在当今数字化时代，电商业务正蓬勃发展。为了满足不断增长的电商市场需求，构建高效、可扩展的电商系统至关重要。Mall 项目是一套出色的电商系统，包括前台商城系统和后台管理系统，采用了现代化的技术栈，为您提供了构建电商平台的最佳实践。
MongoDB帮助我们用短短90天内交付了客户360项目。对大都会人寿，这是真正突破，保险业的开创性突破。它树立了我们所期望的公司榜样。
电商的商品系统所包含的主要功能就是增、删、改、查商品信息，业务逻辑比较简单，支撑的主要页面就是商品详情页。尽管如此，在设计商品系统的存储架构时，仍然需要着重考虑如下两个方面的问题。
不管什么电商系统，商品详情页一定是整个系统中日均访问次数最高的页面之一.不难理解，用户购物，看商品详情不一定买，一定会看好多商品详情页货比三家.如果在设计存储时，没有考虑到并发，on sale 时，支撑商详页的商品系统必然是第一个被流量冲垮的系统
作者：Matt Kalan 原文：The Future of Big Data Architecture 译者：孙薇 本文讲述了大数据的相关问题，以及“大数据架构”得名的由来。 大数据的问题 或许所有读者都明白这一点：数据正在飞速增长。若是能够有效利用的话，我们能从这些数据中找到非常有价值的见解；传统技术有很多都是在40年前设计的，比如RDBMSs，不足以创造“大数据”炒作所宣称的商业价值。在大数据技术的使用上，常见的案例是“客户单一视图”；将关于客户所知道的一切内容放在一起，以便最大化服务提供与自身收入，
传统的计算机应用大多使用关系型数据库来存储数据，比如大家可能熟悉的 MySQL、Sqlite 等等，它的特点是数据以表（table）的形式储存起来的。数据库由一张张排列整齐的表格构成，就好像一个 Excel 表单一样，每个表格会有若干列，比如一个学生信息表，可能包含学号、姓名、性别、入学年份、高考成绩、籍贯等等。而表格的每一排，则是一个个学生的具体信息。在企业级应用和前互联网时代，关系型数据库几乎是不二选择。关系型数据库的特点是有整齐划一的组织，很方便对数据进行描述、插入、搜索。
数据分片：https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/features/sharding/
mall项目是一套电商系统，包括前台商城系统及后台管理系统，基于SpringBoot+MyBatis实现。 前台商城系统包含首页门户、商品推荐、商品搜索、商品展示、购物车、订单流程、会员中心、客户服务、帮助中心等模块。 后台管理系统包含商品管理、订单管理、会员管理、促销管理、运营管理、内容管理、统计报表、财务管理、权限管理、设置等模块。
注意：部分功能暂未实现，只是对表结构进行了设计，商品管理、订单管理、营销管理大部分功能均已实现。
git地址下载 https://gitee.com/catshen/zscat_sw
随着电子商务的快速发展，电商平台之间的竞争日益激烈。对于电商企业来说，快速、准确地获取商品信息变得至关重要。万邦获得1688商品详情接口作为中国最大的B2B电商平台之一，提供了丰富的商品信息和实时数据。通过该接口，电商企业可以快速获取商品详情信息，提高销售效率和客户满意度。本文将深入探讨万邦获得1688商品详情接口在电商行业中的重要性，并通过实例代码介绍如何实现实时数据获取。
MongoDB是一个领先的非关系型数据库管理系统，也是NoSQL运动的重要成员。MongoDB不是使用关系数据库管理系统（RDBMS）的表和固定模式，而是在文档集合中使用键值存储。它还支持许多在大型生产环境中进行水平扩展的选项。
创建一个真实高质量的低代码商业项目需要考虑多个方面，包括项目的目标、技术选择、团队组建等。以下是一个简要的示例项目：
Tech 导读 VOP作为京东企业业务对外的API对接采购供应链解决方案平台，一直致力于从企业采购数字化领域出发，发挥京东数智化供应链能力，通过产业链上下游耦合与链接，有效助力企业客户的成本优化与资产效能提升。本文将介绍VOP如何通过亿级消息仓库系统来保障上千家企业KA客户与京东的数据交互。
luban-mall 项目脱胎于开源电商项目mall,并在这一开源项目的基础上由鲁班学院以伯乐老师为代表的几位讲师等进行了项目增强和完善。它是基于SpringBoot+MyBatis的电商系统，包括前台商城系统及后台管理系统
接上一篇文章，本文主要对编辑商品、商品评价及回复、商品操作记录这三块功能的表进行解析，采用数据库表与功能对照的形式。 编辑商品 相关表结构 商品表 商品信息主要包括四部分：商品的基本信息、商品的促销信息、商品的属性信息、商品的关联，商品表是整个商品的基本信息部分。 create table pms_product ( id bigint not null auto_increment, brand_id bigint comment '
Slidev是一款专门为开发者打造的演示文稿工具，目前在Github上已有23K+Star。通过Slidev，我们只要使用熟悉的Markdown就可以做出炫酷的PPT来，同时拥有支持HTML和Vue组件的能力，并且能够呈现像素级完美的布局。
本文主要对订单及订单设置功能的表进行解析，采用数据库表与功能对照的形式。 订单 相关表结构 订单表 订单表，需要注意的是订单状态：0->待付款；1->待发货；2->已发货；3->已完成；4->已关闭；5->无效订单。 create table oms_order ( id bigint not null auto_increment comment '订单id', member_id bigint not null comment '会员
作者简介：崔秋，PingCAP 联合创始人，重度开源爱好者，曾任职于搜狗、豌豆荚，长期从事广告系统基础组件相关的研究，现主要从事开源 NewSQL 数据库 TiDB/TiKV 相关的设计和研发工作。
1.设置：站点设置；帐号同步；上传设置；SEO设置；消息通知；支付方式；权限设置；配送地区；
2018年3月的时候，我在Github上面闲逛，想要找一个业务和技术相结合的项目，但是发现很多项目都是以技术为主，业务都比较简单。于是我产生了自己写一个业务与技术相结合的项目的想法，业务选择了电商，因为这是一个大家比较容易理解的业务场景，同时有很多成熟的系统可以借鉴。技术选择了SpringBoot全家桶，因为当时SpringBoot比较火，同时自己也想学习并实践下。
电商平台要发起一场综合性的推广活动，需要明确参与活动的商品范围、促销价格、推广渠道以及如何触达到消费者等。很多营销推广活动规则复杂且不断变化，就需要使用模型来设计，例如邀人砍一刀的“免费提现”、多重阶梯的满减跨店促销等。
二、按需装载 前面已经做了“初始装载”和“定期装载”。还有一种需要熟悉的装载类型，按需装载。所谓“按需装载”指的是，在正常调度之外，当源数据有效或者数据仓库需要时进行装载。例如，促销销售源数据只有在促销期内有效，而在其它时间是无效的，而对促销期数据就要进行按需装载。 在“建立数据仓库示例模型”中讨论的日期维度数据生成可以看做是一种按需装载。数据仓库预先装载了日期，当日期用完时，需要再次运行预装载。 本节的主题是按需装载，首先修改数据库模式，然后在DW数据库上执行按需装载，使用促销期场景进行说明。定期装载不适合促销期场景，因为促销期数据并不是按调度定期装载。下面是需要装载的促销期内容，存储在source.promo_schedule表中。
航空公司的市场部计划推出一个新产品或者是一个客户活动，会希望了解哪一种渠道是某类客户最常用的？当想到这个问题的时候，发现航空公司的客户触点太多了。
『目的』满足贯穿从商品展示、搜索、购买、支付等整个流程，电商对于精细化、精准化促销运营的需求，使多渠道（终端）、多区域化营销成为简单易行的配置操作，提升运营能力。
事务的原子性、持久性可确保在一个事务内，更新多条数据都成功/失败。在一个系统内部，我们可以使用数据库事务来保证数据一致性。那如果一笔交易，涉及到跨多个系统、多个数据库的时候，用单一的数据库事务就没办法解决了。
Hadoop是一个开源框架，它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。它的目的是从单一的服务器到上千台机器的扩展，每一个台机都可以提供本地计算和存储。
（五）进阶技术 2. 按需装载 前面已经做了“初始装载”和“定期装载”。还有一种需要熟悉的装载类型，按需装载。所谓“按需装载”指的是，在正常调度之外，当源数据有效时或者数据仓库需要时进行装载。例如，促销销售源数据只有在促销期内有效，而在其它时间是无效的。 在“准备数据仓库模拟环境”中讨论的“生成日期维度数据”可以看做是一种按需装载。数据仓库预先装载了日期，当日期用完时，需要再次运行预装载。 本篇的主题是按需装载，首先修改数据库模式，然后在dw数据库上执行按需装载。使用促销期场景进行说明。定期装载不适合促销期场景，因为促销期数据并不是按调度装载。下面是需要装载的促销期内容，存储在名为一个promo_schedule.csv的CSV平面文件中。 PROMOTION CODE,PROMOTION NAME,START DATE,LAST DATE SO,Special Offer,2015-04-01,2015-04-10 DP,Disk Promotion,2015-05-05,2015-05-20 MS,Month Special,2015-06-01,2015-06-30 MS,Monitor Promotion,2015-07-10,2015-07-15 BS,Back to School,2015-08-10,2015-08-30 注意源数据提供了促销周期，而不是单个的促销日期。示例假设只需要装载今后新的促销数据，而在数据仓库中不需要促销期的历史数据。 修改数据库模式 图（五）- 2-1 显示了修改后的模式，date_dim表增加了promo_ind列，用来标识该日期是否为促销日期。使用清单（五）-2-1里的SQL脚本修改数据库模式。脚本中还建立了一个促销过渡表，用来装载促销期CSV文件的内容。
抛开成熟度和工具先不谈，NOSQL的优势是我们需要关注的点，即为什么需要NOSQL数据库。
原始方案（失败）：在每次下订单前我们判断促销商品的数量够不够，不够不允许下订单，更改库存量时加上一个条件，只更改商品库存大于0的商品的库存，当时我们使用ab进行压力测试，当并发超过500，访问量超过2000时，还是会出现超卖现象。
微服务架构下，很适合用 DDD（Domain-Drive Design）思维来设计各个微服务，使用领域驱动设计的理念，工程师们的关注点需要从 CRUD 思维中跳出来，更多关注通用语言的设计、实体以及值对象的设计。至于数据仓库，会有更多样化的选择。分布式系统中数据存储服务是基础，微服务的领域拆分、领域建模可以让数据存储方案的选择更具灵活性。
电商是典型的促销拉动式场景，也是价格战驱动的场景。618和双11都是典型的促销活动。其实都是在抢用户、扩市场占有率。在这样的场景之下，对秒杀、抢购是很热衷的玩法。
1、根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标：最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)。 2、RFM模型：R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数，M (Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额。一般原始数据为3个字段：客户ID、购买时间（日期格式）、购买金额，用数据挖掘软件处理，加权
本文将介绍微服务架构和相关的组件，介绍他们是什么以及为什么要使用微服务架构和这些组件。本文侧重于简明地表达微服务架构的全局图景，因此不会涉及具体如何使用组件等细节。
1：MongoDB的官方网址：https://www.mongodb.com MongoDB的中文社区：http://www.mongoing.com/（老外也很看重中国市场啊，知道大家英语不好
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
MongoDB是一款开源的分布式架构的NoSQL数据库管理系统。在前面的NoSQL和SQL对比学习中，我们知道了NoSQL数据库系统和传统的RDBMS的不同和优点
在 Linux 平台的 MongoDB 为解压版。我们只要解压 tgz 文件就可以使用。
MongoDB是一个键值对的数据库管理系统。当涉及到数据库管理时，诸如安全性、备份、对数据库的访问等重要方面都是重要的概念。
默认情况下，MongoDB的启动端口为27017。比MongoDB启动端口大1000的端口为MongoDB的web用户界面，你可以在浏览器中输入 http://localhost:28017 来访问MongoDB的web用户界面。
本篇文章是MongoDB数据库信息泄露漏洞复现，记录了实际中常见的MongoDB数据库未授权访问漏洞并如何使用，主要分为七个部分：MongoDB简介、MongoDB安装、MongoDB基本操作、MongoDB相关工具使用、MongoDB漏洞复现、MongoDB实战和MongoDB防御措施。 本篇文章由浅入深地介绍了MongoDB未配置访问认证授权导致的未授权访问漏洞。在学习MongoDB过程中也阅读了几十篇中英文MongoDB相关技术文章，最终按照作者我的思路进行总结，相关参考文章也在文末列出。 此外，文中
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，由C++语言编写，旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。它是介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，被看作是非关系数据库中功能最丰富、最像关系数据库的。MongoDB的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。MongoDB最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。
谈到NoSQL数据库，MongoDB几乎是首先能被我们想到的一个。作为NoSQL最杰出的代表，从2009年MongoDB正式对外发布，到今年MongoDB走过了十年。十年来，“小绿叶”所代表的MongoDB已经在全球100多个国家拥有13400多个客户，在MongoDB的社区服务器总下载量超过6000万，过去的16个季度每个季度的净平均收益率超过120%，拥有1万多家企业版正式付费客户。根据MongoDB最新财报，新财年第一季度MongoDB的订阅和服务收入增长强劲，营收为8940万美元，同比增长78％。在中国市场，MongoDB同样表现优异，不仅拥有招商银行、泰康保险、国泰君安证券等头部用户，中国也是MongoDB下载量最高的国家。中国已经成为MongoDB最重要的市场之一。
一、 NoSQL数据库分类 MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。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。 NoSQL 数据库数量很多，但可以划分为如下图所示的 4 大类： 键值存储数据库：数据库代表——Redis； 列存储数据库：数据库代表——HBase； 文档型存储数据库：数据库代表——MongoDB； 图形数据库：数据库代表——Neo4J。
MongoDB 是一个跨平台的，面向文档的数据库，是当前 NoSQL 数据库产品中最热门的一种。它介于关系数据库和非关系数据库之间，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的产品。它支持的数据结构非常松散，是类似JSON 的 BSON 格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。
参与的项目需要导出远程机器上的MongoDB的数据库，由于之前没有接触过MongoDB的数据库，所以出现了很多问题，现总结下。
在上一篇文章中带领带同学们快速入门MongoDB这个文档型的NoSQL数据库，让大家快速的了解了MongoDB的基本概念。这一章开始我们就开始实战篇教程，为了快速把MongoDB使用起来我将会把MongoDB在Docker容器中安装起来作为开发环境使用。然后我这边MongoDB的可视化工具用的是Navicate。废话不多说，我们先花了几分钟开始的把MongoDB环境搭建起来。
1. 数据库概述及环境搭建 1.1 为什么要使用数据库 动态网站中的数据都是存储在数据库中的 数据库可以用来持久存储客户端通过表单收集的用户信息 数据库软件本身可以对数据进行高效的管理
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