1. 订单/库存/账户业务数据库准备业务说明创建三个微服务。当用户下单时，会在订单服务中创建一个订单，然后通过远程调用库存服务来扣减下单商品的库存；再通过远程调用账户服务来扣减用户账户里面的余额；最后在订单服务修改订单状态为已完成。创建业务数据库seata_order：存储订单的数据库seata_storage：存储库存的数据库seata_account：存储账户信息的数据库CREATE DATA
# 订单数据能放在 MongoDB 吗？
随着电子商务的快速发展，企业在日常运营中生成了大量的订单数据。选择合适的数据库来存储和管理这些数据，成为企业发展的关键因素之一。近年来，越来越多的企业开始关注 NoSQL 数据库，其中 MongoDB 作为一种流行的选择，因其灵活性和可扩展性备受青睐。那么，订单数据能否放在 MongoDB 中呢？本文将探讨这个问题，并提供相关的代码示例。
## 1.
MongoDB(未完)0.前提概要首先要明确的是MongoDB是一个Nosql数据库。1.MongoDb的数据结构MongoDB的数据以文档为单位，采用Bson的文档结构。MongoDB的数据必须有_id字段(MongoDB会自动添加)MongoDB的数据存储方式不属于行存储或者列存储，而是文档存储1。MongoDB的底层使用B-树的数据结构(下面会讲为什么)。MongoDB是非聚簇索引，这点和M
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2023-09-11 17:16:41
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1.1 Redis可以用来做什么？Redis最常用来做缓存，是实现分布式缓存的首先中间件； Redis可以作为数据库，实现诸如点赞、关注、排行等对性能要求极高的互联网需求； Redis可以作为计算工具，能用很小的代价，统计诸如PV/UV、用户在线天数等数据； Redis还有很多其他的使用场景，例如：可以实现分布式锁，可以作为消息队列使用。1.2 Redis和传统的关系型数据库有什么不同？Redis
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2024-10-15 11:12:59
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有一个关于商品供应及顾客订单的数据库。其中包括四个表，表中信息如下：供应表apply(id、name、sid、price)说明:id供应厂家编号, name供应厂家名称, sid商品编号, price商品价格。顾客表customers(gid、name、address、balance)说明:gid顾客编号, address 地址, balance余额。订单表orders(sid、gid、date)
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2024-05-23 10:18:58
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目录 一、项目背景二、数据来源三、提出问题四、理解数据五、数据清洗1.导入数据2.选择子集3.删除重复值4.缺失值处理5.标准化处理6.异常值处理六、分析内容1.消费情况按月分析2.用户分布分析3.用户分层分析4.用户生命周期分析5.回购率与复购率分析6.商品关联规则挖掘一、项目背景通过"扫描"零售商店电子销售点个别产品的条形码而获得的消费品销售的详细数据。这些数据提供了有关所售商品的数
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2024-01-14 20:50:27
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# 实现“hbase 订单数据”
## 1. 流程
下面是实现“hbase 订单数据”的整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建HBase表 |
| 2 | 编写Java程序进行数据写入 |
| 3 | 编写Java程序进行数据读取 |
## 2. 操作步骤
### 步骤1：创建HBase表
首先需要创建一个HBase表来存储订单数据。
`
原创
2024-03-20 04:04:33
63阅读
1 数据模型分析思路1、每张表记录的数据内容 分模块对每张表记录的内容进行熟悉，相当 于你学习系统 需求（功能）的过程。2、每张表重要的字段设置 非空字段、外键字段3、数据库级别表
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2023-08-10 14:37:43
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--用户画像--客户消费订单表
drop table if exists gdm.gdm_user_portrait_order;
CREATE EXTERNAL TABLE gdm.gdm_user_portrait_order(
user_id bigint ,--客户ID
first_order_time
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2024-06-29 10:16:09
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一、需求C端App上，用户是否能在某个时间段内选择配送，需要在后台实时统计每个时段（每个小时或每半个小时）的订单数，并考虑当前仓内拣货打包和仓外配送的压力请求，决定用户可以选择的配送时段。二、方案使用redis的zset （sorted set ）数据结构进行实时统计分析。redis 有序集合zset和集合set一样也是string类型元素的集合，且不允许重复的成员。不同的是 zset 的每个元素
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2023-08-04 20:35:18
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1：目标基于已经做好的DW，利用SSAS实现一个多维数据模型的创建，通过浏览可以简单的实现订单数据的分析2：步骤2.1：添加数据源如下图所示，创建一个数据仓库层的数据源连接2.2：添加数据源视图数据源视图是一个分析主题中包含的对象以及对象之间的关系2.3：创建维度日期维度（日期维度设计多层级，这里着重描述）步骤1步骤2步骤3a:日期维度属性设置(从regular改为Time)a:日期维度属性设置(
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2023-05-31 16:34:32
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摘要本次实践案例利用数据kaggle数据进行分析。链接如下该数据集为西班牙在线杂货店Ulabox订单数据，数据集包括匿名的子集30K订单从2017年开始的所有类型的客户。整个分析分为五个步骤：“提出问题”，“理解数据”，“数据清洗”，“建立模型”，“总结”。提出问题所谓提出问题就是建立目标，我们进行数据分析的过程最终就是为了完成目标。那么这次项目的目标是：什么样的客户喜欢在Ulabox平台上购物。
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2024-02-04 01:28:49
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文章目录重要专业名词含义一、订单管理总线矩阵二、订单事务2.1 事实表规范化2.2 日期维度（维度角色扮演）2.2.1 角色扮演与总线矩阵2.3 产品维度2.3.1 产品维度共同特征2.3.2 维度的层次结构2.3.3 规范化与反规范化2.4 客户维度2.4.1 单一维度表与多维度表2.4.2 应用于客户/代理分配的无事实的事实表2.5 交易维度（todo）2.6 针对订单号的退化维度2.7 杂
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2023-10-27 09:34:26
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对于整个mybatis学习过程中所使用的数据库，早在【开篇】 中就有提及数据库的建立，主要数据表如下：四个数据表，分别是用户表：user，订单表：orders，订单明细表：orderdetail，商品表：items。本章主要对订单商品的数据模型进行分析，这将会是后续内容的基础。【1】数据模型分析思路1、每张表记录的数据内容 &n
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2024-01-11 07:11:40
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# 订单数据分析流程
## 概述
订单数据分析是指对商家的订单数据进行分析，以获取订单的统计信息和洞察商家的业务情况。这些统计信息可以帮助商家了解销售趋势，优化运营策略以及预测未来的销售情况。
## 步骤
下面是订单数据分析的一般流程，可以用表格展示每个步骤的名称和具体操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据收集 | 从订单系统中获取订单数据 |
| 2
原创
2023-07-23 21:09:33
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实现从淘宝（天猫）定时抓取订单数据、打印电子面单并保存到ERP表中前言实现思路代码片段参考前言最近有厂商提出想把天猫店铺的数据拿到后台ERP管理系统中，并能实现线下打印电子面单功能。接手这个需求按照度娘给的指引，申请天猫开发者帐号，但是。。。大厂把订单传送接口关了，只对厂商自研软件开放，还需要租用聚石塔。一系列操作真是上天了，没办法走通，最后没办法采用数据抓取方式曲线救国。实现思路1、由用户手工登
订单表 (order) |-- 自动编号（order_id, 自增长主键） |-- 订单单号（order_no, 唯一值，供客户查询） |-- 商店编号（shop_id, 商店表自动编号） |-- 订单状态 (order_status,未付款,已付款,已发货,已签收,退货申请,退货中,已退货,取消交易) |-- 商品数量 (product_count, 商品项目数量，不是商品) |-- 商品总价
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2023-08-10 14:37:53
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1、业务需求关系型数据库中，表与表之间存在关联，是很常见的，因此也得名关系型数据库。其中，外键是一个重要特性。主从之间存在一对多、多对多的关系。经常遇到这样的业务需求。删除一条订单时，要删除该条订单相关联的所有支出记录、付款记录、评论记录、商品记录；在删除一个商品分类时，则不能删除该分类下的所有商品，而是要将商品的分类清空。一般情况下，我们通过编码，在数据层采用事务的方式去实现。采用太极平台框架后
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2024-01-11 09:02:26
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基本需求：让用户可以选择多个文件，根据用户选中的工作簿进行合并订单数据，按照预先设计好的订单模板写入数据。对于同一个交易序号下面有多个订单的，需要计算该交易序号下所有订单的总金额、总票数。相同交易序号的只保留1个交易序号，其他为空。遍历每一笔订单是否为黑名单（包括姓名、电话、地址）、外岛地址、边远地址；如果有则在对应行标记对应的颜色：灰色、绿色、蓝色，没有的话标记为正常订单即可。以上名单用户可以自
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2023-10-09 18:50:03
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对订单商品数据模型进行分析数据模型分析思路
1 每张表记录的数据内容
分模块对每张表记录的内容进行熟悉，相当于你学习系统需求(功能)的过程。
2 每张表重要字段设置
非空字段、外键字段
3 数据库级别表与表之间的关系
外键关系
4 表与表之间的业务关系
在分析表与表之间的业务关系时候，一定要建立在某个业务意义的基础上进行分析订单模型分析图解数
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2017-06-10 09:40:00
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