库存是电商系统的核心环节,如何做到不少卖,不超卖是库存关心的核心业务问题.业务量大时带来的问题是如何更快速的处理库存计算. 此处以最简模式来讨论库存设计. 以下内容只做分析,不能直接套用,欢迎各位同道前来交流指正 库存模型:sku,num. sku是标示商品的唯一编号,num是商品的数量. 订单处理时需扣减商品库存. mysql实现 库存初始数据:  mysql隔离级别READ-COMMITTED 扣减1001库存7: 10-7=3; 3>0; 开始扣减库存 UPDATE stock S

订单的表结构采用了垂直分表的策略,将订单相关的不同模块的字段维护在不同表中 在订单处理这个页面,需要查询各种维度, 因此为了方便查询创建了v_sale_order视图(老版本) drop view v_sale_order; CREATE VIEW `v_sale_order` AS SELECT `so`.`sale_order_id` AS `v_sale_order_id`, `so`.`sale_order_id` AS `sale_order_id`, `so`.`sale_order

公司订单系统每日订单量庞大,有很多表数据超千万.公司SQL优化这块做的很不好,可以说是没有做,所以导致查询很慢. 正题 节选某个功能中的一句SQL EXPLAIN 查看执行计划 EXPLAIN + SQL 查看SQL执行计划 一个索引没用到,受影响行接近2000万,难怪会慢. 原来的SQL打印出来估计有好几张A4纸,我发个整理后的简版. SELECT COUNT(t.w_order_id) lineCount, , )) AS lineTotalFee, , )) AS lineFactFee

订单的表结构采用了垂直分表的策略,将订单相关的不同模块的字段维护在不同表中 在订单处理这个页面,需要查询各种维度, 因此为了方便查询创建了v_sale_order视图(老版本) drop view v_sale_order; CREATE VIEW `v_sale_order` AS SELECT `so`.`sale_order_id` AS `v_sale_order_id`, `so`.`sale_order_id` AS `sale_order_id`, `so`.`sale_order

订单分页查询: 老的代码是顺序执行查询数据和计算总记录数,但是如果条件复杂的话(比如关联子表)查询的时间要超过20s种 public static PagedList<Map<String, Object>> query(ITemplateService service, Identity tenantId, Identity userId, String entityName, Map<String, Object> params, String columns, T

先根据以下代码来创建表MonthlyOrders并导入一定的数据 CREATE TABLE MonthlyOrders( ordermonth DATE, ordernum INT UNSIGNED, PRIMARY KEY (ordermonth) ); INSERT INTO MonthlyOrders SELECT '2010-02-01',23; INSERT INTO MonthlyOrders SELECT '2010-03-01',26; INSERT INTO MonthlyOr

活动内容: 单笔订单满6个及以上产品(帽子.浴巾除外),金额满赠300元,即赠送300-10元(除帽子.浴巾外)优惠券一张.需求数据:满足条件的用户ID活动时间:11.2-11.5(4天)活动规则:① 使用无忧券ID908-913的商户即便满足条件也不参与此次活动② 参与秒杀.满赠的活动的商户可以参与此次活动③ 11.2日.3日数据4日下午发放:11.4日.5日订单7日发放 1.我们可以给他一个最细的明细,每个订单每个产品下单的情况 SELECT a1.城市,a1.用户ID,b.用户名称,b.用

订单分页查询: 老的代码是顺序执行查询数据和计算总记录数,但是如果条件复杂的话(比如关联子表)查询的时间要超过20s种 public static PagedList<Map<String, Object>> query(ITemplateService service, Identity tenantId, Identity userId, String entityName, Map<String, Object> params, String columns, T

触发器:一类特殊的事物.可监视某种数据操作,并触发相关操作(insert/update/delete).表中的某些数据改变,希望同一时候能够引起其他相关数据改变的需求. 作用:变化自己主动完毕某些语句查询,加入程序的灵活性. 创建触发器语法: #delimiter $$  //默认情况下.delimiter是分号";",sql语句带有;号结尾会报错,没到end就算到结束了,使用delimiter $$作用就是告诉mysql语句的结尾换成以$结束,对应使用end$$结束 create t

MySQL主从复制 本节内容我们联系使用MySQL的主从复制功能配置Master和Slave节点,验证数据MySQL的数据同步功能. 因为要使用多个MySQL数据库,所以不建议在电脑上安装多个MySQL数据库,最好的办法是使用多个绿色版的MySQL数据库. MariaDB数据库是MySQL创始人Michael创建的MySQL重要分支.由于Oracle持有了MySQL的版权,MySQL存在闭源的隐患,加之Oracle对MySQL的更新不太重视,所以业界许多公司纷纷采用了完全开源的MariaDB数据

1. 将mysql的订单数据导入hive的分区表(桶.倾斜)[partition,bucket,skew] a> 在Hive中新建分区表 CREATE TABLE IF NOT EXISTS HelloHive.orders (customernumber int COMMENT 'customernumber in orders', #列注释 customername string, orderdate date, country string, state string) COMMENT '

前言 无论是股票交易系统,还是数字货币交易系统,都离不开撮合交易引擎,这是交易平台的心脏.同时,一个优秀的架构设计也会让交易平台的运维和持续开发更加容易.本文基于对开源项目的深入研究,总结了数字货币交易系统的架构设计. 关于撮合交易系统 撮合技术主要是从数据库撮合技术向内存撮合技术发展,这是因为数据库撮合技术越来越无法满足金融交易对于高可靠性.高性能.强安全性.可扩展性以及易维护性的需求.金融(币币)交易撮合系统中包括以下几个核心模块: 用户:终端用户委托报价与数量,生成订单发送至交易平台. 网

efcore在Saas系统下多租户零脚本分表分库读写分离解决方案 ## 介绍 本文ShardinfCore版本x.6.0.20+ 本期主角: - [`ShardingCore`](https://github.com/dotnetcore/sharding-core) 一款ef-core下高性能.轻量级针对分表分库读写分离的解决方案,具有零依赖.零学习成本.零业务代码入侵适配 单dbcontext多数据库自动迁移 之前发过一篇文章 EFCore高级Saas系统下单DbContext如何支持不同数

mysql增加version字段实现乐观锁,实现高并发下的订单库存的并发控制,通过开启多线程同时处理模拟多个请求同时到达的情况 ============================================================= 完整的代码请到GIthub查看:https://github.com/AngelSXD/swapping 多个线程处理完后再做事情:https://www.cnblogs.com/sxdcgaq8080/p/9456006.html =======

MySQL  使用 SELECT ... FOR UPDATE 做事务写入前的确认 以MySQL 的InnoDB 为例,预设的 Tansaction isolation level 为 REPEATABLE READ,在 SELECT 的读取锁定主要分为两种方式: SELECT ... LOCK IN SHARE MODE SELECT ... FOR UPDATE 这两种方式在事务(Transaction) 进行当中SELECT 到同一个数据表时,都必须等待其它事务数据被提交(Commit)后

需求 下单时间为21:00-23:59,并且收货时间为第二天的订单,将这些订单的收货时间改为第三天: #!/bin/bash ###time:2016-04-26 ###This script is change "specify_receive_time" ###作用:修改下单时间为21:00:00-23:59:59并且收货时间为第二天的订单,将收货时间改为第三天 TIME="`date +%F`" NEXT_DAY="`date -d next-day

转自:http://blog.itpub.net/29254281/viewspace-2086198/ MySQL订单分库分表多维度查询  MySQL分库分表,一般只能按照一个维度进行查询. 以订单表为例, 按照用户ID mod 64 分成 64个数据库.按照用户的维度查询很快,因为最终的查询落在一台服务器上.但是如果按照商户的维度查询,则代价非常高.需要查询全部64台服务器.在分页的情况下,更加恶化.比如某个商户查询第10页的数据(按照订单的创建时间).需要在每台数据库服务器上查询前100条

个人打开自己的订单时,才检查超过15分钟未付款的订单, 暂不使用机器人,更新状态, Difference counter 差分计数器订单超过15分钟.mysql的时间戳差分比较 $sql =  TIMESTAMPDIFF(MINUTE, order_statustime, now()) > 15; mysql 时间类型 date 默认值0000-00-00 00:00:00 timestamp 默认值0000-00-00 00:00:00 int(11) 默认值0  适合存时间戳 mysql 函

作者:林冠宏 / 指尖下的幽灵 掘金:https://juejin.im/user/587f0dfe128fe100570ce2d8 博客:http://www.cnblogs.com/linguanh/ GitHub : https://github.com/af913337456/ 腾讯云专栏: https://cloud.tencent.com/developer/user/1148436/activities 虫洞区块链专栏:https://www.chongdongshequ.com/

概述 分库分表的必要性 首先我们来了解一下为什么要做分库分表.在我们的业务(web应用)中,关系型数据库本身比较容易成为系统性能瓶颈,单机存储容量.连接数.处理能力等都很有限,数据库本身的“有状态性”导致了它并不像Web和应用服务器那么容易扩展.那么在我们的业务中,是否真的有必要进行分库分表,就可以从上面几个条件来考虑. · 单机储存容量.您的数据量是否在单机储存中碰到瓶颈.比如饿了么一天产生的用户行为数据就有24T,那么在传统的单机储存中肯定是不够的. · 连接数.处理能力.在我们的用户量达到

mysql按月统计六个月内不同类型订单的成交金额 创建数据库 CREATE DATABASE test; 创建订单表 CREATE TABLE `t_order` ( `id` ) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键,自增', `source` ) NOT NULL COMMENT '订单来源:1:商城 2:订单导入', `status` ) NOT NULL COMMENT '订单状态:1: 待确认 2:已确认 3:已完成', `order_amt` ,)