1：某段时间内的进货情况...exec 某段时间进货查询 @起始时间='2018-06-1',@结束时间='2018-07-1' 结果： 图21 存储过程1 ② 测试存储过程2：某段时间内的进货情况 exec 某段时间销售查询
如：访问一个页面会请求服务器3次，一次放，产生一个“T”，产生3个“Q” PV（Page View）页面访问量 页面被浏览的次数，每次用户访问或者刷新页面都会被计算在内。...RPS（Requests Per Second ）吞吐量 吞吐量是指单位时间内系统能处理的请求数量，单位是 reqs/s，体现系统处理请求的能力。 吞吐率是基于并发用户数的。...这句话代表了两个含义：a、吞吐率和并发用户数相关；b、不同的并发用户数下，吞吐率一般是不同的 某个并发用户数下单位时间内能处理的最大的请求数，称之为最大吞吐率。...这就是服务器的吞吐率 GVM（Gross Merchandise Volume）总商品价值量 GMV = 1销售额 + 2取消订单金额 + 3拒收订单金额 + 4退货订单金额*。...GMV是流水，只要你下了订单，生成订单号，就算了GMV，而这个订单转化为平台的实际收入还会有2、3、4这些流失量。 销售额一般对应的才是实际流水 实际举例 我们通过一个实例来把上面几个概念串起来理解。
第一部分：介绍SUM和 AV G 我们知道数据库通常包含大量数据，要从海量的数据中找到我们需要的某条记录无异于大海捞针，不过通过SQL语言我们可以找到很多方法从数据库中提取我们要查找的特定数据，就是通过这些方法我们才能找到...很多时候，我们还希望能够通过对数据进行分析，总结出规律和趋势或生成高水平的报表。例如，对于采购经理来说，他可能对所有销售出去的产品清单不感兴趣，而只是想要知道这个月产品的销售量。...此外，还可以利用WHERE子句来设置计数条件，返回特定记录的条数。例如，假设我们的产品销售经理想了解公司处理了多少张要求购买100个以上产品的订单。...还是ProductOrders表，假设我们的产品经理想要从这个数据库中找到给公司带来最多收入的那份订单。...我们可以使用以下查询来找到这张订单，并返回该订单的销售总金额： SELECT MAX(数量 * 单价)As ‘最大的订单’ FROM ProductOrders 返回结果如下： 最大的订单
导读：在互联网步入大数据时代后，用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑，其中最大的变化在于，用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。...图1-1 某用户标签化 大数据已经兴起多年，其对于互联网公司的应用来说已经如水、电、空气对于人们的生活一样，成为不可或缺的重要组成部分。...表1-2 用户信息表（dim.user_basic_info） ② 商品订单表 商品订单表（见表1-3）存放商品订单的各类信息，包括订单编号、用户id、用户姓名、订单生成时间、订单状态等信息。 ?...① 日全量数据 日全量数据表中，在每天对应的日期分区中插入截止到当天为止的全量数据，用户进行查询时，只需查询最近一天的数据即可获得最新全量数据。下面以一个具体的日全量表结构的例子来进行说明。 ?...这里，labelid表示标签名称；cookieid表示用户id；act_cnt表示用户当日行为次数，如用户当日浏览某三级品类商品3次，则打上次数为3；tag_type_id为标签类型,如母婴、3C、数码等不同类型
来源 ：谈数据 导读：在互联网步入大数据时代后，用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑，其中最大的变化在于，用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。...图1-1 某用户标签化 大数据已经兴起多年，其对于互联网公司的应用来说已经如水、电、空气对于人们的生活一样，成为不可或缺的重要组成部分。...表1-2 用户信息表（dim.user_basic_info） ② 商品订单表 商品订单表（见表1-3）存放商品订单的各类信息，包括订单编号、用户id、用户姓名、订单生成时间、订单状态等信息。...① 日全量数据 日全量数据表中，在每天对应的日期分区中插入截止到当天为止的全量数据，用户进行查询时，只需查询最近一天的数据即可获得最新全量数据。下面以一个具体的日全量表结构的例子来进行说明。...这里，labelid表示标签名称；cookieid表示用户id；act_cnt表示用户当日行为次数，如用户当日浏览某三级品类商品3次，则打上次数为3；tag_type_id为标签类型,如母婴、3C、数码等不同类型
如果在这么短的时间内，没有打动面试官，简历基本就进了垃圾桶。...如：MySQL不要写成 mysql，Java 不要写成 java 简历中不要有错别字，容易给面试官留下不严谨的印象。...工作经历一般采用“倒序”的顺序来写，因为大部分面试官关心你最近做了什么。 简历中的工作时间段一般是连贯的，如果中间有较长时间间隔，建议能加个说明。...参考例子： 某 APP 货运系统（Owner） 项目描述：APP分司机端和货主端，货主通过货主端发货，司机通过司机端搜货、支付定金抢货成交生成订单，司机货主通过订单履约。...％用户5分钟不可用即为线上高等级故障，保证应用的稳定性极为重要 3．数据量问题：订单表以及相关数据已经突破亿级，数据库单表查询以及复杂条件查询性能得不到保障 4、复杂业务问题：现在还处于试错阶段，项目级业务上下线选代快速
8 Greenplum数据迁移方法论 1.1 为什么要进行数据迁移 数据迁移的目的是为了给数据找一个更合适的归宿，让其满足当前及未来某段时间内业务场景的使用需求，使数据更安全，更可靠，更有效的为客户服务...对于数据库而言，通常为了解决当前数据库遇到的瓶颈，考虑到成本，性能，可靠性，未来发展等多个方面因素，进行合理的数据迁移，以求通过新技术的引进，满足未来3-5年时间内业务持续性的需求。...4.2 迁移场景 大部分场景都可以直接迁移到Greenplum，但也有部分场景(如高并发事务性场景)不太适合迁移到目前的Greenplum版本，具体的迁移建议如下： Oracle中的应用场景 Oracle...(n) BYTEA 在Oracle中BLOB用于存放非结构化的二进制数据类型，BLOB最大可以储存128TB，而PostgreSQL中BYTEA类型最大可以储存1GB,如果有更大的储存需求，可以使用Large...数据迁移可以选用前面提到的sqldata工具，也可以自己编写全量增量迁移工具，通常情况下，自己编写工具会采用copy + gpfdist 的组合，以最大限度的发挥两个数据库的优点。
数据迁移 5.4 数据校验 第一节 Greenplum数据迁移方法论 1.1 为什么要进行数据迁移 数据迁移的目的是为了给数据找一个更合适的归宿，让其满足当前及未来某段时间内业务场景的使用需求...对于数据库而言，通常为了解决当前数据库遇到的瓶颈，考虑到成本，性能，可靠性，未来发展等多个方面因素，进行合理的数据迁移，以求通过新技术的引进，满足未来3-5年时间内业务持续性的需求。...4.2 迁移场景 大部分场景都可以直接迁移到Greenplum，但也有部分场景(如高并发事务性场景)不太适合迁移到目前的Greenplum版本，具体的迁移建议如下： Oracle中的应用场景 Oracle...(n) BYTEA 在Oracle中BLOB用于存放非结构化的二进制数据类型，BLOB最大可以储存128TB，而PostgreSQL中BYTEA类型最大可以储存1GB,如果有更大的储存需求，可以使用Large...数据迁移可以选用前面提到的sqldata工具，也可以自己编写全量增量迁移工具，通常情况下，自己编写工具会采用copy + gpfdist 的组合，以最大限度的发挥两个数据库的优点。
获取数据库连接需要的平均时长是多少？数据库连接池是否已经不能满足业务模块需求？如果存在获取数据库连接较慢，如大于 100ms，则可能说明配置的数据库连接数不足，或存在连接泄漏问题。...最经常被执行的 SQL 语句是在哪段源代码中被调用的？最耗时的 SQL 语句是在哪段源代码中被调用的？在浩如烟海的源代码中找到某条 SQL 并不是一件很容易的事。...正常的业务使用连接数在5个左右，当重启应用时，各应用连接数可能会飙升到10个，瞬间甚至还有可能部分应用会报取不到连接。启动完成后接下来的时间内，连接开始慢慢返回到业务的正常值。...案例一 某公司订单业务（刘龘刘同学提供） 我们那时候采用弹性伸缩，数据库连接池是默认的，有点业务出了点异常，导致某个不重要的业务弹出N台机器，导致整个数据库连接不可用，影响订单主业务。...如果太小，那么在上述规模项目的并发量以及数据量上来以后会造成排队现象，系统会变慢，数据库连接会经常打开和关闭，性能上有压力，用户体验也不好。
CLB 单集群4台物理服务器组成，最大并发连接数超过1.2亿，可处理峰值40Gbps的流量，每秒处理包量为600万。...这对于交易量稍大的场景来讲，故障恢复时间还是太长。如何在更短的时间内达到恢复业务，我们设计了“跳单”的数据层容灾解决方案。...使用订单号保存分组标记，如原先单号为201609121215432322199，可以在最后一位加分组标识，如组2，则变成2016091212154323221992 在这样的前提下： a）创建订单请求：...某组DB发生故障时，订单查询和撤销等操作需等主备切换恢复才能进行。 这里的注意事项： 计数器需要设置周期，比如一分钟，以便设备故障恢复自动启用。...订单分散在不同的DB，若查询量小则可直接采用全库扫描，通过上层并发调用来解决效率问题。
： 经处理得到若干时间维度数据的表格 “时段”的操作方法 如此这般，即可得到以下关于下单时间分布的信息： 试运营期间订单量时段分布情况 那么，在这张下单时间段分布的图中，又能看出什么苗头呢？...试运营期间整体订单分布情况 从上表中，总体上可以看出，工作日的订单多于休息日的订单，在7-27~7-31和8-3~8-6期间出现订单销售高峰，这2段时间的订单量骤然增长。...总的来说，周中的下单量很大，周末的订单量很小，这与白领区的人群消费行为是一致的，无异常情况发生。 得知以上几点信息后，在开展下一阶段的运营工作时，就可以在接下来的运营工作中准备如下事宜： 1....该模型中的F和M两个维度存在多重共线的问题，某一段时间内的消费频次和累计消费金额具有很强的相关性； 3....，反映客户在某段时间内累计的消费情况，也能体现客户对产品/品牌的持续价值。
其中Oracle数据库更是一骑绝尘，在相当长一段时间内，Oracle数据库被广泛应用到了包括银行等在内的各种领域，在商业数据库领域是无敌的代名词。 进入21世纪以后，事情逐渐发生了变化。...所以这个时候，对开源数据库进行再次开发，以解决自身业务需求，成了很多互联网和电子商务公司的选择。 伴随着电子商务公司把自己富余的计算和存储资源和能力释放出来，服务其他企业，我们也迎来了云计算时代。...另外一方面是用户一旦上云，大概率会同时在其上云的厂商那里采购数据库产品。所以失去了云计算，也很可能会同时失去数据库的订单。...根据测试，PolarDB在大数据量上运行复杂查询的性能可以与Oracle/SQL Server等业界最顶尖的商用数据库系统处在同一水平。 PolarDB的成功，首先是阿里巴巴独特的环境。...但是最重要的，还是阿里有一只强大的数据库团队，还是阿里一如既往的对数据库领域的不断投入。产品最终能够胜出，离不开人一步一步搭起来。
国内某医疗器械行业客户(以下简称M公司)在国内市场已有近三十年的行业经验，在持续巨额的研发投入之外，通过EDI技术，有效加强与“上游”供应商的合作关系。...M公司EDI部署过程中，考虑到客户日处理数据量庞大，并且具有长期的数据处理需求，我们的项目经理将把负载均衡以及高可用的共享存储服务以及高可用数据库服务纳入本次EDI部署方案之中，从而实现更高级别的可用性和伸缩性...本次项目M公司选择的是X12标准，基于TI的PO & POC模式，业务层面涉及了以下五种业务单据； 报文代码 业务含义 传输方向 850 订单 M公司发送给TI 855 订单回复 TI发送给M公司 860...如果需要消除这个时间差，获取到实际到货日期，如何在实际项目中处理交期问题呢？...预计到货日期延迟 M公司在收到TI的发货通知后，将预计到货时间进行处理，加上一段在途或者从中转仓库运输至实际仓库的时间，这样预计到货时间就更加准确了。
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