采用合适的存储解决方案是打造高效数据库的基础。在传统的数据库存储金字塔结构中，DRAM时延低，速度快，有利于加快计算速度，但价格相当昂贵且容量有限。块存储虽然容量大、价格便宜且具备数据持久性，但数据传输速度较慢。由于低数据延迟和高数据容量无法在同一个设备中兼得，因此企业需要在各个因素之间寻求微妙的平衡，找到适当的存储和内存设备组合来满足需求。
在评估和选型数据库的时候，人们往往将重点放在数据建模的灵活性，一致性保证，线性可伸缩性，容错性，低延迟，高吞吐量和易于管理等方面。但怎么才能评判出这些指标呢？很多人往往会网上一通搜索和看官方文档，再加上自己的“经验”来得出这些指标。
如果您的公司建立在单体monolith之上。由于您的业务知识在内部传播，因此这种单体monolith可能是您的最佳资产，但是由于多年的技术债务和团队在相互沟通的情况下发布代码，这些是脏的。 单体程序缓慢，不透明，容易出错，未经测试。发布新代码时开发人员和sysops团队都开始担心，因此最终会建立和定义繁重的流程以及漫长的发布周期和漫长的手动测试过程。这是因为我们需要安全地发布新版本，我们不能中断生产，因为恢复或回滚很困难。 但是，单体仍然存在，可以为您带来大部分收入，但也会影响团队的表现。您如何改善主要收入来源并优化团队以实现长期可预测性和业务发展？这是DDD派上用场的地方。 但是，在使用DDD之前，我们需要了解为什么单体程序仍在工作并为大量流量提供服务。因为单体本身不是一个错误的根源，问题出在耦合造成大泥球。 单体非常便宜且用途广泛。单体架构能够长期存在的原因是，单体架构中的决策在中期是可恢复的。因为数据和代码在一个地方，所以重构更简单（可以使用您最喜欢的IDE来完成），并且数据传输便宜。例如，让我们从以下用例开始： 我们是像Amazon这样的在线购物平台，并且我们出售图书。在产品的第一个迭代期间，我们不会验证仓库中书籍的库存，因为我们没有收到那么多的采购订单，因此我们可以手动修复损坏的订单。我们最终得到以下架构图。
作者：endyxu 腾讯WXG后台开发工程师 |导语 小商店系统设计深度解析，本文将围绕快速上线、系统优化、商家入驻、商家成交四个维度的技术思考进行讲解 小程序交易开放方案包含标准低门槛版方案（小商店）以及自定义开发版方案（交易组件）。小商店是用于帮助商家免开发、0成本快速生成卖货小程序的一款低门槛的开店工具。小商店现提供商品信息发布、商品交易、直播等功能。有兴趣的朋友可以通过小程序搜索“小商店助手” 或者 https://shop.weixin.qq.com/了解更多。 小商店自立项以来，除了产品形
永续盘存是一种连续的会计惯例，可实时记录库存变化，而无需实物盘存，因此账簿库存可准确显示实际存货。仓库使用输入设备（例如销售点（POS）系统和扫描仪）记录永久库存。
想要实现一个数据库，首先你得定义给给用户什么样的数据模型？在前些年，这些可能不是个问题，彼时，数据库约等于关系型数据，约等于 Oracle/SQLServer/MySQL/PostgreSQL 。但随着数据量的不断增大、用户需求的不断细化，关系模型已经不能一招鲜、吃遍天。
最近在自己的工作中，把其中一个PHP项目的缓存从以前的APC缓存逐渐切换到Redis中，并且根据Redis所支持的数据结构做了库存维护功能。缓存是在业务层做的，准确讲应该是在MVC模型中Model的ORM里面。主要逻辑就是先查缓存，查不到的话再查数据库。不过这些不是本文的主要内容，下面我把库存管理功能的缓存设计思路分享一下，希望能带给大家一些收获，有不足之处或者有更好方案的，也希望各位多多指教。
云原生技术工坊 通过六天的学习，让零基础的小白能够对云原生，特别是对如何基于 Kubernetes 部署应用，有一个初步的了解。在每天1-2小时的动手学习之后，还可以参与打卡，对所学进行记录和输出，学习氛围十足。本次学习的内容主要有以下几点：
在很久很久以前, 数据以文件的形式保存. 这时, 我们要向去读取数据, 可以一行一行的readline, 使用工具可以是grep, awk, java等.
最近TIDB 开放了相关的初级课程，目前最火热的分布式数据库，那是的深入一下，最近一段时间都会围绕TIDB 的课程学习来写一写相关的总结和体会。
在数字化时代，数据已经成为各行各业的核心资产，需要以一种高效、可扩展和高可靠性的方式进行存储和管理。对象存储是一种以对象为中心的存储方式，将数据存储为对象而不是文件，它具有高度可靠性、高扩展性和高性能等优点。
4月6日消息，据中国台湾媒体报道，受益于库存去化节奏加快，加上业界传出存储大厂三星有意改变先前“坚决不减产”的态度，考虑着手减产，近期急单涌现，台系两大存储产业链大厂力成、群联率先甩开低谷。力成CEO谢永达表示，客户开始加大下单力道，今年状况将优于预期；群联也透露，客户提前回补库存，订单量明显回升约两成。
在如今信息化的时代，网络已经成为人们生活和工作不可或缺的一部分。而在网络应用中，ip代理池则是非常重要的一环，可以实现多种功能，如网络爬虫、数据采集、数据分析、数据挖掘、网络推广等等。而获取高质量的ip，则是建立属于自己的ip代理池的关键。
便宜云数据库早已出现，就是因为它十分便宜，所以许多人并不完全信任它，甚至认为这款存储软件的各项性能一般，只有亲自试用过后才能够明白它的价值。
1. 多维数据库简介 多维数据库（Multi Dimesional Database,MDD）可以简单地理解为：将数据存放在一个n维数组中，而不是像关系数据库那样以记录的形式存放。因此它存在大量稀疏矩阵，人们可以通过多维视图来观察数据。多维数据库增加了一个时间维，与关系数据库相比，它的优势在于可以提高数据处理速度，加快反应时间，提高查询效率。MDD的信息是以数组形式存放的，所以它可以在不影响索引的情况下更新数据。因此MDD非常适合于读写应用。 1.1. 关系数据库存在的问题 利用SQL进行关系数据库查询的局限性： 1) 查询因需要“join”多个表而变得比较烦琐 ，查询语句(SQL) 不好编程； 2) 数据处理的开销往往因关系型数据库要访问复杂数据而变得很大。 关系型数据库管理系统本身局限性： 1) 数据模型上的限制 关系数据库所采用的两维表数据模型，不能有效地处理在大多数事务处理应用中，典型存在的多维数据。其不可避免的结果是，在复杂方式下，相互作用表的数量激增，而且还不能很好地提供模拟现实数据关系的模型。关系数据库由于其所用数据模型较多，还可能造成存储空间的海量增加和大量浪费，并且会导致系统的响应性能不断下降。而且，在现实数据中，有许多类型是关系数据库不能较好地处理的 。 2) 性能上的限制 为静态应用例如报表生成，而设计的关系型数据库管理系统，并没有经过针对高效事务处理而进行的优化过程。其结果往往是某些关系型数据库产品，在对GUI和Web的事务处理过程中，没有达到预期的效果。除非增加更多的硬件投资，但这并不能从根本上解决问题。 用关系数据库的两维表数据模型，可以处理在大多数事务处理应用中的典型多维数据，但其结果往往是建立和使用大量的数据表格，仍很难建立起能模拟现实世界的数据模型。并且在数据需要作报表输出时，又要反过来将已分散设置的大量的两维数据表，再利用索引等技术进行表的连接后，才能找到全部所需的数据，而这又势必影响到应用系统的响应速度。 3) 扩展伸缩性上的限制 关系数据库技术在有效支持应用和数据复杂性上的能力是受限制的。关系数据库原先依据的规范化设计方法，对于复杂事务处理数据库系统的设计和性能优化来说，已经无能为力。此外，高昂的开发和维护费用也让企业难以承受。 4) 关系数据库的检索策略，如复合索引和并发锁定技术，在使用上会造成复杂性和局限性。 1.2. 多维数据库的相关定义 维（Dimension）：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性，属性集合构成一个维（时间维、地理维等）。 维的层次（Level）：人们观察数据的某个特定角度（即某个维）还可以存在细节程度不同的各个描述方面（时间维：日期、月份、季度、年）。 维的成员（Member）：维的一个取值，是数据项在某维中位置的描述。（“某年某月某日”是在时间维上位置的描述）。 度量（Measure）：多维数组的取值。（2000年1月，上海，笔记本电脑，0000）。 OLAP的基本多维分析操作有钻取（Drill-up和Drill-down）、切片（Slice）和切块（Dice）、以及旋转（Pivot）等。 钻取：是改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向下钻取（Drill-down）和向上钻取（Drill-up）/上卷(Roll-up)。Drill-up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数；而Drill-down则相反，它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。 切片和切块：是在一部分维上选定值后，关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩余的维只有两个，则是切片；如果有三个或以上，则是切块。 旋转：是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换）。 1.3. 多维数据库的特点 后关系型数据库的主要特征是将多维处理和面向对象技术结合到关系数据库上。这种数据库使用强大而灵活的对象技术，将经过处理的多维数据模型的速度和可调整性结合起来。由于它独有的可兼容性，对于开发高性能的交换处理应用程序来说，后关系型数据库非常理想.在后关系型数据库管理系统中，采用了更现代化的多维模型，作为数据库引擎。并且，这种以稀疏数组 为基础的独特的多维数据库架构，是从已成为国际标准的数据库语言基础上继承和发展的，是已积累了实践经验的先进而可靠的技术。 多维数据模型能使数据建模更加简单，因为开发人员能够方便地用它来描述出复杂的现实世界结构，而不必忽略现实世界的问题，或把问题强行表现成技术上能够处理的形态，而且多维数据模型使执行复杂处理的时间大大缩短。例如开发一个服装连锁店信息管理系统时，如果用关系数据库，就需要建立许多表，一张表用来说明每种款式所具有的颜色和尺寸，另一张表用来建立服装和供应商之间的映射，并表示它是否已被卖出，此外还需要建一些表来表示价格变化、各店的库存等等。每成交一笔生意，所有这些表都需要修改，很快这些关系数据库就会变得笨重而
作者简介：程彬，腾讯基础架构部数据库研发负责人。2008年毕业加入腾讯，一直从事数据存储相关研发工作;在云计算浪潮涌来之时参与到腾讯云存储产品的打造。目前在腾讯TEG基础架构部，负责数据库(CDB)和云硬盘(CBS)研发相关工作。
1961年通用电气公司的Charles Bachman 成功地开发出世界上第一个网状DBMS也是第一个数据库管理系统——集成数据存储（Integrated Data Store，IDS） 层次型DBMS是紧随网状型数据库而出现的。最著名最典型的层次数据库系统是IBM 公司在1968 年开发的IMS （Information Management System）网状数据库和层次数据库已经很好地解决了数据的集中和共享问题，但是在数据独立性和抽象级别上仍有很大欠缺。
开发商城系统要做多长时间,这个受很多方面的因素影响，所以在开发商城系统的时候，第1要明确的是具体需求，越详细越好，能够有需求文档的比较好，这样可以更加准确的评估时间与费用。
Redis在互联网技术存储方面使用如此广泛，几乎所有的后端技术面试官都要在Redis的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难。
业界对于库存敏感的业务往往通过数据库进行库存方案的设计，那么基于数据库库存系统会有哪些坑呢？
我之前开发了免费、无广告的聚会小游戏给大家！不需要带桌游实体卡牌，也能在一起玩桌游！也支持线上玩！图片如下。
MySQL默认数据库存储目录是在根目录/下，如果根目录存储空间很小的话，我们需要数据库的存储目录，具体方法可参考：MySQL更改数据库数据存储目录。
首先设计一个系统之前，我们需要先确认我们的业务场景是怎么样子的，我就带着大家一起假设一个场景好吧。
由于 CnG 商店的数量数万家，且每家商店可能包含数万种商品，刷新可能每天涉及超过 10 亿件商品。
分组查询主要应用在比如查询班级中男生、女生的个数等需要先分组再查询的场景，分组操作使用的annotate内部调用的是SQL语句group by，分着查询需要和聚合函数联用。按谁分组，models就是谁，annotaten内部传入筛选的条件。
当我们在做数据库与缓存数据同步时，究竟更新缓存，还是删除缓存，究竟是先操作数据库，还是先操作缓存？本文带大家深度分析数据库与缓存的双写问题，以供大家参考。
消费是中国、美国等大型经济体的主要经济增长力量，在消费者买买买的时候，都在考虑如何用低价买到好货。本期数据侠Samuel Mao就挖掘与分析了名贵手表零售网站上的劳力士手表的数据，洞察出了一些有价值的信息点，一方面帮你理解买名表的经济逻辑，另一方面为零售网站提供了一些服务的改善性思路。
Spring和Spring Boot中应用程序引导的基本区别在于servlet。 Spring使用web.xml 或SpringServletContainerInitializer作为其引导入口点。 Spring Boot仅使用Servlet 3功能来引导应用程序，下面让我们详细来了解下
电商系统中秒杀是一种常见的业务场景需求，其中核心设计之一就是如何扣减库存。本篇主要分享一些常见库存扣减技术方案，库存扣减设计选择并非一味追求性能更佳，更多的应该考虑根据实际情况来进行架构取舍。在商品购买的过程中，库存的抵扣过程通常包括以下步骤：
阅读字数: 2739用时: 10分钟 本文内容来源于彭旸在OSC源创会上海站上的主题演讲，IT大咖说为与开源中国合作的视频知识分享平台。 内容摘要 对于真正企业级应用，需要分布式NoSQL/NewSQ
Kafka 是一种消息代理，在过去几年中迅速流行起来。消息代理已经存在很长时间了，它们是一种专门用于在生产者和消费者系统之间“缓冲”消息的数据存储。Kafka 已经相当流行，因为它是开源的，并且能够支持海量的消息。
TiDB 在使用过程中，随着用户数据量的持续增长，存储成本在数据库总成本中的占比将会越来越高。如何有效降低数据库存储成本摆在了许多用户面前。
redis支持多个数据库，且从0下标开始，默认是访问的0数据库，下段 代码就是访问的1号数据库
9月5日，天风国际分析师郭明錤发文称，继三星在8月份涨价后，美光也将自9月开始调涨NAND Flash晶圆合约价约10%，这将有助于改善美光下半年获利。
数据库要将数据进行管理的前提就是将数据进行存储。但是存储数据使用文件就可以了，为什么还要弄个数据库呢？
想做一个B2B2C的电商平台，在后台数据统计搭建的时候需要注意哪些问题？如何设计具体的统计模块？
再次查看库存信息表，图书号为1的图书数量已经增加777 本，说明触发器正确运行。
进销存（ERP）源码是用来管理企业数据的软件工具。进销存系统帮助不同的组织处理企业的不同部门。不同部门如收货、库存管理、客户订单管理、生产计划、发货、会计、人力资源管理等业务职能。基本上，它是将企业的计划、生产、销售和营销工作整合到一个管理系统中的实践。它将跨不同部门的所有数据库合并到一个单一的数据库中，该企业的所有员工都可以轻松访问该数据库。它有助于自动化执行业务流程所涉及的任务。 进销存源码演示及资源获取：e.csymzs.top 使用进销存前：
1.单机有多个数据库，互相隔离不共享，不支持为每个数据库设置不同的访问密码，集群没有数据库概念
在初次安装mysql 的时候将数据库目录安装在了系统盘。（第一个磁盘）使用了一段时间之后数据库存储量变大，快将20GB的存放空间占满了。因此必须将存放数据空间换地方了。下面是简单的操作。 检查mysql数据库存放目录 mysql -u root -prootadmin #进入数据库 show variables like '%dir%'; #查看sql存储路径 （查看datadir 那一行所指的路径） quit; 停止mysql服务 service mysql stop 创建新的数据库存放目录 m
在秒杀实际的业务中，一定有很多需要做缓存的场景，比如售卖的商品，包括名称，详情等。访问量很大的数据，可以算是“热点”数据了，尤其是一些读取量远大于写入量的数据，更应该被缓存，而不应该让请求打到数据库上。
电商作为互联网的常青业务，已经渗透到我们生活日常方方面面。随着市场发展，以及我们的个性化需求，衍化出很多玩法。虽然业务规则上略有差异，但底层技术都是相通的。无非就是领域建模、系统架构、微服务拆分、缓存设计、海量数据分表。涉及到的功能模块主要分为：店铺、商品、会员、营销、购物车、交易、库存、支付、物流、履约、售后、评价等。
秒杀系统要如何架构，在做技术方案时要注意哪些问题，搞了个秒杀专辑，专门收集秒杀系列文章。
秒杀商品的库存都会放到redis缓存中，在客户下单时就减库存，我们设置库存库存闸值，用于某些商品数量非单件不可分割，减完库存会判断库存是否为大于库存闸值，如果小于,表示库存不足，刚才减去的数量再恢复，整个过程使用redis的watch锁 。
在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！
Redis是什么大家都知道，一个非关系型数据库。大部分情况下我们使用Redis做缓存。使用缓存的情况一般是这样的：
对于企业来说，合理良好的供应链管理方案是具有巨大的经济效益的。在这方面，无论是技术发展，亦或是相关成熟经验国外都具有一定的先发优势。本文从机器人、云、产能、安全性等方面收集了国外相关话题，探讨供应链管理未来的趋势发展。
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