https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/134011021
offset:表⽰偏移量,通俗点讲就是跳过多少⾏,offset可以省略,默认为0,表
某医药销售企业因业务发展,需要建立线上药品销售系统,为用户提供便捷的互联网药品销售服务、该系统除了常规药品展示、订单、用户交流与反馈功能外,还需要提供当前热销产品排名、评价分类管理等功能。
2023 年StackOverflow《2023 技术调查》出炉,PostgreSQL 在数据库全部三项调研指标(流行度,喜爱度,需求度)上获得冠军,并以 45.55% 的使用率,超过 MySQL(41.09%),成为最受欢迎的数据库。那么,PostgreSQL是世界上最成功的数据库了吗?我的结论是否定的。
StackOverflow《2023 技术调查》中,PostgreSQL 超越 MySQL 成为了最受欢迎的数据库。专业的开发者更倾向于使用 PostgreSQL(有50%的人选择使用),而那些正在学习编程的人则更喜欢使用 MySQL(有54%的人选择使用)。
可以看到,根据年、月、订单金额排序了,还多了一列order_rank,显示出了本条记录在本月的订单金额排名情况。
MySQL是一款常用的关系型数据库,广泛应用于各种类型的应用程序和数据存储需求。然而,随着数据量的增加和业务的复杂性,MySQL数据库的性能问题变得越来越普遍。在这种情况下,慢查询分析和性能优化成为了MySQL数据库管理员必须掌握的重要技能。本文将详细介绍MySQL慢查询分析和性能优化的方法和技巧。
elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎,具备非常多强大功能,可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容
本项目主要用于互联网电商企业中使用Spark技术开发的大数据统计分析平台,对电商网站的各种用户行为(访问行为、购物行为、广告点击行为等)进行复杂的分析。用统计分析出来的数据辅助公司中的PM(产品经理)、数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况,并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计,以及调整公司的战略和业务。最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩、营业额以及市场占有率的目标。
某线上学习平台设置学员线上学习阶梯,新学员购买50节课为一个学习阶段,学习完想要进入下个阶段必须再次购买,即续费(假设所有学员只能续费一次)并且每个学员可选择不同老师进行学习。
某医药销售企业因业务发展,需要建立线上药品销售系统,为用户提供便捷的互联网药品销售服务、该系统除了常规药品展示、订单、用户交流与反馈功能外,还需要提供当前热销产品排名、评价分类管理等功能。
电商中:我们想查看今天所有成交的订单,按照交易额从高到低排序,此时我们可以使用数据库中的排序功能来完成。
这是很早之前面的,第一次面数据分析的面试,当时还傻乎乎的以为数据分析和数据挖掘是一回事呢。结果才发现,数据分析岗位大多注重的是数据库的能力,比如sql语句的考察,hive的考察,以及一些运营思维的考察,所以第一次面试就很悲剧啦,不过题目还是很有代表性的。其他的不写了,这里只分享一个关于sql的题目。 1、问题引出 现在有两个数据表,一个数据表记录司机的信息,比如司机id,司机姓名,司机注册时间等等,一个数据表记录一天的订单情况,比如订单ID,订单司机id,订单时间。写sql语句,返回每个司机今天最早的一笔订
概述:在评测各个云厂商的云数据库的时候,我们经常被各种复杂的数据迷惑,不知道该怎么看数据库的性能,怎么评比价格,怎么选出性价比超高的产品,对于大部分没法试用(原因你知道的,费用太高)的产品,就只能听厂商宣传了,今天我们来一起探讨如何评选出一款性价比超高的云数据库。 PS: 目前主流的云数据库一般分两大类,一类是互联网公司常用的开源数据库MySQL,一类是Windows下标配的SQL Server,这两大类产品都拥有自己的客户群。本次评测也围绕这两类展开。 PPS: 本次参与评测的厂商有:AWS(国际),AW
在电商、传统数据量TPS QPS比较大的业务的场景中,DB做为所有链路的核心最低层最重要的一环,他的重要性不言而喻 !但DB也是脆弱的,因为他不是无状态的服务(一、不能同时创建多个数据服务进入写入(MGR目前来看问题依然存在很多) 二、故障恢复的时候强烈依赖之前)压力剧增情况下 如何对他减压是一个非常值得探讨的问题,随着最近几年的发展,JAVA框架 分布式等框架崛起 云厂商更友好的支持,本文就本文以一线DBA角度出发 对关系型数据库减压进行讨探。
在实际业务中,单表数据增长较快,很容易达到数据瓶颈,比如单表百万级别数据量。当数据量继续增长时,数据的查询性能即使有索引的帮助下也不尽如意,这时可以引入数据分库分表技术。
我们在写代码的时候非常忌讳出现n+1次查询,这就意味的你的循环有多少次,就会查询多少次数据库,这是很恐怖的场景。
作者简介 荣华,携程高级研发经理,专注于后端技术项目研发管理。 军威,携程软件技术专家,负责分布式缓存系统开发 & 存储架构迁移项目。 金永,携程资深软件工程师,专注于实时计算,数据分析工程。 俊强,携程高级后端开发工程师,拥有丰富SQLServer使用经验。 前言 携程酒店订单系统的存储设计从1999年收录第一单以来,已经完成了从单一SQLServer数据库到多IDC容灾、完成分库分表等多个阶段,在见证了大量业务奇迹的同时,也开始逐渐暴露出老骥伏枥的心有余而力不足之态。基于更高稳定性与高效成本控制而设计
随着物流行业的不断发展,物流企业中涉及生产、运输、仓储及运送流环节中的各类数据增长迅速,呈现数据量大、数据类型多、价值变现难的特点。作为中国大宗物流的领导企业,山西快成物流科技有限公司(简称“快成物流”)利用 TiDB 一栈式数据服务平台实现全流程精细化运营,加速海量数据的价值变现,进一步驱动产业创新。
作者简介 初八,携程资深研发经理,专注于订单后台系统架构优化工作;JefferyXin,携程高级后端开发专家,专注系统性能、业务架构等领域。 一、背景 随着机票订单业务的不断增长,当前订单处理系统的架构已经不能满足日益增长的业务需求,系统性能捉襟见肘,主要体现在以下方面: 数据库CPU资源在业务高峰期经常达到50%以上,运行状况亮起了黄灯 磁盘存储空间严重不足,需要经常清理磁盘数据腾挪可用空间 系统扩容能力不足,如果需要提升处理能力只能更换配置更好的硬件资源 因此我们迫切需要调整和优化机票订单数据库
初八,携程资深研发经理,专注于订单后台系统架构优化工作;JefferyXin,携程高级后端开发专家,专注系统性能、业务架构等领域。
很多年前,读了子柳老师的《淘宝技术这十年》。这本书成为了我的架构启蒙书,书中的一句话像种子一样深埋在我的脑海里:“好的架构是进化来的,不是设计来的”。
本文为作者投稿,作者简介:诸葛子房,曾供职于京东,现就职于BAT,在大数据领域有多年实践经验
1. 达达系统架构升级经验总结 1.1. 概述 达达是全国领先的最后三公里物流配送平台。达达业务主要包含两部分:商家发单,配送员接单配送。 达达的业务规模增长极大,在1年左右的时间从零增长到每天近
我之前呆过一家创业工作,是做商城业务的,商城这种业务,表面上看起来涉及的业务简单,包括:用户、商品、库存、订单、购物车、支付、物流等业务。但是,细分下来,还是比较复杂的。这其中往往会牵扯到很多提升用户体验的潜在需求。例如:为用户推荐商品,这就涉及到用户的行为分析和大数据的精准推荐。如果说具体的技术的话,那肯定就包含了:用户行为日志埋点、采集、上报,大数据实时统计分析,用户画像,商品推荐等大数据技术。
“增删改查”都是查找问题,因为你都得先找到数据才能对数据做操作。那存储系统性能问题,其实就是查找快慢问题。
初次接触 TiDB,是通过同程网首席架构师王晓波先生的分享,当时同程网正在使开发和数据库全面往开源方向转型,由于业务需要,很多在线业务数据量和访问量都非常的大,而 MySQL 无法满足大数据量下的复杂查询需求,为了使数据库分片对开发透明,同程自研了 DBrouter 。但分片后的合并、实时汇总统计及全量数据的监控仍然是困扰我们的一个难点。一直没有特别好的办法解决。
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。京东到家的订单数据存储在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。
很多小伙伴留言说让我写一些工作过程中的真实案例,写些啥呢?想来想去,写一篇我在以前公司从零开始到用户超千万的数据库架构升级演变的过程吧。
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。
作者:新栋BOOK 原文:https://my.oschina.net/wangxindong/blog/1531596 摘要: 分库分表中有一个最为常见的场景,为了提升数据库的查询能力,我们都会对数据库做分库分表操作。比如订单库,开始的时候我们是按照订单ID维度去分库分表,那么后来的业务需求想按照商家维度去查询,比如我想查询某一个商家下的所有订单,就非常麻烦。这个时候通过数据异构就能很好的解决此问题。 1、定义 何谓数据异构,上周交易部门商品的同事过来做分享,又看到这个词,他的PPT里面是 数据库异构。其
日常业务开发中,我们经常需要跟SQl的日期打交道,比如查询最近30天的订单,查询某一个月的订单量,统计某天每小时的下单量等等,于是整理了以下MySql时间处理函数。
数据技术嘉年华,十周年盛大开启,点我立即报名!大会以“自研·智能·新基建——云和数据促创新 生态融合新十年” 为主题,相邀数据英雄,总结过往十年历程与成绩,展望未来十年趋势与目标!
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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关系型数据库的事务特性可以帮我们解决很多难题,比如数据的一致性问题,所以常规业务持久化存储都会mysql 来兜底。但mysql 的性能是有限的。当业务规模发展到上百万用户,访问量达到上万QPS时,单台mysql实例很难应付。
国内现在有大量的公司都在使用 Elasticsearch,包括携程、滴滴、今日头条、饿了么、360安全、小米、vivo等诸多知名公司。
来源:https://my.oschina.net/u/2485991/blog/533163
几年前我曾经服务过的一家电商公司,随着业务增长我们每天的订单量很快从30万单增长到了100万单,订单总量也突破了一亿。当时用的Mysql数据库。根据监控,我们的每秒最高订单量已经达到了2000笔(不包括秒杀,秒杀TPS已经上万了。秒杀我们有一套专门的解决方案,详见《秒杀系统设计~亿级用户》)。不过,直到此时,订单系统还是单库单表,幸好当时数据库服务器配置不错,我们的系统才能撑住这么大的压力。
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