“订单表”中记录了某店铺每个用户的订单数量。“客户编号”是用户的唯一识别。请问订单数在0-2、3-5、5单以上的各有多少人？
随着公司业务规模扩大，各类相关的数据量增加，数据指标也越来越多。如果缺乏数据指标体系和分析方案，就会难以判断整体业务发展状况、难以衡量产品/活动效果、等等。
在表 orders 中找到订单数最多客户对应的 customer_number 。数据保证订单数最多的顾客恰好只有一位。表 orders 定义如下：
本文中主要是介绍LeetCode中关于SQL的练习题，从易到难，循序渐进。文中会介绍题目和尽可能多的提供解答方案。
在表 orders 中找到订单数最多客户对应的 customer_number 。
「SQL面试题库」是由 不是西红柿 发起，全员免费参与的SQL学习活动。我每天发布1道SQL面试真题，从简单到困难，涵盖所有SQL知识点，我敢保证只要做完这100道题，不仅能轻松搞定面试，代码能力和工作效率也会有明显提升。
一、流程概览表 流程步骤业务条件业务角色事务代码预期结果创建计划协议 物料可用销售助理VA31保存了计划协议，创建了交货计划交货到期清单可以装运的物料仓库文员VL10E打印交货到期清单，创建交货，创建仓库调拨订单可选：检查批次物料是批次控制仓库文员VL02N批次编号已分配给物料可选：分配序列号 仓库文员VL02N序列号已分配到物料可选： 拣配 仓库文员VL06O拣配已完成可选：包装 仓库文员VL02N包装已完成过帐发货物料可用，且已从库存调出 仓库文员VL06O发货已过帐。 开票已过帐发货销售开票员VF0
SQL 是结构化查询语言（Structured Query Language）的缩写，是用于管理关系型数据库的标准语言。在 SQL 中，查询是其中最重要的部分之一，通过查询，我们可以从数据库中检索所需的数据。分组查询是 SQL 查询中的一项重要功能，它允许我们对数据进行分组、聚合和汇总，以便更好地理解数据的特征和趋势。
【面试题】 下面是某出行公司周报相关报表，如果你需要汇报给业务负责人，帮助他判断哪个城市表现最好，你会用什么来衡量? 订单表 乘客表 司机表 补贴表 【分析思路】 根据“数据分析解决问题的步骤”来解
来自：数据观 https://www.shujuguan.cn/?from=qcloud 《订单分析 挖掘潜在商机》要开课啦！完全免费！完全免费！完全免费！ 据说，数据分析会为销售管理带来巨大的价值
本文的主要主题是描述如何使用事件源（event sourcing）和CQRS将事件驱动的体系结构与微服务集成。
SQL自连接和非自连接是在SQL查询中经常使用的两种方法，用于将同一表中的不同行进行比较或匹配。
缓存查询属性是我们在实际开发中会遇到的，什么是缓存查询属性呢？举个例子来说，在电子商城的订单系统中每个账户都有自己的订单数据，有时用户需要查看自己截止到目前所订单的数量，那么这个账户的订单数量可以被视为 查询属性，因为从众多的订单中统计出某个账户的订单数量是一件会消耗很多资源的命令，因此会将这个订单数量存储在缓存中（例如存储在RavenDB中），在后续查询中我们不需要再次从数据库中查询，只需要在缓存冲查询即可，这就叫做 缓存查询属性。 缓存查询属性的行为开起来很常见也很有意义，但是着是一个不良的行为。为什么这么说呢？首先在大部分领域中这种类似的属性并不是客户必须有的部分（可有可无），也不是客户文档必须包含的部分，其次，为了保证这个属性会在相关内容变更（例如订单删除和新增）时也跟着更改，我们就需要在相关内容发生变化时也去改变它的内容，等于说我们要对数据库多进行N次的操作，然后将更新的数据在存入缓存中，这样就会增大失败的概率，接着，我在进行开发设计前还需要考虑哪些操作会改变查询属性，如果是比较简单的项目还好，那如果是大型项目呢？里面的操作错综复杂，如何保证覆盖所有的操作？ 缓存查询属性这个问题其实是一个业务和成本方面的问题，在大多数情况下我们只是想在页面中展示这个值，并且要从关系型数据库中查询出这个值的话可能会很昂贵，因此很多人会将这个值直接放在缓存中。在 RavenDB 中我们可以使用 MapReduce 聚合操作来处理，我们根本就不需要缓存这种属性，也减少了成本，MapReduce的使用因为是一个很大的模块，因此我将放在后面专门开始一个专题来讲解。在解决完缓存查询属性的问题后，下一步我们该考虑如何处理并发的问题和并发问题对建模的影响，这个问题我将放在下一篇文章讲解。
背景：当一个用户有多个订单线路时,第N个订单取第N个线路的明细打印,那么会出现三种情况：
在当今数字化世界中，数据是企业的生命线。对于在线零售商和电子商务平台来说，订单数据是最宝贵的资产之一。每秒处理10万+订单数据不仅可以提高业务的效率，还可以为企业带来更多机会和竞争优势。本文将探讨如何通过优化架构来实现这一目标，并提供代码示例以供参考。
电商数据分析涉及多个指标，这些指标可以帮助企业了解其业务表现、用户行为和市场趋势。以下是一些常见的电商数据分析指标：
PP的策略常用的是按单生产和按库存生产两大类，其中有一些是疑似两种功能混和的。策略的应用取决于企业或者产品的生产模式，老师说，是金字塔型，倒金塔型，凹凸型等等。
目的和意义 很难有机会接触这么多的实际真实数据。 通过对于这些数据的分析，初步了解大数据的处理方式。 进一步掌握MongoDB的特性，熟练Excel的高级用法。 这里只是做分析，不提供源代码，毕竟是一
image.png 一、VA01输入销售订单 在此活动中，创建一个销售订单。 无 如果销售的H11少于1，000PC，系统会出现以下警告： 免费货物的最小数量1，000 PC还没有达到 选择 回车 跳过警告。. 如果销售H11为1，000PC，系统中会出现2个项目条。第一个包含980PC，第二个包含20PC，客户只需支付第一个项目条冢的金额。 计算如下： 销售订单数量大于1000PC，客户可以每500PC免费获得10PC。 销售订单数量为999 = 无免费商品 销售订单数量为1000 = 10PC免费商品
传统建模技术的一个共同特点是允许在流程执行期间创建、读取和更新数据的建模。典型的例子是数据流图（DFD）。尽管BPMN主要不是为数据建模而设计的，但是仍然有一组符号可以让您对业务流程中涉及的数据进行建模。
我们可以使用聚合索引来对订单进行分组，按照客户ID和订单日期进行分组，并统计每个客户在每个月的订单数量和订单总金额。
http://dantezhao.com/2017/04/23/concurrency-and-parallelism-future/ 0x00 前言 其实Future模型离我们并不远，如果你接触过Spark、Hadoop这些优秀的开源项目，那么在运行程序的时候关注一下他们的输出日志，一不小心你就会发现Future的身影。 在并发编程领域有很多优秀的设计模式，比如常见的Producer-Consumer模式、Pipeline模式和Future模式，这些模式都有其适用的场景，并且能够高效地解决并发问题。
4月26日，悠易科技LinkFlow在春季产品发布会上对其洞察产品能力进行了升级。
前言 微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。 为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。 微服务技术框架中的多层数据架构设计 数据架构设计中的要点 要点1：数据易用性 要点2：主、副数据及数据解耦 要点3：分库分表 要点4：多源数据适配 要点5：多源数据缓存 要点6：数据集市 为了容易理解，本文用一个简化的销
对于组合生产订单的使用方法，首先要区别于汇总订单（母子订单）的使用。关于汇总订单的讲解和演示，不在本篇文章范围内。如有需要了解汇总订单使用方法的，可留言给阿龙哦。
京东到家订单中心系统业务中，无论是外部商家的订单生产，或是内部上下游系统的依赖，订单查询的调用量都非常大，造成了订单数据读多写少的情况。
一、 VA01标准订单处理 没有详细描述标准订单处理流程。请在文档中选择相应的步骤。 库存地点必须有物料（和批次）。 1. 在 创建销售订单：初始 屏幕上，输入以下数据： 字段名称 用户操作和
微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。
原创 官网商城开发团队 [vivo互联网技术](javascript:void(0)😉 1周前 收录于话题 #架构设计 16 #vivo商城 7 一、背景 随着用户量级的快速增长，vivo 官方商城 v1.0 的单体架构逐渐暴露出弊端：模块愈发臃肿、开发效率低下、性能出现瓶颈、系统维护困难。 从2017年开始启动的 v2.0 架构升级，基于业务模块进行垂直的系统物理拆分，拆分出来业务线各司其职，提供服务化的能力，共同支撑主站业务。 订单模块是电商系统的交易核心，不断累积的数据即将达到单表存储瓶颈，系统难以支
数据透视表（Pivot Table）是一种交互式的表，可以进行某些计算，如求和与计数等。所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关。
今天我们讲一些在做报表和复杂计算时非常实用的分析函数。由于各个数据库函数的实现不太一样，本文基于 Oracle 12c 。
本文来自作者 陈伟荣 在 GitChat 分享的文章【微服务开发中的数据架构设计】 前言 微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。 微服务技术框架中的多层数据架构设计 数据架构设计中的要点 要点1：数据易用性 要点2：主、副数据及数据解耦 要点3：分库分表 要点4
前言 微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。 微服务技术框架中的多层数据架构设计 数据架构设计中的要点 要点1：数据易用性 要点2：主、副数据及数据解耦 要点3：分库分表 要点4：多源数据适配 要点5：多源数据缓存 要点6：数据集市 为了容易理解，本文用一个简化的销售
作者：陈伟荣 来自：在GitChat 中分享的【微服务开发中的数据架构设计】 前言 微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。 微服务技术框架中的多层数据架构设计 数据架构设计中的要点 要点1：数据易用性 要点2：主、副数据及数据解耦 要点3：分库分表 要点4：多源数据适
导读 在京东物流技术中台架构升级项目中，物流交易体系以新的接入-交易-履约-执行四层架构进行重新搭建，其中交易订单负责物流与客户之间产生物流服务契约的单据流量收口，同时承载向下游物流履约层分发的职责。在这个大的背景下，交易需支撑日千万订单存储，如何保障订单数据基座高扩展、高可用、高吞吐？
在当今这个时代，人们对互联网的依赖程度非常高，也因此产生了大量的数据，企业视这些数据为瑰宝。而这些被视为瑰宝的数据为我们的系统带来了很大的烦恼。这些海量数据的存储与访问成为了系统设计与使用的瓶颈，而这些数据往往存储在数据库中，传统的数据库存在着先天的不足，即单机（单库）性能瓶颈，并且扩展起来非常的困难。在当今的这个大数据时代，我们急需解决这个问题。如果单机数据库易于扩展，数据可切分，就可以避免这些问题，但是当前的这些数据库厂商，包括开源的数据库MySQL在内，提供这些服务都是需要收费的，所以我们转向一些第三方的软件，使用这些软件做数据的切分，将原本在一台数据库上的数据，分散到多台数据库当中，降低每一个单体数据库的负载。那么我们如何做数据切分呢？
深夜11点，门店店长小张还在加班，因为小张还需要盘点今日销售额、库存等信息，这些整理好的数据需要手动录入至总公司的系统中。
场景描述：京东到家订单中心系统业务中，无论是外部商家的订单生产，或是内部上下游系统的依赖，订单查询的调用量都非常大，造成了订单数据读多写少的情况。我们把订单数据存储在MySQL中，但显然只通过DB来支撑大量的查询是不可取的。同时对于一些复杂的查询，MySQL支持得不够友好，所以订单中心系统使用了Elasticsearch来承载订单查询的主要压力。
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