从总体上对系统的影响 当编写和修改一个程序的时候，由于一般来说它都是存在于一个更大的系统之中，而不是孤立的单个程序，所以，在编写或者修改完了之后，就必须检查它从总体上对系统的影响。...当时的需求是这样的：在做了对保单的保全操作之后（主要是新增附加险），在重新打印保单的时候，需要根据具体的情况显示最后缴费日。...当时我的修改方法是，找到数据库中存储最后缴费日的字段，然后在做保全操作的程序中，在执行相应的操作的时候将最后缴费日置为报表想要显示的日期。在做完之后，报表程序的确是没有问题了。...但是在运行了几天之后，财务缴费的程序出现了问题，因为在缴费的时候是根据最后缴费日来判断何时需要产生应收数据的。...因此，在进行新的程序编写或者修改原有程序的时候，一定需要做的就是考虑这个程序是否会对系统中的其他模块产生影响，如果有的话，就必须对相应的地方都进行测试，否则就可能产生不必要的麻烦。
每个存储的块都和同一链条中前面的块相关联，所以黑客要改变块的顺序几乎是不可能的，因为他们必须要操作所有前后连接的块，而且还要完成多数块的复制。...所有的块链接起来之后，存储的数据就很难进行更改，这就实现了所有历史交易记录的完全透明。 加密。...提高在欺诈识别和定价中的有效性 据预测，所有索赔事件中有5%-10%是欺诈。根据美国联邦调查局的数据，这些保险欺诈导致的成本每年超过400亿美元。...为了更有效地识别身份欺诈，虚假人身伤害或损失报告，区块链可以用来作为跨行业，分布式登记外部和客户数据，可以： 证实真实性，所有权和物品来源以及文档真实性（如医疗报告） 为警方核对盗窃报告/索赔记录以及个人真实身份...证明发行保单日期和时间，以及产品/资产的购买日期 确认此后的所有权和区域变更。
维度包含用于对业务事实进行分组和筛选的属性。事实记录在所有维度上共享相同的粒度级别。例如，如果国内销售订单和国际销售订单的客户、产品和订单日期等维度的详细程度相同，则这些记录可以存储在同一事实表中。...你将注意到，从每个维度表到事实表的关系是一对多的，并在一个方向上过滤记录，如关系行上的箭头所示。例如，“客户信息表”与“在线销售”之间的关系基于这两个表中的“客户Key”列。...接下来，将使用以下步骤分解流程： 将详细的原子数据加载到维度结构中 围绕业务流程构建维度模型 确保每个事实表都有一个关联的日期维度表 确保单个事实表中的所有事实具有相同的粒度或详细程度 解析事实表中的多对多关系...有了两个角色扮演机场维度，报表用户可以查询给定日期从日本到澳大利亚的所有航班。 再回到零售销售示例，假设sales事实表有两个日期键：“订单日期” 和“发货日期”。单个日期维度只能有一个活动关系。...这三个表：“订单日期”、“到期日期” 和“交货日期”比该表的单个实例占用的内存稍多，但为报表用户回答业务问题，提供了更大的灵活性。 ?
我们来看看一个保险公司可能会如何使用这种模式。每个客户都有一个“标准”保单和一个（根据客户意愿增加的）该客户特有的保单附加条款。这附加的第二部分包括保险单附加条款列表和正在投保的特定项目列表。...保险公司的另一个用例可能是保留他们随时间邮寄给客户的“标准保单”的所有版本。 根据文档版本控制模式的需求，这看起来是一个非常好的用例。...保险公司可能有几百万个客户，对“附加”列表的修改可能不会太频繁，而且对保单的大多数搜索针对的都是最新版本。...根据对数据的需求，policy_revisions集合可能也只保留几个版本。 ? 在这个例子中，中土（Middle-earth）保险公司为其客户制定了一个standard_policy。...另一个好处是，对最新版本数据的查询仍然可以很好地执行。但是，它不能取代专用的版本控制系统。 本系列的下一篇文章将介绍最后一个模式模式版本控制（Document Versioning）。
我们来简单了解下互助保险模式：用户花费9元加入互助保险，患病申请互助最高可赔30万元；这30万元是从参与此次互助的所有会员里面平台费用，假设30万个会员则每个人均摊1元。...Model编写（models\com.bcdemo.mi.cto） 定义Member participant Member extends User { } 定义MIAsset，确定参保的价格、建立日期...按payOut参数指定保单Id, 获取保单信息：参与人数、已赔付金额 2. 按payOut参数指定的赔付金额，给指定赔付人赔付的金额 3....Submit”提交，然后让我们分别看下用户”1111”账户的balance是否增加、MIAsset里面的used是否增加、MIList里面的PayOutList是否记录了”1111”此次赔付交易 测试完成，最后一步就是如何部署成...有了rest接口服务，可以很轻松的和业务系统进行集成。 作者简介：唯品会区块链研究小组 组长 余小平
SAAS 系统的痛点 1、大客户定制化程度高 2、客户对自身数据安全的担忧，如何防止数据的泄露也滥用 DawnSql 的解决方案 众所周知，软件 = 程序 + 数据。...如果客户的数据需要上传到 SAAS 厂商的服务器，那么 SAAS 厂商只需要对相应的数据设置用户组，并对这个用户组设置相应的权限，就可以将该用户组的权限，发给客户，客户就可以根据自己的实际需求来修改、扩展相应的功能...客户对自身数据安全的担忧。...客户只需要将自己的数据根据 SAAS 厂商提供的表格式部署到 DawnSql中，同时设置好用户组权限，SAAS厂商就可以使用这个用户组来访问数据，用户直接使用 SAAS厂商提供的服务即可。...DawnSql 例子 所有的例子来自于，NorthWind 实例数据库。
澳大利亚医疗保险公司Medibank周三披露，在最近一次勒索软件攻击之后，公司所有客户的个人信息都遭到了泄露。...根据该公司的调查，攻击者获得了 "大量的健康索赔数据"，其中包含了ahm健康保险子公司和国际学生的个人数据。...这些数据包含了名字、姓氏、地址、出生日期、医疗保险号码、保单号码、电话号码和一些索赔数据。这些索赔数据包括客户接受医疗服务的地点，以及他们诊断的信息。...同时建议客户对任何网络钓鱼或smishing诈骗保持警惕，该公司承诺为那些 "因为此次事件受损的客户 "提供免费的身份监测服务和财务支持。...Medibank是澳大利亚最大的私人健康保险供应商之一，为全国约390万客户提供服务。
数据完整性维度大类下可细分为以下维度小类： 非空约束：描述检核对象是否存在数据值为空的情况。如客户开户时，客户名称是必填项，不能出现为空的情况。...长度约束可以通过建表时指定字符长度去限制，如果业务系统最初没有做限制，只能通过 sql 判断长度的方式获取异常值再进行处理。...内容规范约束 描述检核对象的值是否按照一定的要求和规范进行数据的录入与存储。 例如：余额或者日期等一般都会按照固定类型存储，如果最初设计为字符型后续应按照对应类型调整。...例如：保单表，理赔表的保单号存在保单主表，同一张表，两个字段之间的关联关系。 存在一致性依赖约束 主要是强调业务的关联性，一个状态发生了则某个值一定会如何。...例如：投保状态为已投保，则投保日期不应为空； 逻辑一致性依赖约束 主要强调的是字段间的互相约束关系。 例如：投保开始时间小于等于投保结束时间。 ?
假设你使用的是云部署，根据指南获取API密钥和云ID。我们将在后续步骤中使用它们。 RAG应用 参考代码可以在Github仓库中找到。克隆仓库是可选的，因为我们将在下面逐步介绍代码。...我的出生日期是1985年11月15日，地址是303 Cedar St, Miami, FL 33101，我的保单号是JKL0123。\n代理：你好，Sophia。今天有什么可以帮助你的吗？...\n代理：是的，个人财物的盗窃在你的保单下是有保险覆盖的。\n顾客：这真是个好消息。我需要为被盗物品提出索赔。\n代理：我们会协助你进行索赔流程，Sophia。还有其他我可以帮助你的吗？...将所有这些都结合起来，我们通过调用pipeline.run(documents=documents)来运行管道。...一些注意事项： 这篇博客文章是对RAG技术与Elasticsearch的初学者介绍，因此省略了一些功能的配置，这些功能将使你能够将这个起点提升到生产级别。
本期重点介绍“PBC计划”入驻单位——太平洋保险集团，基于长安链开源底层平台打造的数字保管箱产品，一起见证长安链是如何赋能推出数据资产管理及服务的工具。...围绕金融资产数字化，数字保管箱可提供用户保单、账号等数据资产的归集和存储；针对用户数据资产的传承与转移需求，可设定指定日期或基于保单事件的特定条件下保管箱内数据资产传承，同时提供传承咨询服务，用户可以不必担心...对开源技的灵活运用与改造 太保数字保管箱产品，由太平洋保险集团数智研究院联合太保科技研发，以长安链开源底层搭建该产品的底层网络，基于该网络对用户数字保单等重要的数据资产进行存证溯源，同时可实现用户操作行为的全链路溯源追踪...在数字保管箱产品的技术研发过程中，太保不仅充分运用长安链开源技术，同时还根据需要对长安链进行了一定的改造与贡献，将长安链RPC接口协议封装为标准化的REST API，以保险业务的需求场景开发和部署了WASM...“链计划”为产业应用赋能 数字保管箱是国内保险行业首个面向个人客户提供的数据资产管理及服务的工具，也是太保探索布局元宇宙的一个试点场景。
跑批任务涉及的数据量非常大，很可能用到所有的历史数据，而且计算逻辑复杂、步骤众多，所以跑批时间经常是以小时计的，一个任务两三小时是家常便饭，跑到十个小时也不足为奇。随着业务的发展，数据量还在不断增加。...每个 SQL 的中间结果，都要存入临时表给后续步骤的 SQL 使用。临时表数据量较大时就必须落地，会造成大量的数据写出。而数据库的写出要比读入性能差很多，会严重拖慢整个存储过程。...有些情况下，对一个历史表还要遍历好多次，来完成多种业务逻辑的计算。历史表数据量一般都很大，每次遍历都要消耗很多的时间。...原来也采用关系数据库完成跑批，存储过程计算 10 天的新增保单关联历史保单，运行时间 47 分钟；30 天则需要 112 分钟，接近 2 小时；如果日期跨度更大，运行时间就会长的无法忍受，基本就变成不可能完成的任务了...T 银行通过互联网渠道发放贷款的明细数据，需要每天执行跑批任务，统计汇总指定日期之前的所有历史数据。
例如，他们有一个资源，其中列出了有关游戏的数据，例如发行日期和控制台。...然后，我们将遍历100个不同的结果，并使用insert_one()PyMongo中的命令将每个结果插入到我们的集合中。也可以将它们全部放入列表中并使用insert_many()。...现在我们有了审阅文本数据，我们想要以几种不同的方式对其进行分析。 ...我们可以通过几种不同的方式进行操作： 我们可以创建一个词云 我们可以计算所有单词并按其出现次数排序 但是，在对数据进行任何分析之前，我们必须对其进行预处理。...让我们从评论集合中获取分数值，对它们进行计数，然后绘制它们： scores = []...plt.xticks(rotation=-90)plt.show() 上图是给出的评分总数（从0到9.9）的图表
本文将详细介绍招商信诺在数仓架构迭代与升级过程中如何基于 Apache Doris 统一存储、计算和查询出口、如何满足写入时效性的要求、如何在高并发点查与多表关联等场景下实现极速查询性能，为销售线索高效写入与查询...保单自助查询：用户通过招商信诺 APP 根据保单 ID 自助查询承保合同，或者通过不同维度（如承保时间、保险类别、理赔金额）进行自定义筛选查询，查看保单生命周期内的信息。...随着业务场景的增加，实时数据量不断叠加与更新下，Clickhouse 面对新的业务需求存在一定局限：为减少指标重复计算，需要引入星型模型进行多表关联与高并发点查询，而 Clickhouse 无法支持；当保单内容发生变更时...客户留存信息高频更新： 在新客户转化与老客户关怀类已上线 20 + 新场景应用，业务场景的顺利进行离不开数据平台对于客户留存信息的高频更新能力，通过 Apache Doris 对老客户数据定期分析，能够有效查询客户在不同阶段的保险业务需求...至此，招商信诺数据仓库不再局限于简单的报表场景，通过一套架构支撑了多种不同场景的数据分析、满足了实时与离线数据的统一写入与查询，为产品营销、客户运营、C 端以及 B 端等业务提供数据价值，使保险人员更高效地获取数据
另 一方面，如果 一个系统提供根据公司税号的查找功能，此时税号便可以作为 Company 实体的唯一标识，因为政府为每个公司分配了唯一的税号。 值对象可以用于存放实体的唯 一标识。...下面以保险的投保业务场景为例，看一下聚合的构建过程主要都包括哪些步骤： 第1步：采用事件风暴，根据业务行为，梳理出在投保过程中发生这些行为的所有的实体和值对象，比如投保单、标的、客户、被保人等等。...图中的聚合根分别是投保单和客户实体。 第3步：根据业务单一职责和高内聚原则，找出与聚合根关联的所有紧密依赖的实体和值对象。构建出1个包含聚合根（唯一)、多个实体和值对象的对象集合，这个集合就是聚合。...这里我需要说明一下：投保人和被保人的数据，是通过关联客户ID从客户聚合中获取的，在投保聚合里它们是投保单的值对象，这些值对象的数据是客户的冗余数据，即使未来客户聚合的数据发生了变更，也不会影响投保单的值对象数据...在下面这张图中，我列出了几个关键流程，用来说明如何用领域事件驱动设计来驱动承保业务流程。 事件起点：客户购买保险-业务人员完成保单录入-生成投保单-启动缴费动作。
微服务代码模型来源于领域模型，每个代码模型的代码对象跟领域对象一一对应。 设计过程中我们可以用一些表格，来记录事件风暴和微服务设计过程中产生的领域对象及其属性。...缴费完成后，业务人员将投保单转为保单，系统对应有保单实体对象，保单实体与投保单实体关联。 如客户需要修改保单信息，保单变为批单，有保全系统对应有批单实体对象，批单实体与保单实体关联。...如果客户发生理赔，生成赔案，系统对应有报案实体对象，报案实体对象与保单或者批单实体关联。投保单、保单、批单、赔案等，这些术语虽然都跟保单有关，但不能将保单这个术语作用在保险全业务领域。...在这个图里面保险领域被拆分为：投保、支付、保单管理和理赔四个子域。 子域还可根据需要进一步拆分为子子域，比如，支付子域可继续拆分为收款和付款子子域。...每个领域模型都有它对应的限界上下文，团队在限界上下文内用通用语言交流。领域内所有限界上下文的领域模型构成整个领域的领域模型。理论上限界上下文就是微服务的边界。
如果将 hive.mapred.mode 设置为 nonstrict，可以不用 LIMIT 子句。原因是为了实现所有数据的全局有序，只能使用一个 reducer 来对最终输出进行排序。...Hive 增加了一个可供选择的方式，也就是 SORT BY，只会在每个 Reducer 中对数据进行排序，也就是执行一个局部排序。这可以保证每个 Reducer 的输出数据是有序的（但全局并不有序）。...如下所示，我们设置了三个 Reducer，根据日期 dt 进行 DISTRIBUTE BY： SET mapreduce.job.reduces = 3; SELECT dt, uid, step FROM...那我们如何实现相同日期内的数据按照运动步数 step 降序排序呢？...如下所示根据日期 dt 进行 DISTRIBUTE BY，运动步数 step 进行 SORT BY： SET mapreduce.job.reduces = 3; SELECT dt, uid, step
上期深圳市共享单车数据分析【文末附共享单车数据集清单】[1]简单分享了如何使用共享单车数据进行数据分析，有很多人问如何才能获取数据，以及没学过Python，如何获取？...（储存在Mongodb数据库大小为24GB，实际储存为文件占用大小为40GB左右。） 获取子集： 获取整个数据集之后，我们可以进行日期查询，获取指定日期的数据。...如果你需要储存整个数据集（2.7亿条共享单车订单数据），不建议将数据保存在单个Json或csv文件中，因为一个超过电脑内存的文件根本无法一次性读取到内存中，更没办法查询，所以有的人会按照日期分多个子集保存...了解基础：直接安装Python能让新手更好地理解Python环境的基本设置，例如如何配置环境变量，如何使用pip进行包管理等。这些是Python编程的基本技能。...如果你对本文章有什么意见、对如何制作文中的图表感兴趣、或者有其它任何问题建议在本文的博客评论区留言，说不定你的问题别人也遇到了。
获取单个文档 find_one() 在MongoDB中可以执行的最基本的查询类型是 find_one()。此方法返回与查询匹配的单个文档（或者None如果不匹配）。...我们的示例字符串在Python外壳中表示为u'Mike'而不是'Mike'的原因是PyMongo将每个BSON字符串解码为Python unicode字符串，而不是常规str。...查询多个文档 要获取多个文档作为查询结果，我们使用的 find() 方法。find()返回一个 Cursor实例，该实例使我们可以迭代所有匹配的文档。...我们可以对集合中的所有文档进行计数： posts.count_documents({}) ?...例如，让我们执行一个查询，在查询中我们将结果限制为早于某个特定日期的帖子，还按作者对结果进行排序： d = datetime.datetime(2009, 11, 12, 12) for post in
每个用户的行为数量较小。相对于庞大的用户数量，每个用户的行为通常较少。对单个电话号码来说，平均每月的通话记录只有数百条，每年也不超过一万条。...根据用户行为类大数据的特点不难看出，其最直观最容易写出的算法可以这样设计：每次将某一用户的所有数据一次性加载到内存中来计算，而不要反复访问硬盘读取某个用户的部分数据，也不要将大量用户的数据同时加载到内存中...另外，因为每个用户的行为数量相对较少，完全可以全部加载进内存进行自由灵活的计算。 不要反复访问硬盘读取用户的部分数据。...如何利用事先排序好的数据，以此简化代码书写难度并提高计算性能? 集算器是支持多节点并行计算的程序设计语言，并提供丰富的有序计算。...针对上面的难点，下面用”每个用户在每种产品上的累积在线时间”为例来说明集算器的一般解决办法。 大分组的困难：事先排序数据，以供多种计算目标使用。
该报告对超过800名企业高管和专家进行了访问，倾听了他们对新技术和创新的看法。该报告的重点是要确认新技术所引发的深刻社会转变。这包括像3D打印，无人驾驶汽车，可穿戴设备和人工智能等领域。...（我对这条有点犹豫，因为只是理论上可行，实践中还没有证实过）。第三，客户满意度上升！ 去年9月，伦敦金融科技周上举办的区块链编程节上给我们展示了一个真实的例子。...DAO组织将为保单持有人团体创立，没有哪一个单一实体或组织能够控制DAO；DAO将由每个组织中的保单持有人平等地控制。所有缴纳的保费将会组成一个资金池来赔付被保险人的理赔。...当监管发生变化时，每个DAO组织内谁来维护区块链的代码现在还没有答案。但是，需要指出的是有人正在想清楚如何解决这个问题。 区块链为P2P保险模式中新产品和新服务的出现创造了条件。...几十年来，软件企业已经为保险公司开发了保单管理系统，理赔和产品开发系统等。所以这些保险公司的首席信息官们为什么要相信区块链是解决目前信息系统问题的灵丹妙药呢。
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