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探讨一下促销当中数据库可能出现的问题

无非就是:CPU、磁盘IO、内存等等一系列硬件 在研究性能时候,先带大家来了解三个术语 QPS: 每秒查询率QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准,简言之就是数据库每秒能查多少数据...TPS包括一条消息入和一条消息出,加上一次用户数据库访问。...解决方法 减少从服务器的数量 进行分级缓存 避免使用select *进行查询 分离业务网络和服务器网络 表 记录行数巨大,单表超过千万行 表数据文件巨大,表数据文件超过10GB 表对查询的影响 慢查询...: 很难在一定的时间内过滤出所需要的数据 表对DDL语句操作的影响 建立索引需要很长时间 如果MySQL版本<5.5建立索引会被锁表 如果MySQL版本>=5.5虽然不会被锁表但是会引起主从延迟...解决数据库中的表 分库分表把一张表分成多个小表 难点 分表主键的选择 分表后跨分区数据的查询和统计 可能会影响后端业务,需要大量的人力物力 表的历史数据归档 优点 减少对前后端业务的影响 难点 归档时间点的选择

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    汽车行业也开始搞降价促销活动了

    最近两天,关于湖北购车最高补贴9万元超级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。...这一波由地方与车企一起策划的降价“降价”呈现蔓延趋势。一场从新能源汽车开启,席卷燃油车的“降价潮”正在迅速袭来。多地发布政策礼包,意在精准拉动汽车消费,各个车企也开始降价,进入抢夺消费者的浪潮里。...这里我们可以通过python爬取汽车之家提供的数据,中国汽车销量,汽车销量查询,通过近几年汽车的销量数据来说明为什么今年汽车市场会出现大规模的降价。 本篇重点介绍下python爬虫部分的内容。...项目实行步骤为: 1、确定需要爬取的界面 图片 2、根据页面能提供的内容确定爬取数据需求,中国汽车分厂商每月销售量 4、根据数据前端结构,确定需求,编写爬虫代码,经过简单的分析,网站有反爬机制 ,所以这里我们可以通过...,数据清洗,数据分析我们放到下一篇文章再讲述。

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    7.18 VR扫描:亚马逊Prime日促销,Oculus Rift优惠50美元!

    MantisVision核心技术非常灵活,其产生的高质量体三维内容,将能在任何的2D/3D/MR/VR平台上进行编辑、共享和浏览。 VRPinea独家点评:看来是一种更加舒适便捷的编辑浏览方式呀。...亚马逊Prime日促销,Oculus Rift优惠50美元 ?...昨日晚上12点(美国时间)结束的亚马逊Prime日促销中,原本定价为400美元的Oculus Rift + Touch套装,促销期间只要350美元。...VRPinea独家点评:促销后,套装都卖脱货了,看来大众对VR的热情依旧高涨。 VR壁球游戏《Racket:Nx》正式版发售 ?...这款游戏作为Stem平台上知名度最高的VR运动类游戏之一,自上架以来就在玩家中具备着不错的人气。此外,想要获悉《Racket:Nx》正式版所包含的特性的玩家,可以搜索开发商所发布的公告。

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    电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层

    电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层 整体架构 业务发展初期主要以业务为导向,一般采用 「ALL IN ONE」的架构方式来开发产品,这个阶段用一句话概括就是 「糙猛快」。...电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层 具体拆的方式,主要根据业务领域划分单元,进行垂直拆分。...电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层 服务降级 服务降级主要解决资源不足和访问量过大的问题,比如电商平台在双十一、618 等高峰时候采用部分服务不提供访问,减少对系统的影响。...降低数据一致性:在促的时候,我们发现页面上不显示真实库存的数据,只显示到底有还是没有库存这两种状态。 ?...电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层 刚刚说了降级的方式,那我们操作降级的时候有哪些注意点呢?

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    大众对618促销的热情为何越来越淡了

    618购物促销已经过了,但是今年大家的热情相比此前热情大战购物节减少了很多,今年不少消费者选择了“冷静”,没有抢购、没有冲刺,有的减少了下单的客单价,有的减少了购买数量。...很多网页反馈说对购物节似乎不那么在意这种促销活动了,羊毛薅不动了,已经没有几年前参与促时的满满兴致。...对于老用户而言,对购物节促的疲惫感似乎与日俱增。虽然大家对促销的热情减少了不少,但是还有很多人参与了618购物节,所以今天准备分析一波购物节大家都喜欢买什么?...本文以某东为例,用Python爬取618活动的畅销商品数据,并进行数据清洗,最后以可视化的方式从不同角度去了解畅销商品中,名列前茅的商品是哪些?销售数据如何?用户好评如何?...等等完整的步骤如下1、爬取某东畅销商品数据2、清洗数据并并进行简单分析3、将数据进行可视化展示数据的获取只最重要的一步,在爬取数据之前,先对某东进行了分析,目标的反爬措施一如既往的严格,各种反爬措施都使用上

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    数据分析:产品促销价值分析和评估

    年底了,很多电商公司、零售企业都会开展如火如荼的促销活动,那么如何评估产品促销带来的价值呢?...下面以一家电商平台数据为例,目前能够使用的数据:有不同产品第一季度总销售额、销售利润和产品相关流水的销售利润的数据: ?...通过上图,我们可以综合观察第一极端所有产品的销售利润状况,获得如下信息: 1、净利润为负的产品很多,折价促销确实成为了持续性的习惯。...2、折扣促销的产品数量很多。第二象限中横轴0点左边圆的面积相对较大,并且颜色为红,说明很大销售额的产品都在赔钱,这些产品的累计销售额很大,但都是折扣促销的产品,以至于利润都为负。...Excel是使用最为广泛、最为便捷的办公软件,而且它的数据分析和挖掘功能功能十分强大,能够快速完成所有的数据清洗的过程,能够快速建立分析模型,并且快速运行得出结果,是做数据分析必备的工具。

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    电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层

    电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层 整体架构 业务发展初期主要以业务为导向,一般采用 「ALL IN ONE」的架构方式来开发产品,这个阶段用一句话概括就是 「糙猛快」。...电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层 具体拆的方式,主要根据业务领域划分单元,进行垂直拆分。...电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层 服务降级 服务降级主要解决资源不足和访问量过大的问题,比如电商平台在双十一、618 等高峰时候采用部分服务不提供访问,减少对系统的影响。...降低数据一致性:在促的时候,我们发现页面上不显示真实库存的数据,只显示到底有还是没有库存这两种状态。 ?...电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层 刚刚说了降级的方式,那我们操作降级的时候有哪些注意点呢?

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    JuiceFS 在搜车数据平台的实践

    搜车已经搭建起比较完整的汽车产业互联网协同生态。...在这一生态中,不仅涵盖了搜车已经数字化的全国 90% 中大型二手车商、9000+ 家 4S 店和 70000+ 家新车二网,还包括搜车旗下车易拍、车行168、运车管家、布雷克索等具备较强产业链服务能力的公司..., 与搜车在新零售解决方案上达成深度战略合作的长城汽车、长安汽车、英菲尼迪等主机厂商,以及与中石油昆仑好客等产业链上下游的合作伙伴。...基于这样的生态布局,搜车数字化了汽车流通链条上的每个环节,进而为整个行业赋能。 说到大数据,对于每个公司都不陌生。...大数据集群现状 搜车目前大数据集群分为离线计算集群和实时计算集群,离线计算基于 Hive 和 Spark,实时计算基于 Flink,这两类集群分别基于 HDP 和 CDH 两套管理方式。

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    数据调度平台分类对比(OozieAzkabanAirFlowXXL-JobDolphinScheduler)

    数据调度系统,是整个离线批处理任务和准实时计算计算任务的驱动器。这里我把几个常见的调度系统做了一下分类总结和对比。...XXL-Job XXL-JOB是一个开源的,具有丰富的任务管理功能以及高性能,高可用等特点的轻量级分布式任务调度平台,其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展、开箱即用。...Apache DolphinScheduler是一个分布式、去中心化、易扩展的可视化DAG工作流任务调度系统,其致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系,使调度系统在数据处理流程中开箱即用。...类型支持 支持传统的shell任务,同时支持大数据平台任务调度:MR、Spark、SQL(mysql、postgresql、hive/sparksql)、python、procedure、sub_process...可以通过对用户进行资源、项目、数据源的访问授权。支持,可视化管理文件,及相关udf函数等。

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    快DKH大数据基础数据平台的监控参数说明

    2018年国内大数据公司50强榜单排名已经公布了出来,快以黑马之姿闯入50强,并摘得多项桂冠。Hanlp自然语言处理技术也荣膺了“2018中国数据星技术”奖。对这份榜单感兴趣的可以找一下看看。...本篇承接上一篇《DKM平台监控参数说明》,继续就快的大数据一体化处理架构中的平台监控参数进行介绍和说明。 DKhadoop大数据处理平台架构的安装相关文章已经分享过,详细的内容可以找一下看看。...今天就把剩下的一些监控参数一起介绍完,关于快大数据处理平台监控参数的介绍就完整了。...kill的应用程序 图片6.png 监控 yarn资源管理中被杀死的应用程序数量 纵轴表示应用程序数量,单位个 横轴表示时间,单位分钟 2、Spark监控界面 注意:(spark 运行任务后才有监控数据

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    勿谈,且看Bloomberg的中数据处理平台

    时至今日,高核心数、SSD以及海量内存已并不稀奇,但是当下的大数据平台(通过搭建商用服务器集群)却并不能完全利用这些硬件的优势,存在的挑战也不可谓不大。...但是这里仍然存在一个非常的缺点,在任何给定时间,到给定region的读写操作只被一个region服务器控制。如果这个region挂掉,故障将会被发现,故障转移会自动的进行。...通过使用开源平台,我们认真思索来自多个提供商的意见,在中型数据处理上,我们可以看到很大的发展空间。 更重要的是,我们的收获不只是性能一个特性,我们更可以通过开源技术连接到一个更广泛的发展空间。...使用HBase,用户可以在的Portfolio文件上做拆分,并且分配到集群中的多个主机上进行处理。...这就意味着,Java当下已经成为很多高fan out计算系统的基础,其中包括Hadoop、HBase、Spark、SOLR等,同步进行垃圾回收将解决非常的问题。

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    中通大数据平台促中的进化

    而经过这些年的发展,促早已不仅仅局限于电商行业,现在各行各业其实都会采用类似方式做运营活动,汽车界有 818,电商有 618 、11.11 等等,各种各样的促场景,对包括数据库在内的基础软件提出了很多新挑战...整个快递的生命周期、转运周期可以用五个字来概括——收、发、到、派、签: [在这里插入图片描述] 而支撑整个快递生命周期的平台就是中通大数据平台。...中通从离线到实时的数据兼容再到数仓,有着一套比较完善的大数据平台体系。...ETL 建模也会依托该大数据平台,最终通过大数据平台对外提供数据应用的支持以及基于离线 OLAP 分析的支持,整个数据建模的频率可以支持到半小时级别。...在这个完善的大数据平台基础上,中通开始更多地思考如何增强实时多维分析能力。 [在这里插入图片描述] 中通与 TiDB 的结缘是在 2017 年调研分库分表场景时开始的。

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    5架构:细数数据平台的组成与扩展

    数据处理平台已不集中于传统关系型数据库,各种其他平台层出不穷,也各有其适用范围。 从哪些角度去理解各种数据处理平台的设计思想及发展演进呢?...这种方式有一个弊端是存储的数据量受限于内存的大小,数据量一,索引也增大,数据就饱和了。 2)第二种方式是把的索引结构,拆成很多小的索引来存储。...列式存储尤其适用于表扫描,求均值、最大最小值、分组等聚合查询场景。...列式存储在MPP数据库里面应用广泛,例如RedShift、Vertica及hadoop上的Parquet等。这种结构适合需要表扫描的数据处理问题,数据聚合类操作(最大最小值)更是他的主战场。...列式存储特别适合需要加载数据块,且数据块分到多个文件中的场景。Druid把一些近线实时数据放到写优化的存储中,然后随着时间的推移逐步把这些数据迁移到读优化的存储中。

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    主流大数据采集平台架构分析

    今天为大家介绍几款数据采集平台: Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwarder 大数据平台数据采集 任何完整的大数据平台,一般包括以下的几个过程...在商业化的大数据平台产品中,Splunk提供完整的数据采金,数据存储,数据分析和处理,以及数据展现的能力。...Splunk是一个分布式的机器数据平台,主要有三个角色: Search Head负责数据的搜索和处理,提供搜索时的信息抽取。...在Splunk提供的软件仓库里有很多成熟的数据采集应用,例如数据库(DBConnect)等等,可以方便的从云或者是数据库中获取数据进入Splunk的数据平台做分析。...总结 我们简单讨论了几种流行的数据收集平台,它们大都提供高可靠和高扩展的数据收集。大多平台都抽象出了输入,输出和中间的缓冲的架构。利用分布式的网络连接,大多数平台都能实现一定程度的扩展性和高可靠性。

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    美国大数据智能理财平台的5模式

    不过,世易时移,近年来美国出现了智能投资市场,涌现出很多基于大数据分析的智能理财平台,大大降低了财富管理的门槛,让原先处于“服务真空区”的中产阶级也能享受同等的财富管理服务。 ?...智能理财平台为什么会成功? 现在看来,有两因素促成了这些智能理财平台的成功。 首先,ETF基金的出现大大降低了投资成本。...第1种:基于大数据分析给出投资建议 这种类型的平台根据客户在其他理财交易平台的行为数据,全面了解客户的财务状况和投资现状,帮助客户对过去的投资决策做出回顾。...这种模式利用大数据分析技术,让客户在咨询投资顾问之外,有了另一种渠道可以获取投资顾问提供的服务,比如分析需求、解读投资报告和调整投资方案等。...第2种:基于大数据分析购买投资组合 这种类型的平台基于客户的财务状况和风险承受能力,为客户推荐或购买相应的交易型指数基金。 ETF成为这类型平台的首选基金,因为它的周转率低,降低了交易成本。

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    Python做数据分析(一)分析社区超市运营数据,自动更新促销时间

    1.读取数据 数据存放在表格中,我们用pandas将其读出来 import pandas as pd data=pd.read_csv('超市运营数据.csv',encoding='gbk',parse_dates...2.分析哪些类别的商品比较畅销 首先将数据按照类别ID进行分组,然后对分组后的销量进行求和,最后用reset_index重置索引 data_group=data.groupby("类别ID")["销量"...30026255 62.375 7 29989058 56.052 510 30027007 48.757 903 30171264 45.000 4.分析不同门店的销售额占比 首先计算销售额,并添加到数据中...5.分析超市客流高分高峰时间段 了解客流高峰时间段是很有必要的,可以帮助超市确定什么时间开展促销活动最合适 首先从日期中提取小时数 data['小时']=data['成交时间'].map(lambda...从上图可以发现,8点至10点是超市一天中的销量高峰期,然后17至19点又有一个小高峰,所以这两个时间段搞促销效果会比较好!

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