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SAP龄报表逻辑理解

比如AB类物料超过180天未动即呆滞,C类超过90天未使用即呆滞, ERP中的计算逻辑可以参考如下: 简易型 a.先取物料的最后出入库时间 b.输入呆滞查询时间或当前时间 c.两者相减大于...1个,到2008/12/01来看DZ1的呆滞情况, 可以计算出呆滞997个和呆滞时间,但是实务中存货是连续补充和消耗的,假设2008/10/10再次补收了某未清采购单的10个(以后再不采购了),根据此逻辑...一直扣除到最近的一次入库,象本例历史总消耗数为6250个,则采购第63次(63*100>25*250)就满足消耗,后187再根据入库时间计算呆滞,这种每次抓所有历史业务的报表基本上是无法跑出数据的,本身逻辑思路就很呆滞...在处理龄时,需要注意的一个就是如何确定龄,就是每个物料的出生日期,一种是按照先进先出法,这种方式需要明确的就是是按照记账日期还是系统维护日期,如果中间删除一笔记录该如何处理,这些都是需要大量的数据计算...如果是入库单的日期,则如果发生仓库的调拨,退货,库存的盘盈.....等一系列入库业务时,物料入库日期从某种意义上来讲并不能当成龄计算日期,而应该以该物料首次入库的日期来计算龄.那么,首次入库日期如何来确认

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数据逻辑设计

数据设计 数据设计包含需求设计、逻辑设计、物理设计和维护优化。...需求分析:全面了解产品设计的存储需求(存储需求,数据处理需求,数据的安全性和完整性) 逻辑设计:设计数据的逻辑存储结构(数据实体之间的逻辑关系,解决数据冗余和数据维护异常 ) 物理设计:根据所使用的数据库特点进行表结构设计...维护优化:根据实际情况对索引、存储结构等进行优化 数据结构优化的目的 减少数据冗余 尽量你变数据维护中出现更新,插入和删除异常 简约数据的存储空间 提高查询效率 为了设计出没有数据冗余和数据维护异常的数据结构...反范式化 遵循范式化的数据设计,实现了消除数据冗余的目的,但是此时数据的性能和读取效率并不是最优的。...因此,我们需要结合反范式化和范式化,设计出高性能数据结构。 ---- 欢迎关注微信公众号:木可大大,所有文章都将同步在公众号上。

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    没落的背后逻辑

    的尴尬遭遇,正是这一内在逻辑的直接体现。对于奢侈品行业来讲,互联网表现出来的,其实是它最为本质的一面。那么,这个最为本质的一面是什么呢?我认为,这个最为本质的一面,就是互联网仅仅只是一种销售渠道。...互联网之于奢侈品,与线下的实体店之于奢侈品的逻辑是一样的。 如果我们想要借助互联网来打破奢侈品的消费频次低,用户少的现状,是完全无法实现的。这其实是一种对互联网效能的高估。...然而,寺的失利,恰恰是因为没有抓住资本和流量这两大要素,最终才会节节败退。 无论寺是哪一种模式,无论寺在哪个行业,它都是一种互联网物种。...作为一种互联网物种,寺就要资本和流量两大元素的支撑,才能获得发展。的确,寺以往是获得过资本的关注的,并且很多的大牌奢侈品都与寺建立了合作关系。...于是,这就告诉我们,寺必然会遭遇这样或那样的问题,互联网模式在其他行业屡试不爽的套路,现在在寺的身上便遭遇到了「滑铁卢」。 结语 寺所遭遇的困境,似乎一点都没有改变。

    27010

    数据PostrageSQL-逻辑复制

    逻辑复制 逻辑复制是一种基于数据对象的复制标识(通常是主键)复制数据对象及其更改的方法。我们使用术语“逻辑”来与物理复制加以区分,后者使用准确的块地址以及逐字节的复制方式。...逻辑复制允许在数据复制和安全性上更细粒度的控制。 逻辑复制使用一种发布和订阅模型,其中有一个或者更多订阅者订阅一个发布者节点上的一个或者更多publication 。...一个表的逻辑复制通常开始于对发布者服务器上的数据取得一个快照并且将快照拷贝给订阅者。一旦这项工作完成,发布者上的更改会被实时发送给订阅者。...逻辑复制的典型用法是: 在一个数据或者一个数据的子集中发生更改时,把增量的改变发送给订阅者。 在更改到达订阅者时引发触发器。 把多个数据联合到单一数据中(例如用于分析目的)。...在多个数据间共享数据的一个子集。 订阅者数据的行为与任何其他PostgreSQL实例相同,并且可以被用作其他数据的发布者,只需要定义它自己的publication。

    91110

    逻辑入手优化数据性能

    作者介绍 谢浩 现任职于云和恩墨,具有多年oracle数据企业级运维经验,擅长结合业务、硬件系统制定各种项目方案。...在oracle性能优化主要包括:数据架构优化、逻辑优化、sql优化、数据运行参数优化。本文从两个实际案例入手介绍从逻辑优化的方向优化数据性能。...案例一:“过度紧张”的性能监控语句 出现的问题 某客户出现系统缓慢,经检查oracle数据主机cpu占用在问题时段达到95%以上,物理IO总量超过往常同时段的2倍。...此类接口表及对应的逻辑具有较高的“数据变更/数据查询比”,该比例是建立索引时需要考虑的因素之一,如果某个表对数据的变更操作(增删改)与对该表内数据进行查询的比例超过1:1就要结合insert、delete...总结 在数据优化工作中,往往把注意力集中在参数、sql两个方面,但是根据行业内大量经验证明,数据架构、程序逻辑实现对性能的影响也是很大的,因此我们在优化一个sql的时候可以先考虑“这个sql可以不可以少执行

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    MariaDB数据备份之逻辑备份

    在生产机器上通常是要备份数据的,主要是防止重要数据丢失,这里就不细说为什么备份了,这篇文章是MariaDB数据逻辑备份 大概说一下备份方式吧 物理备份 这个方式就是拷贝物理文件备份: mariadb...所以用 mysqldump即可 逻辑备份 逻辑备份,就是将数据的数据以SQL语句的形式,导出备份 这个备份说白了就是SQL语句了 这个就用到 mysqldump 这个工具了,这个工具是数据自带的,...MySQL以及MariaDB数据都是有的,毕竟MariaDB数据是MySQL数据的分支吧,基本上和MySQL数据是一样的(有兴趣可以了解一下这两个数据的历史) mysqldump这个工具,对于数据数据只有...四五十GB的情况是没问题的,但超过了最好是用物理备份了 使用mysqldump 逻辑备份所有数据 参数解释: -A 备份所有数据 -B 备份单个或者多个数据,也能指定备份某个数据中的某个表...; 例如: mysql -uroot -p < /opt/allbf.sql 第二种MariaDB终端回复 命令格式: source 数据备份文件; 例如: 就是登录到数据中,在数据终端执行

    4.6K20

    MySQL数据备份之逻辑备份

    一、MySQL数据备份之逻辑备份 1.命令简介: # mysqldump -h 服务器 -u用户名 -p密码 数据名 > 备份文件.sql 1)关于数据名:   -A, --all-databases...       所有   school               数据名   school stu_info t1 school  数据的表stu_info、t1   -B, --databases...* from t1; +------+ | id  | +------+ |    1 | |    2 | +------+ 2 rows in set (0.00 sec) mysql> 2)逻辑备份...刷新授权     【备份时密码 】 注:如果不是一个新的数据环境,我们需要从第一步开始,如果已经是一个新的数据环境,我们可以直接从第5步执行。...[root@localhost ~]# 7)建议在逻辑备份恢复时,暂停BINLOG mysql> SET SQL_LOG_BIN=0; Query OK, 0 rows affected (0.02 sec

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    数据设计范式之逻辑设计

    逻辑设计 1. 相关名词 1.1. 候选码,主码 候选码通常有一个或多个,用于唯一确定一个元组(行,对象)。举例:主键,唯一索引都可以是候选码。 主码从候选码中选择,通常是表的主键。 1.2....相关概念 矩形 矩形就是一个实体(OOP中的类,数据的表) 菱形 菱形就是关系,两个实体之间的关系。...椭圆 椭圆就是属性(数据表的字段)。作为主码的属性底部通常添加了直线。 线段 线段建立关系,矩形和椭圆之间,矩形之间。 2.2. 举例:电商E-R图 电商ER图.jpg 3....数据设计范式 数据设计范式就是: 数据设计的最佳实践。 避免数据操作异常和数据冗余异常。数据操作异常包括插入异常,删除异常和更新异常,而数据冗余会破坏数据一致性。...数据操作异常 数据设计范式包括:第一范式,第二范式,第三范式和BC范式,当然还有第四范式和第五范式。 4. 第一范式 数据表中所有属性都是单一字段,不可再分。

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    【SAP MM系列】SAP龄报表逻辑理解

    比如AB类物料超过180天未动即呆滞,C类超过90天未使用即呆滞, ERP中的计算逻辑可以参考如下:  简易型  a.先取物料的最后出入库时间  b.输入呆滞查询时间或当前时间  c.两者相减大于90...1个,到2008/12/01来看DZ1的呆滞情况, 可以计算出呆滞997个和呆滞时间,但是实务中存货是连续补充和消耗的,假设2008/10/10再次补收了某未清采购单的10个(以后再不采购了),根据此逻辑...一直扣除到最近的一次入库,象本例历史总消耗数为6250个,则采购第63次(63*100>25*250)就满足消耗,后187再根据入库时间计算呆滞,这种每次抓所有历史业务的报表基本上是无法跑出数据的,本身逻辑思路就很呆滞...在处理龄时,需要注意的一个就是如何确定龄,就是每个物料的出生日期,一种是按照先进先出法,这种方式需要明确的就是是按照记账日期还是系统维护日期,如果中间删除一笔记录该如何处理,这些都是需要大量的数据计算...如果是入库单的日期,则如果发生仓库的调拨,退货,库存的盘盈.....等一系列入库业务时,物料入库日期从某种意义上来讲并不能当成龄计算日期,而应该以该物料首次入库的日期来计算龄.那么,首次入库日期如何来确认

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    scikit-learn 逻辑回归类使用小结

    之前在逻辑回归原理小结这篇文章中,对逻辑回归的原理做了小结。这里接着对scikit-learn中逻辑回归类的我的使用经验做一个总结。重点讲述调参中要注意的事项。 1....优化算法选择参数:solver     solver参数决定了我们对逻辑回归损失函数的优化方法,有4种算法可以选择,分别是:     a) liblinear:使用了开源的liblinear实现,内部使用了坐标轴下降法来迭代优化损失函数...我们知道,逻辑回归有二元逻辑回归和多元逻辑回归。对于多元逻辑回归常见的有one-vs-rest(OvR)和many-vs-many(MvM)两种。而MvM一般比OvR分类相对准确一些。...如果是二元逻辑回归,ovr和multinomial并没有任何区别,区别主要在多元逻辑回归上。     OvR的思想很简单,无论你是多少元逻辑回归,我们都可以看做二元逻辑回归。...以上就是scikit-learn中逻辑回归类调参的一个小结,还有些参数比如正则化参数C(交叉验证就是 Cs),迭代次数max_iter等,由于和其它的算法类并没有特别不同,这里不多累述了。

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    MySQL的逻辑架构--逻辑架构剖析、SQL执行流程、数据缓冲池(buffer pool)

    *** 逻辑架构 逻辑架构剖析 Connectors 第一层:连接层 第二层:服务层 第三层:引擎层 存储层 SQL执行流程 MySQL的SQL执行流程 MySQL中的执行原理 数据缓冲池(buffer...pool) 缓冲池vs查询缓存 查询缓存 缓存池如何读取数据 查看/设置缓冲池的大小 多个Buffer Pool实例 逻辑架构剖析 Connectors Connectors指的是不同语言与SQL...在查询优化器中,可以分为逻辑查询优化阶段和物理查询优化阶段 逻辑查询优化就是通过改变SQL语句的内容来使得SQL查询更加高效,同时为物理查询优化提供更多的候选执行计划。...缓冲池服务于数据整体的I/O操作,它们的共同点都是通过缓存的机制来提升效率 缓存池如何读取数据 缓冲池管理器会尽量将使用的数据保存起来,在数据进行页面操作读操作的时候,首先会判断该页是否存在缓冲池中...实际上,当我们对数据中的记录进行修改的时候,首先会修改缓冲池中页里面的记录信息,然后数据会以一定的频率刷新到磁盘。缓冲池会采用一种叫做checkpoint的机制将数据回写到磁盘上。

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    Postgresql 数据导入导出 物理VS逻辑 集合

    PostgreSQL 数据导入导出主要分为两大类 1 逻辑导入导出 2 物理导入导出 1 逻辑导入导出特点: 逻辑导出特点主要有以下几点 1 保证导出数据的一致性 2 在数据正在被访问的情况下...,逻辑数据导出不会影响正在被访问的数据正常的操作,不会阻塞读写操作 (并不指性能部分) 3 可以进行独立的某一个数据的导出,也可以进行整体INSTANCE 下所有数据的导出 4 导出的语句可以生成为可以阅读的...SQL语句,也可以对生成的数据进行打包,成为tar 格式 5 逻辑导出的数据对PG的恢复的数据版本没有要求,适合不同版本的PG进行数据的迁移的导入和导出 6 逻辑导出包含整体数据中的OBJECT...以及表结构等信息,逻辑导出可以单独导出表结构或者数据。...3 物理导入导出和逻辑导入导出适应场景: 1 逻辑导入导出适合表数据量较少的表,并且适应与不同版本PG之间的数据导入导出 2 逻辑导入导出适合修改部分数据的导出,如对导出数据的修改,在讲数据导入

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    经济学:动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)预测原油时间序列价格

    特别是,动态模型平均化(DMA)、动态模型选择(DMS)、中位概率模型。 动态模型平均(DMA) DMA在[1]的原始论文中得到了非常详细的介绍。...动态模型选择(DMS) 动态模型选择(DMS)是基于相同的理念,与DMA的理念相同。唯一的区别是,在DMA中进行的是模型平均化,而在DMS中是模型选择。...这可以通过分析DMS和中位概率模型来检查。然而,从图5可以看出,没有一个模型的后验概率超过0.5。其次,2007年之后和2013年之后,没有一个模型似乎更有优势。...[CrossRef] ---- 本文摘选《R语言经济学:动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)预测原油时间序列价格》

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