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关键词

ERP销售管理如何展开?

1.订单生成:客户通过查询商品报价,以及和销售人员交流以后,就可以订购商品,系统自动生成客户订购清单,经过客户确认后生效。销售人员通过查询客户订购清单.通过手工录入销售订单。    销售价格管理   销售价格管理提供了丰富价格管理功能,包括价格定义、价格维护和价格查询。    价税管理是对价款与税款管理,处理销售报价与销售计划金额价税核算;价格政策以存货成本为基础,并结合客户信用等因素,对每个客户制定不同销售价格,具有多种方式折扣处理,根据客户价格、客户大类价格、存货价格 、存货大类折扣等取报价、零售价、扣率;取价方式包括最新售价、最新成本加成、价格政策等价格参照规则,在录入期初单据或日常单据时,系统根据取价方式带入存货报价、零售价、扣率,用户可根据实际修改,同时在价格栏目进行参照 销售价格管理   在ERP环境下,因销售管理与库存管理集成使用,销售管理可以进行可用量管理,包括可用量控制、可用量检查与现存量查询

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小特跨境电商ERP桌面版 1.不止包括进销存 还能算毛利

单品还分为普通单品、组合单品、多属性单品,以适应不同业务场景 3.2,平台商品维护,包括与本地单品绑定,商品下架、下架、快速复制等。 3.3,敏感词检测,用于平台商品是否侵权,减少纠纷出现 ? 4,客户和供应商 4.1,仿CRM软件功能,可发送订单留言和站内信,与客户和供应商互动 4.2,黑名单,可以有效防止恶意订单出现,减少损失 ? 6,发货管理(销售管理,核心模块之一) 6.1,商品价格计算,可以根据商品成本、运输成本等,计算出平台上商品销售价格 6.2,运费价格计算,可以计算不同物流运费,根据计算公式动态设置 6.3,订单发货 ,包括订单预处理(平台商品与本地单品绑定,用于扣减库存),提取运单号、打印面单、称重发货 6.3.1,除此之外,还可以将订单拆分,分多个包裹发货,若订单需要再次发货,可以创建补发货单;如果某个客户在平台中多个店铺下单 9,决策分析 主要提供平台商品销售价格计算和平台订单毛利计算 9.1,商品售价估算,根据指定毛利率、进价、包装等信息,反推算出商品销售价格 9.2,订单运费计算,根据包裹重量和目标国家,通过速卖通提供运费计算公式

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    java crm 进销存 模块设计方案

    客户资料:记录客户资料,备注客户信息,跟踪记录客户状况 2.   客户备注:客户资料附属选项 3.   客户级别:客户资料附属选项 4.    计量单位:商品附属选项 8.     商品库存:展现商品库存情况,库存小排最前 9.     商品入库:录入商品入库数据,数量、单价、入库时间。计算某时间范围内进货总金额 10.    商品出库:录入商品出库数据,数量、销售价格、销售出库时间。计算某时间范围内销售总金额 (出库即销售,支持一个订单多个商品信息,一对多关系) 11.    性能监控:监控整个系统性能,SQL监控,SQL防火墙,URL监控,SPRING监控,SESSION监控等 9.    SQL编辑器:强大SQL编辑器,支持编辑语句复杂查询语句,生成动态报表,可导出excel 17. 好友管理:搜索、添加、删除、拉黑好友,查看好友资料 18. 好友分组:自定义好友分组 19.

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    大数据入门与实战-SQL基础教程

    第1章数据库和SQL 1.SQL书写基本规则 SQL分句以分号结尾 SQL语句不区分大小写 创建数据库 CREATE DATABASE shop; 创建表 USE shop; CREATE TABLE ", product_cate VARCHAR(32) NOT NULL COMMENT "商品分类", product_price INTEGER COMMENT "销售价格", product_cost 第2章 查询基础 列查询 查询三列 SELECT product_id,product_name,product_cost FROM shoin; ? 查询所有列 SELECT * FROM shoin; 设置列别名 SELECT product_id as id, product_name as name, 注释书写方法 --单行注释 /*和*/多行注释

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    MySQL系列之什么是CROSS JOIN

    `product_name`; ok,看了一下,发现没卖出商品是没统计出来,所以不太符合业务需求,业务是要统计所有的商店商品,所以可以用cross join笛卡尔连接,得出所有的商店商品组合数据 笛卡尔查询组合数据sql: SELECT a. `store_name`, b.product_name from stores cross join products 前面统计sql已经有了,所以将组合数据SQL和统计数据SQL进行关联: 通过CROSS JOIN这种方式使用该子句,您可以回答广泛问题,例如,按销售员,月份查找销售收入,即使该销售员在特定月份没有销售。 常用使用场景,当然除了两篇博客提出用法,cross join因为其笛卡尔连接特性,还可以用于批量写数据,对应批量写法,可以参考我之前MySQL博客,本博客性质属于翻译,所以转载请注明出处

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    MySQL应用之CROSS JOIN用法简介教程

    ,如图演示了cross join过程,这个过程其实就是笛卡尔连接查询 ? ok,看了一下,发现没卖出商品是没统计出来,所以不太符合业务需求,业务是要统计所有的商店商品,所以可以用cross join笛卡尔连接,得出所有的商店商品组合数据 笛卡尔查询组合数据sql: SELECT 前面统计sql已经有了,所以将组合数据SQL和统计数据SQL进行关联: SELECT a. 通过CROSS JOIN这种方式使用该子句,您可以回答广泛问题,例如,按销售员,月份查找销售收入,即使该销售员在特定月份没有销售。 常用使用场景,当然除了两篇博客提出用法,cross join因为其笛卡尔连接特性,还可以用于批量写数据,对应批量写法,可以参考我之前MySQL博客,本博客性质属于翻译,所以转载请注明出处

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    SQL 必知必会 50 题(21 - 25)

    提示:可以乘以 0.9,得到原价 90%(即 10%折扣) 示例结果 返回产品 id prod_id、产品价格 prod_price、销售价格 sale_price prod_id prod_price 中也提供了对于日期操作函数 date_format(),用于返回日期一部分。 quantity 10 100 1000 10001 2 15 问题 编写 SQL 语句,确定已售出产品总数。 示例结果 返回 items_ordered 列名,表示已售出商品总数。 示例结果 返回商品项已订购订单数 items_ordered 1000 示例解析 已订购商品 BR01 数量 quantity 为 1000。 ),(1000,'BR01'),(10001,'BR010'); 解答 主要考察知识点: 求和函数:SUM() 取别名:AS 条件查询:WHERE 需要注意SQL 语句中关键字先后顺序,否则可能会导致语句出错

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    浅谈 T-SQL高级查询

    之前我们简单了解了增、删、改、查这几类T-SQL语法来操纵数据表,但是为了更方便快捷地完成大量任务,SQL Server 提供了一些内部函数,可以和SQL Server SELECT语句来联合使用, 聚合函数: 用于对一组值执行计算,并返回单个值 如:求总和、平均值、最大或最小值等 SUN:求总和、AVG:求平均数、MAX和MIN:返回最大最小值 COUNT:返回非空值计数 查询表中所有员工基本工资综合 使用 T-SQL 实现多表查询: ? 使用内联接在表A和表B中使用内联接查询学生姓名、学校和职业。 查询销往海南产品名称、种类、成本和销售价格: select products.名称,products.种类, products.成本,sales.销售价格 from products inner join 查询销往北京蔬菜名称、种类、成本和销售价格: select products.名称,products.种类, products.成本,sales.销售价格 from products inner join

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    MySQL 常用语法总结

    一、SQL速成   结构查询语言(SQL)是用于查询关系数据库标准语言,它包括若干关键字和一致语法,便于数据库元件(如表、索引、字段等)建立和操纵。    以下是一些重要SQL快速参考,有关SQL语法和在标准SQL上增加特性,请查询MySQL手册。 1.创建表   表是数据库最基本元素之一,表与表之间可以相互独立,也可以相互关联。 例: mysql> CREATE TABLE test (blob_col BLOB, index(blob_col(10)));   2.创建索引   索引用于对数据库查询。 select dept,sum(salary) from employee group by dept --4、查找商品名称为14寸显示器商品销售情况,显示该商品编号、销售数量、单价和金额 select 3种商品客户编号、客户名称、商品编号、商品名称、数量和金额 select a.cust_id,cust_name,b.prod_id,prod_name,d.qty,d.qty*d.unit_price

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    POS性能测试案例分享

    导入2w个商品,2w个会员,在银豹、天店和快店收银,做查找商品,收银,查找会员, 商品管理,分类管理,是否有卡顿,变慢,不稳定问题。 需求分析: 1. 往pos端导入商品数据有两种方案:《其实也考虑过直接找一个有2W商品客户账号》 (1) 方案1:通过VM后台-商品档案导入-维护购销合同-POS商品管理 ① 优点:移植性高,即如果是导入到线上库,以后版本迭代后 过程 1、在使用方案1进行商品导入时,多次报错,原因待查。 2、第二种方案步骤: (1) 跟研发了解pos端查询商品和通过分类查询商品sql ? ? (2) 分析sql,找出用到表和字段。 (5) 数据加工,打开excel表,把数据拼接成sql语句。这里黄色代表需要更新,有一定对应关系(我是直接把广磊给我数据复制进去),需要注意sku名称需要去除特殊字符。 ? (6) 把上中K列值整体复制,粘贴到sql脚本中。需要注意是,需要以notepad 打开,粘贴进来以后也需要用查找替换再做一点简单处理。下图是处理过语句 ?

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    MySQL灵魂拷问:36题带你面试通关!

    经常用于查询字段 经常用于连接字段建立索引,可以加快连接速度 经常需要排序字段建立索引,因为索引已经排好序,可以加快排序查询速度 什么情况下不建索引? 这样查找一个数据时间复杂度就是O(1),一般多用于精确查找。 Hash索引和B+树索引区别? 哈希索引不支持排序,因为哈希表是无序。 哈希索引不支持范围查找。 而mvcc机制无法避免当前读情况下出现幻读现象。因为当前读每次读取都是最新数据,这时如果两次查询中间有其它事务插入数据,就会产生幻读。 查询缓存: 执行查询语句时候,会先查询缓存,先校验这个 sql 是否执行过,如果有缓存这个 sql,就会直接返回给客户端,如果没有命中,就会执行后续操作。 同样,分表情况就是将一个大表根据业务功能拆分成一个个子表,例如商品基本信息和商品描述,商品基本信息一般会展示在商品列表,商品描述在商品详情页,可以将商品基本信息和商品描述拆分成两张表。

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    MySQL经典36问!

    经常用于查询字段 经常用于连接字段建立索引,可以加快连接速度 经常需要排序字段建立索引,因为索引已经排好序,可以加快排序查询速度 什么情况下不建索引? 这样查找一个数据时间复杂度就是O(1),一般多用于精确查找。 Hash索引和B+树索引区别? 哈希索引不支持排序,因为哈希表是无序。 哈希索引不支持范围查找。 而mvcc机制无法避免当前读情况下出现幻读现象。因为当前读每次读取都是最新数据,这时如果两次查询中间有其它事务插入数据,就会产生幻读。 查询缓存: 执行查询语句时候,会先查询缓存,先校验这个 sql 是否执行过,如果有缓存这个 sql,就会直接返回给客户端,如果没有命中,就会执行后续操作。 同样,分表情况就是将一个大表根据业务功能拆分成一个个子表,例如商品基本信息和商品描述,商品基本信息一般会展示在商品列表,商品描述在商品详情页,可以将商品基本信息和商品描述拆分成两张表。

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    Elasticsearch构建商品搜索系统

    我们就用一个SQL,LIKE一下就能实现;也可以很复杂,复杂到什么程度呢? 这里面最不好理解就是这个INDEX,它实际上类似于MySQL中表概念,而不是我们通常理解用于查找数据索引。 ES是一个用Java开发服务端程序,除了Java以外就没有什么外部依赖了,安装部署都非常简单,具体你可以参照它官方文档先把ES安装好。我们这个示例中,使用ES版本是目前最新版本7.6。 ES默认提供了标准RESTful接口,不需要客户端,直接使用HTTP协议就可以访问,这里我们使用curl通过命令行来操作ES。 我们来回顾一下使用ES构建商品搜索服务这个过程:首先安装ES并启动服务,然后创建一个INDEX,定义MAPPING,写入数据后,执行查询并返回查询结果,其实,这个过程和我们使用数据库时,先建表、插入数据然后查询过程

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    客户端流畅度测试

    02 需求 竞品和我们产品在数据量大时候性能对比。导入XX条商品数据,然后在客户端XX功能上操作时,是否有卡顿,变慢,不稳定问题。 (说明,该客户端读取商品数据,是从本地库读取。) 往客户库中导入数据有两种方案: (1) 方案1:通过系统后台-商品档案导入-维护购销合同-客户商品管理 ① 优点:移植性高,即如果是导入到线上库,以后版本迭代后,再做性能测试 01 1、在使用方案1进行商品导入时,耗时较长,放弃。 2、第二种方案步骤: (1) 跟研发了解客户查询商品和通过分类查询商品sql ? ? (2) 分析sql,找出用到表和字段。 (5) 数据加工,打开excel表,把数据拼接成sql语句。这里黄色代表需要更新,有一定对应关系(我是直接把广磊给我数据复制进去),需要注意sku名称需要去除特殊字符。 ? (6) 把上中K列值整体复制,粘贴到sql脚本中。需要注意是,需要以notepad 打开,粘贴进来以后也需要用查找替换再做一点简单处理。下图是处理过语句 ?

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    越来越火图数据库究竟是什么

    很多场景下,你业务需求完全超出了当前数据库架构。 举个栗子:假设某关系型数据库中有这么几张用户、订单、商品表: ? 当我们要查询:“用户购买了那些商品?” 或者 “该商品有哪些客户购买过?” 而“购买该产品客户还购买了哪些商品?”类似的查询几乎不可能实现。 关系查询性能对比 在数据关系中心,图形数据库在查询速度方面非常高效,即使对于深度和复杂查询也是如此。 Neo4J 和 JanuasGraph 根据DB-Engines最新发布图数据库排名,Neo4J仍然大幅领先排在第一位: ? Neo4J ? Neo4J是由Java实现开源图数据库。 (4)标签 标签用于将节点分组 一个节点可以具有多个标签 对标签进行索引以加速在图中查找节点 本机标签索引针对速度进行了优化 4. Cypher图查询语言 Cypher是Neo4j图形查询语言,允许用户存储和检索图形数据库中数据。 举例,我们要查找Joe所以二度好友: ?

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    ORM查询语言(OQL)简介--实例篇

    [概念回顾]     我们在前一篇《ORM查询语言(OQL)简介--概念篇》中了解到,SQL跟ORM关系,ORM会自动生成SQL语句并执行,但普通ORM框架却不能灵活生成需要SQL语句,我们需要一种具有 EF一般都是使用Linq表达式来编写查询,但Linq方式跟SQL在语法上还是有很大差异,特别是Linq左、右连接查询,跟SQL差异很大。 一、OQL 数据查询: [示例1]--查询所有收银员:     收银员只是雇员一种类型,因此我们从雇员表中查找工作岗位类型名称是收银员雇员信息,并且以姓名排序: Employee emp = new :     该查询需要将“商品销售单实体”GoodsSellNote、“雇员”Employee、“客户联系信息”CustomerContactInfo 三个实体类进行关联查询得到,其中销售员编号跟雇员工号关联 ,所以上面的例子可以改写成下面这样子: ///

    /// 获取商品销售价格信息 /// /// <returns>

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    图解面试题:双11用户如何分析?

    (date,format)来转化为时间格式: date_format(最新登录时间,’%Y%m%d’)。 双十一当天,商家为每位客户购买第一个商品免单,请找出商品名称,客户姓名及购买金额。 参考答案: 1. 双十一当天每个客户(分组)第一个下单商品(按购买时间来排名),是“分组排名”问题,使用窗口函数来解决。 select 客户姓名 ,商品名称 ,购买金额,购买时间, rank() over (partition by 客户姓名                     order by 购买时间  asc ) as 下单顺序from 双十一客户购买清单表; 查询结果如下: 2.题目要求是商家为每位客户购买第一个商品免单,接着上面的查询结果写,可以加入一个where子句把“下单顺序”值为1,把第

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    我用Redis实现了一个轻量级搜索引擎!

    大家如果是做后端开发,想必都实现过列表查询接口,当然有的查询条件很简单,一条 SQL 就搞定了。 实现 1 率先登场是小 A 同学,他是写 SQL 方面的“专家”。小 A 信心满满说:“不就是一个查询接口吗?看着条件很多,但凭着我丰富 SQL 经验,这点还是难不倒我。” 将所有商品加入 Key 为价格有序集合中,值为商品 ID,每个值对应分数为商品价格数值。 在每次查找时,只需要简单查找 Redis 几次就能得出结果。查询速度上符合了验收要求。 扩展 ①分页 这里你或许发现了一个严重功能缺陷,列表查询怎么能没有分页。 图中蓝色部分是以创建时间为分值商品有序集合,蓝色下方结果集即为条件计算而得结果,通过 ZINTERSTORE 命令,赋结果集权重为 0,商品时间结果为 1,取交集而得结果集赋予创建时间分值新有序集合

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    Oracle插入或修改 报ORA-01704: 文字字符串太长

    https://blog.csdn.net/xc_zhou/article/details/89031640 原因分析:sql在执行之前会把所有字符类型数据转换成VARCHAR2类型,而VARCHAR2 2月份,15个热点城市中有12个城市新建商品住宅销售价格环比下降,降幅在0.1至0.6个百分点之间;有9个城市同比下降,降幅在0.3至2.5个百分点之间。 分城市来看,70个大中城市中一线城市新建商品住宅销售价格环比降幅扩大,二线城市价格涨幅回落,三线城市涨幅与上月相同。 3月下旬,江西银监局联合人民银行南昌中心支行下发通知,严防借款人通过非按揭渠道违规融资用于购房,严禁发放以住房为抵押且无明确用途贷款。 ,如果多个PL/SQL代码需要同时执行,末尾必须加上该符号。

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