下面的SQL脚本用于完成Data Vault的初始装载过程。 USE dv; SET AUTOCOMMIT = 0; -- 清空附属表、链接表、中心表 SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0; TRUNCATE sat_customer; TRUNCATE sat_order_product; TRUNCATE sat_product; TRUNCATE sat_product_catagory; TRUNCATE sat_sales_order;
建模，就是建立模型，就是为了理解事物而对事物做出的一种 抽象 ，是对事物的一种无 歧义 的书面描述。建立 系统模型 的过程，又称模型化。建模是研究系统的重要手段和前提。凡是用模型描述系统的 因果关系 或相互关系的过程都属于建模
经过几轮的视图类的编写，整个电商项目的逻辑有清晰一点了么？对于事务逻辑的数据处理，分为查询和创建。相对于本项目来说，创建的操作大多数在用户下单到支付成功这一过程，所以在提交订单的类中，用到了数据库事务，对数据的一致性处理提供了保障。
在上面一节我们讲述了buddy分配器是如何分配一页的，本节我们在学习buddy分配器是如何释放一页的
如果有一个数据库gts中，存在一张订单表t_order_summary，这个表的数据量特别大。现在考虑对这张表进行水平拆分。具体的拆分方法有如下两种。
有一张订单记录表 t_order_033 包含 订单ID(order_id),商户ID(shop_id),订单时间(order_time)和订单金额(order_amt),请查询出过去至少存在3天销售额连续增长的商户
今天我们讲一些在做报表和复杂计算时非常实用的分析函数。由于各个数据库函数的实现不太一样，本文基于 Oracle 12c 。
状态模式是一种行为设计模式，它允许在对象内部状态发生改变时改变其行为。该模式将状态封装在独立的类中，使得每个状态对象可以处理不同的对象行为，从而实现对象行为的随状态改变而改变。
一个对象的行为取决于一个或者多个动态变化的属性，这些属性叫做状态，比如订单的支付状态；而这些订单状态的值是预先知道的，已支付、未支付；当订单在客户操作过程中可能会改变支付状态，订单从未支付到已支付，就形成订单真正成功下单。
1. T_ORDER For Insert: sp_order_i IF EXISTS (SELECT * FROM sysobjects WHERE type = 'P' AND name = 'sp_order_i') BEGIN DROP Procedure sp_order_i END GO CREATE Procedure sp_order_i ( @p_order_id INT OUTPUT, @p_order_da
<script type="text/javascript" src="website/js/datagrid-dnd.js"></script>
use PhalconConfigAdapterIni as ConfigIni;
本文总结了使用ETL处理大数据技术进行数据仓库建设的过程，包括数据提取、转换和加载（ETL）过程的构建和部署。主要介绍了ETL处理大数据的几种方法和技术，重点讲解了Apache NiFi和Talend这两个流行的开源ETL工具在大数据环境中的使用。
本节描述MySQL何时可以使用索引来满足ORDER BY子句，当不能使用索引时使用filesort，以及优化器中有关ORDER BY的执行计划信息。
先解释下 CRUD 是什么。CRUD 就是我们常说的增删改查(Create,Retrieve,Update,Delete)
什么是 「PyMySQL」？PyMySQL 是在 Python3.x 版本中用于连接 MySQL 服务器的一个库，Python2 中则使用 mysqldb。
State模式在对象内部状态发生变化的时候，改变自身的行为，这通常是通过切换内部状态对象实现的，对象将自身在各个状态的行为推给了状态对象，从而解开了行为与对象的依赖。 场景描述 在经典的订单处理场景中，订单其不同状态的时候变现了不同的行为，具体内容如下： 假如订单是一个新创建的订单，那么它可以被寄送，也可以被取消； 假如订单已经被寄送，那么它不可以被再次寄送，也不可以被取消； 假如订单已经被取消，那么它不可以被寄送，也不可以被取消。 上述内容中详细解释了订单状态和对应行为的关系。 遇到问题 对逻辑的
顾翔老师开发的bugreport2script开源了，希望大家多提建议。文件在https://github.com/xianggu625/bug2testscript，
传统的将数据集中存储至单一节点的解决方案，在性能、可用性和运维成本这三方面已经难于满足海量数据的场景。
该项目主要对某平台用户消费行为进行画像分析，通过pandas的灵活使用，对月销量、客户复购率、回购率、客户分层、高质量客户、留存率、消费间隔等进行多维度分析。以下为部分节选内容，完整数据和代码可在文末扫码了解👇
在了解Sharding-JDBC的执行原理前，需要了解以下概念 ： 逻辑表 水平拆分的数据表的总称。例 ：订单数据表根据主键尾数拆分为1-张表，分别是t_order_0、t_order_1到t_order_9，他们的逻辑表名为t_order。 真实表 在分片的数据库中真实存在的物理表。即上个实例中的t_order_0到t_order_9。 数据节点 数据分片的最小物理单元。由数据源名称和数据表组成，例如 ：ds_0.t_order_0。 绑定表 指分片规则一致的主表和子表。例如 ：t_order表和t_order_item表，均按照order_id分片，绑定表之间的分区键完全相同，则此两张表互为绑定表关系。绑定表之间的多表关联查询不会出现笛卡尔积关联，关联查询效率将大大提升。举例说明，如果SQL为 ：
五、快照 前面实验说明了处理维度的扩展。本节讨论两种事实表的扩展技术。 有些用户，尤其是管理者，经常要看某个特定时间点的数据。也就是说，他们需要数据的快照。周期快照和累积快照是两种常用的事实表扩展技术。 周期快照是在一个给定的时间对事实表进行一段时期的总计。例如，一个月销售订单周期快照汇总每个月底时总的销售订单金额。 累积快照用于跟踪事实表的变化。例如，数据仓库可能需要累积（存储）销售订单从下订单的时间开始，到订单中的商品被打包、运输和到达的各阶段的时间点数据来跟踪订单生命周期的进展情况。用户可能要取得在某个给定时间点，销售订单处理状态的累积快照。 下面说明周期快照和累积快照的细节问题。 1. 周期快照 下面以销售订单的月底汇总为例说明如何实现一个周期快照。 首先需要添加一个新的事实表。下图中的模式显示了一个名为month_end_sales_order_fact的新事实表。
使用Mongoose操作MongoDB数据库进行关联查询是一种比较常见的操作，操作方式有哪几种呢？下面用一个具体的案例来演示。
使用DataAnnotation非常简单，但对于EntityFramework中的特性，就要在实体类中引入EntityFramework程序集，但实体类最好能是保持与架构无关性的POCO类，才能更具通用性。所以，最好是在数据层中使用FluentAPI在数据层中进行实体类与数据库之间的映射工作。从功能上而言Data Annotations是Fluent API的一个子集， Data Annotations可以实现的功能Fluent API都能实现。
在开始之前，不得不吐槽下，全网的Sharding-JDBC的资料太少了，而且大部分资料都是1.X的版本，那是很早的版本，现在Sharding-JDBC已经发展到4.X啦。还有就是大部分都停留在说概念的层面，来回讲Sharding-JDBC的一些基础概念，实战的demo少之又少，这还有些demo根本跑不起来。我就想问一下，亲们到底自己有没有跑过啊？哎，我真的是太难了。
在过去的一年里，新冠疫情持续冲击世界经济，全球主要股票市场的波动都相对频繁，尤其是A股，正所谓：曾经跌停难为鬼，除非解套才做人；抄底时难抛亦难，反弹无力百花残。对于波谲云诡的股票市场，新投资人还是需要谨慎入场，本次我们来利用双队列的数据结构实现实时在线交易匹配引擎，探索股票交易的奥秘。
在面向对象开发的场景下，我们经常会写高度重复的Go代码。为了帮助大家形成一定的方法论，这里以一个具体场景为例，分享我的三个技巧。
""" >>> joe = Customer('John Doe', 0) >>> ann = Customer('Ann Smith', 1100) >>> cart = [LineItem('banana', 4, .5), ... LineItem('apple', 10, 1.5), ... LineItem('watermellon', 5, 5.0)] >>> Order(joe, cart, fidelity_promo) <Order total: 42.00 due: 42.00> >>> Order(ann, cart, fidelity_promo) <Order total: 42.00 due: 39.90> >>> banana_cart = [LineItem('banana', 30, .5), ... LineItem('apple', 10, 1.5)] >>> Order(joe, banana_cart, bulk_item_promo) <Order total: 30.00 due: 28.50> >>> long_order = [LineItem(str(item_code), 1, 1.0) ... for item_code in range(10)] >>> Order(joe, long_order, large_order_promo) <Order total: 10.00 due: 9.30> >>> Order(joe, cart, large_order_promo) <Order total: 42.00 due: 42.00>
每每一些很深刻的优化案例时，就会无比想念Oracle里的优化技巧，因为无论是从工具还是信息，都会丰富许多。
小伙伴们在进行SQL排序时，都能很自然的使用到ORDER BY。不管是默认ASC的升序，还是DESC降序，几乎都是信手拈来。
订单表t_order水平分割到n个物理库，为保证数据均匀分布到n个库中，一般根据hash(order_id)%n，sharding column不使用购买人id或商户id是因为他们的订单有多有少，会导致每个库数据不均匀。
""" >>> joe = Customer('John Doe', 0) >>> ann = Customer('Ann Smith', 1100) >>> cart = [LineItem('banana', 4, .5), ... LineItem('apple', 10, 1.5), ... LineItem('watermellon', 5, 5.0)] >>> Order(joe, cart, fidelity) <Order total: 42.00 due: 42.00> >>> Order(ann, cart, fidelity) <Order total: 42.00 due: 39.90> >>> banana_cart = [LineItem('banana', 30, .5), ... LineItem('apple', 10, 1.5)] >>> Order(joe, banana_cart, bulk_item) <Order total: 30.00 due: 28.50> >>> long_order = [LineItem(str(item_code), 1, 1.0) ... for item_code in range(10)] >>> Order(joe, long_order, large_order) <Order total: 10.00 due: 9.30> >>> Order(joe, cart, large_order) <Order total: 42.00 due: 42.00>
原子操作是多线程当中对资源进行保护的一种手段，主要作用是和互斥量(Mutex)一样，避免对资源的并发访问、修改。
https://shardingsphere.apache.org/document/5.1.1/cn/features/sharding/concept/inline-expression/
分库分表在数据量大的系统中比较常用，解决方案有Cobar，TDDL等，这次主要是拿当当网开源的Sharding-JDBC来做个小例子。 它的github地址为：https://github.com/dangdangdotcom/sharding-jdbc 简介： Sharding-JDBC直接封装JDBC API，可以理解为增强版的JDBC驱动，旧代码迁移成本几乎为零： 可适用于任何基于java的ORM框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template或直接使用JDBC。 可基于任何第三方的数据库连接池，如：DBCP, C3P0, BoneCP, Druid等。 理论上可支持任意实现JDBC规范的数据库。虽然目前仅支持MySQL，但已有支持Oracle，SQLServer，DB2等数据库的计划。 Sharding-JDBC定位为轻量级java框架，使用客户端直连数据库，以jar包形式提供服务，未使用中间层，无需额外部署，无其他依赖，DBA也无需改变原有的运维方式。SQL解析使用Druid解析器，是目前性能最高的SQL解析器。 具体的介绍可以上它的文档那里看看，简单归纳起来就是，它是一个增强版的JDBC，对使用者透明，逻辑代码什么的都不用动，它来完成分库分表的操作；然后它还支持分布式事务（不完善）。看起来很不错的样子。 下面用个小例子来看一下分库分表的使用。使用的是SpringBoot，JPA（hibernate），druid连接池。
通常我们认为每个测试用例都是相互独立的，因此需要保证测试结果不依赖于测试顺序，以不同的顺序运行测试用例，可以得到相同的结果。 pytest默认运行用例的顺序是按模块和用例命名的 ASCII 编码顺序执行的，这就意味着每次运行用例的顺序都是一样的。 app 测试里面有个 monkey 测试，随机在页面点点点，不按常理的点点点能找到更多的不稳定性 bug。那么我们在写pytest用例的时候，既然每个用例都是相互独立的， 那就可以打乱用例的顺序随机执行，用到 pytest 的插件 pytest-random-order 可以实现此目的，github 地址https://github.com/jbasko/pytest-random-order
在面向对象编程中，命令模式是概括所有方法信息的设计模式。命令模式封装了执行具体命令所需要的负载信息， 这样命令可以进一步扩展，如取消命令，撤销命令等。 命令模式是由三个组件构成，客户，调用者，接受
当我们在社区阅读文章时，如果觉得文章写得很好，我们就会评论、收藏两连发。如果处于登录情况下，则可以直接做评论、收藏这些行为。否则，跳转到登录界面，登录后再继续执行先前的动作。这里涉及的状态有两种：登录与未登录；行为有两种：评论和收藏。下面使用状态模式来实现这个逻辑，代码如下。首先创建抽象状态角色UserState类。
十、杂项维度 本节讨论杂项维度。简单地说，杂项维度就是一种包含的数据具有很少可能值的维度。例如销售订单，它可能有很多离散数据（yes-no这种类型的值），如
访问者（Visitor） Intent 为一个对象结构（比如组合结构）增加新能力。 Class Diagram Visitor：访问者，为每一个 ConcreteElement 声明一个 visit 操作 ConcreteVisitor：具体访问者，存储遍历过程中的累计结果 ObjectStructure：对象结构，可以是组合结构，或者是一个集合。 Implementation public interface Element { void accept(Visitor visitor); }
性能优化，在 DAX 中是很重要的问题，对 DAX 的性能优化大致可以归结为针对 SE（存储引擎） 或 FE（公式引擎） 的性能优化。
流控机制是我们在使用RabbitMQ最头疼的问题，一旦并发激增时，消费者消费队列消息就像滴水一样慢。
然后我就开始了1个多月的走读代码和写代码，脑袋里充斥着亚马逊、乐天、雅虎、eaby、bigcommerce等等各大国际电商平台。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/52154160
使用Sharding-JDBC完成对订单表的水平分表，通过快速入门程序的开发，快速体验Sharding-JDBC的使用。人工创建两张表，t_order_1和t_order_2，这张表是订单表替换后的表，通过Shading-JDBC向订单表插入数据，按照一定的分片规则，主键为偶数的尽入t_order_1，另一部分数据进入t_order_2，通过Shading-Jdbc查询数据，根据SQL语句的内容从t_order_1或order_2查询数据。
松哥最近正在录制 TienChin 项目视频～采用 Spring Boot+Vue3 技术栈，里边会涉及到各种好玩的技术，小伙伴们来和松哥一起做一个完成率超 90% 的项目，戳戳戳这里-->TienChin 项目配套视频来啦。 ---- 要说哪种分布式事务处理方案效率高，必然绕不开消息中间件！基于消息中间件的两阶段提交方案，通常用在高并发场景下。这种方式通过牺牲数据的强一致性换取性能的大幅提升，不过实现这种方式的成本和复杂度是比较高的，使用时还要看实际业务情况。 今天松哥想通过一个简单的案例，来和大家聊一聊
假设我们有一个电商网站，包括用户表、订单表、订单详情表和产品表，它们之间的关系如下：
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