618要来了,小伙伴是不是都在忙着加班,备战活动呢?特别是活动监控,每次活动领导都一次次催监控数据,搞得人紧张兮兮。 那么,到底活动监控该怎么做呢?就拿上个月我司刚做过的一个小活动举个例子吧。...这个活动是一个很简单的全民派福利活动。从5月10日开始到5月31日,用户登录APP后可以领一张优惠券,优惠券在5月内都有效,满400减80呢。 活动好简单呀!...因此可以参照之前的活动数据,看看每日参与分布。 找到4月份类似的活动为参考。当时有80万人参加,在4月12日到4月30日,活动参与数据如下表所示。...虽然5月份活动时间和4月份不一样,但活动形式是一样的,这样就能参考4月份走势。仿照4月份走势,做5月的目标拆解如下: image.png 用同样的方法,可以拆解用券人数目标。...很有可能是这个活动本身设计的不好。比如就有小哥哥说:4月份活动效果好,是因为领的是满100减20。
一、背景 官网商城在双11、双12等大促期间运营同学会精心设计许多给到用户福利的促销活动,当促销活动花样越来越多后就会涉及到很多的运营配置工作(如指定活动有效期,指定活动启停状态,指定活动参与商品等等)...在前序的促销系列文章我们介绍了计价中心的建设,计价中心统一收口了所有的优惠价的计算能力,因此我们只要让计价中心能提供「提前」的能力即可。...如果需体验大促期间整个官网商城的所有氛围,可能涉及改动的点较为多,比如大促宣传活动页面、专属聚合类商品页面,简化版的只关注整个购物下单流程。 整个穿越过程是否需要真的要真实创建订单?...由于穿越时光后,用户的下单时间和确认订单的时间是一致的,因此确认订单页的所有优惠及最终的价格是真正的所见即所得,无需真实下单即可获知所有优惠活动信息 所以在提交订单的时候建议直接阻断并提醒用户“您当前处于时空穿越
一、背景 官网商城在双11、双12等大促期间运营同学会精心设计许多给到用户福利的促销活动,当促销活动花样越来越多后就会涉及到很多的运营配置工作(如指定活动有效期,指定活动启停状态,指定活动参与商品等等)...在前序的促销系列文章我们介绍了[计价中心的建设],计价中心统一收口了所有的优惠价的计算能力,因此我们只要让计价中心能提供「提前」的能力即可。...如果需体验大促期间整个官网商城的所有氛围,可能涉及改动的点较为多,比如大促宣传活动页面、专属聚合类商品页面,简化版的只关注整个购物下单流程。 整个穿越过程是否需要真的要真实创建订单?...由于穿越时光后,用户的下单时间和确认订单的时间是一致的,因此确认订单页的所有优惠及最终的价格是真正的所见即所得,无需真实下单即可获知所有优惠活动信息 所以在提交订单的时候建议直接阻断并提醒用户“您当前处于时空穿越
问题:费时费力的花钱举办了一场打折优惠促销活动,可是零售商家如何知道活动办得好不好?...面对打折、满减、优惠券、代金券、大抽奖、储值卡等等形形色色的促销形式,商家该怎样评判每次促销活动的成功与否、收益如何呢? 今天我们用3个典型的活动分析场景,拆解活动效果量化的数据分析思路。...分别针对单个活动成果、活动前后销售影响、投入产出收益,再现零售企业促销活动的基本分析框架。 1、活动业绩 活动业绩主要用于单个活动的成果监控/复盘。围绕着目标达成情况,考量活动是否满足业务预期。...根据基础等式:销售额=客单价*销售量,促销活动的核心目标基本围绕着客单价和销售量。...假设当月不举办促销活动,正常的销量和价格带来的收益(一般为销售额或者利润)为A1,举办该促销活动的收益为A2。
NoSQL数据模型简介 案例设计以一个电商客户,订单,订购,地址模型来对比下关系型数据库和非关系型数据库 传统的关系型数据库你如何设计?...NoSQL你如何设计 可以尝试使用BSON。...{"ccinfo":"111-222- 333","txnid":"asdfadcd334","billingAddress":{"city":"beijing"}}], } ] } } 想想关系模型数据库你如何查
BASE就是为了解决关系数据库强一致性引起的问题而引起的可用性降低而提出的解决方案。
文章目录 一、NoSQL 数据库特点 二、NoSQL 数据库适用场景 三、常见的 NoSQL 数据库 ( Redis | MongoDB ) 四、数据库排名 一、NoSQL 数据库特点 ---- NoSQL...全称 Not Only SQL , 称为 " 非关系型数据库 " ; 在 NoSQL 数据库中 , 数据都是以 键值对 形式存储 , 通过 键 Key , 可以取出对应的 值 Value ; NoSQL...持久性 Durability 访问性能 远高于 关系型数据库 扩展能力 远高于 关系型数据库 二、NoSQL 数据库适用场景 ---- NoSQL 数据库适用场景 : 高并发操作 大数据读写 扩展型要求较高...三、常见的 NoSQL 数据库 ( Redis | MongoDB ) ---- 常见的 NoSQL 数据库 : Redis : 常用于作为 缓存数据库 ; 数据持久化 : 支持 数据持久化 ,...; 保存数据形式 : 可以保存 二进制数据 , 大型对象 ; 四、数据库排名 ---- 数据库总排名 : 关系型数据库 : 非关系数据库 :
每天都会发布相关的促销活动,来勾起消费者的购物欲望;每逢佳节还会进行大量的让利惠民,来促进全民狂欢。...需求概述 商家搞促销活动的本质是促销商品,抓取消费者贪小便宜的心里,来拉动销售额,同时提高商家产品品牌的知名度,其实套路就是先提高商品的价格,然后在降价,呵呵,所以促销手段五花八门,搞得消费者晕头转向...因为大家都对电商这个大领域很熟悉了,所以我划分出一个促销中心/子域来支撑订单核心域的促销活动,也就不用解释了。...由于每个促销手段都有自己的促销规则,所以使用设计模式中的策略模式来封装这个变化点。 梳理业务场景 从京东帮助中心了解到,所有的促销活动都是在买家下单时,进行递减相应商品金额的。...买家在下单时,会对订单进行相应促销活动的验证,因此促销聚合根需要提供一个验证促销手段的规则。
什么是NoSQL NoSQL NoSQL = Not Only SQL,意思:不仅仅是SQL; 泛指非关系型的数据库,随着互联网Web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在应付web2.0网站,特别 是超大规模和高并发的社交网络服务类型的...Web2.0纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服 的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展,NoSQL数据库的产生就是为 了解决大规模数据集合多种数据种类带来的挑战,尤其是大数据应用难题...NoSQL的特点 1、易扩展 NoSQL 数据库种类繁多,但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。 数据之间无关系,这样就非常容易扩展,也无形之间,在架构的层面上带来了可扩展的能力。...2、大数据量高性能NoSQL数据库都具有非常高的读写性能,尤其是在大数据量下,同样表现优秀。这得益于它的非关系 性,数据库的结构简单。...3、多样灵活的数据模型 NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段,随时可以存储自定义的数据格式,而在关系数据库里,增删 字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表,增加字段简直就是噩梦。
NoSQL四大分类 KV键值: 新浪:BerkeleyDB+redis 美团:redis+tair 阿里、百度:memcache+redis 文档型数据库(bson格式比较多): CouchDB MongoDB...MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰 富,最像关系数据库的。...所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡,没有NoSQL系统能同时保证这三点。 注意:分布式架构的时候必须做出取舍。 一致性和可用性之间取一个平衡。多余大多数web应用,其实并不需要强一致性。...因此牺牲C换取P,这是目前分布式数据库产品的方向 一致性与可用性的决择 对于web2.0网站来说,关系数据库的很多主要特性却往往无用武之地 数据库事务一致性需求 很多web实时系统并不要求严格的数据库事务...因此,根据 CAP 原理将 NoSQL 数据库分成了满足 CA 原则、满足 CP 原则和满足 AP 原则三 大类: CA - 单点集群,满足一致性,可用性的系统,通常在可扩展性上不太强大。
最近两天,关于湖北购车最高补贴9万元超级大促销席卷朋友圈和社交平台,很多的消费者参加了这个大促销活动,很多4S店表示目前已经无法接单,连展车都卖掉了。
年少时,课程比较少,与几个室友,看到优惠就点击,看到促销就抢购,遇到双十一还找人代替抢购,只需花10-20元不等就可以请专业刷单代抢成功抢到价值上百元的东西,不到五分之一的价格,很是划算(当然随着这个行业的壮大...,也有被骗的时候:)) 由几百到几百万 那个时候不懂商家的业务安全,不知电商行业老板、O2O行业老板、P2P行业老板、游戏行业老板、支付行业老板们的苦水,天真的以为既然是优惠就是商家愿意花这个成本在促销上的...针对电商、O2O、P2P、游戏、支付等行业在促销活动中恶意刷取优惠福利这样一种“薅羊毛”行为的团队,我们叫做“羊毛党”。一不小心,企业就会蒙受像上述截图那些案例里的经济损失。 “羊毛党”获益图示 ?...“羊毛党”有选择性的参加线上的活动,从而以相对较低或者零成本获取物质上的优惠,他们的行为距离欺诈只有一步之遥,他们严重破环了活动的目的、侵占了活动的资源,使得企业获取用户的成本在提升、损坏企业口碑和形象...天御有活动防刷、注册保护、登录保护、消息过滤、图片鉴黄、验证码、反欺诈几大服务,其中天御活动防刷服务针对电商、O2O、P2P、游戏等不同行业的营销和支付场景的恶意行为,具备风险拦截和识别的能力。
# NoSQL数据库分类 键值数据库 列族数据库 文档型数据库 图形数据库 详细信息 (opens new window) 分类 举例 典型应用场景 数据模型 优点 缺点 键值数据库 Redis,Voldemort...# 键值数据库 键值数据库( Key-Value Database)会使用一个哈希表,这个表中有一个特定的key和一个指针指向特定的value。...列族数据库 列族数据库采用的是列族数据模型,由多个行构成,每行数据包含多个列族,不同行可以有不同数量的列族。...(HBase) # 文档型数据库 数据模型是结构化的文档,半结构化的文档以特定的格式存储,比如JSON。文档型数据库可以看作是键值数据库的升级版,允许之间嵌套键值。...优点 性能好、灵活性高、复杂性低、数据结构灵活 缺点 缺乏统一的查询语法 使用者 百度云数据库(MongoDB),SAP(MongoDB) # 图形数据库 图型数据库以图论为基础,一个图是一个数学概念
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NoSQL数据库探讨之一 - 为什么要用非关系数据库? 随着互联网web2.0网站的兴起,非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域,非关系数据库产品的发展非常迅速。...如今,NoSQL数据库是个令人很兴奋的领域,总是不断有新的技术新的产品冒出来,改变我们已经形成的固有的技术观念,我自己(robbin)稍微了解了一些,就感觉自己深深的沉迷进去了,可以说NoSQL数据库领域也是博大精深的.../TC和MongoDB这3个NoSQL数据库,因此我接下来将写三篇文章分别详细介绍这3个数据库。...8种Nosql数据库系统对比 读:Kristóf Kovács 是一位软件架构师和咨询顾问,他最近发布了一片对比各种类型NoSQL数据库的文章。...但是NoSQL数据库之间的不同,远超过两 SQL数据库之间的差别。这意味着软件架构师更应该在项目开始时就选择好一个适合的 NoSQL数据库。
coding=utf-8 import pymongo # 建立连接 con = pymongo.Connection('127.0.0.1', 27017) # 创建数据库 mydb = con.mydb
NoSQL的分类 NoSQL仅仅是一个概念,NoSQL数据库根据数据的存储模型和特点分为很多种类。...NoSQL被我们用得最多的当数key-value存储,当然还有其他的文档型的、列存储、图型数据库、xml数据库等。...在NoSQL概念提出之前,这些数据库就被用于各种系统当中,但是却很少用于web互联网应用。比如cdb、qdbm、bdb数据库。...大数据量,高性能 NoSQL数据库都具有非常高的读写性能,尤其在大数据量下,同样表现优秀。这得益于它的无关系性,数据库的结构简单。...MySQL和NoSQL都有各自的特点和使用的应用场景,两者的紧密结合将会给web2.0的数据库发展带来新的思路。让关系数据库关注在关系上,NoSQL关注在存储上。
、对数据库的高可扩展性和高可用性的需求等等,下面我就跟大家几种常见的nosql数据库。...MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散,是类似json的bjson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。...TC在保证了极高的并发读写性能的同时,还具有可靠的数据持久化机制,同时还支持类似关系数据库表结构的Hashtable以及简单的条件、分页和排序操作,是一个很优越的NoSQL数据库。...(监控、数据库检查、数据重组) 支持基于LINQ的.NET绑定机制 支持.NET和JDO应用的FTS基于“Black Box”工具的数据库活动记录与分析 五、Versant对象数据库特性 动态模式更新...所有这些都支持数据库模式的更新与敏捷开发。 跨多数据库的无缝数据分发 客户端与一个或多个数据库进行无缝交互。单个的数据库无缝地联合在一起,使您能够给数据分区,提高读写能力,增大总体的数据库的大小。
作者 | Arslan Ahmad 译者 | 平川 策划 | Tina 什么是 NoSQL 数据库? 通常,“NoSQL 数据库”是指非关系型数据库。...NoSQL 数据库之所以如此大受欢迎,是因为它们为用户提供了灵活的数据存储模式。 为什么要使用 NoSQL 数据库?...NoSQL 数据库性能优异、可扩展,而且很灵活,非常适合移动、Web 和游戏应用程序。 可扩展性:NoSQL 数据库通常使用分布式硬件集群进行横向扩展,而不是通过增加昂贵、健壮的服务器进行纵向扩展。...灵活性:NoSQL 数据库通常都提供了灵活的模式,支持快速迭代开发。NoSQL 数据库有灵活的数据模型,非常适合半结构和非结构化数据。...小 结 为了选出最合适自己的 NoSQL 数据库,你应该了解各种 NoSQL 数据库之间的差异。
而随着互联网业务的扩展和数据量的增大,关系型数据库已经满足不了当前使用,关系型数据库大多是一对一,对一对多的数据处理较为困难,虽然我们可以用 join 来连接各种各样的数据,但是这种这种操作性能也会增大...当然当我们的数据中一个对象需要不只是一对多的数据,也需要跟他平级的多个对象时候,图关系就产生了,图数据库也就产生了。...mongodb 中一些层级关系上跟关系型数据库很类似,只是数据的支持更加多样化。具体语法就不说了,这里看一些我认为有用的东西。...这也就是分片的作用,在大数据领域,有 hdfs ,大概意思就是通过在数据库中存储元数据,我们每次查询数据,通过元数据定位数据位置,然后分步计算,最终汇总。...持久化和加载任何一个数据库都要考虑数据持久化和对持久化后数据加载到内存的事情。
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