一个商品表需要销量这个字段吗?
一个商品表需要销量这个字段吗?
根据表设计的范式 销量可以由订单记录得出(或者建一个商品每日效果表,记录每天的效率),但是这样在实际中却遇到了这样的问题?
怎么查询时怎么根据商品的销量排序呢,还有按点赞数排序呢,收藏数呢?想淘宝这样的怎么做呢?
回复内容:
一个商品表需要销量这个字段吗?
根据表设计的范式 销量可以由订单记录得出(或者建一个商品每日效果表,记录每天的效率),但是这样在实际中却遇到了这样的问题?
怎么查询时怎么根据商品的销量排序呢,还有按点赞数排序呢,收藏数呢?想淘宝这样的怎么做呢?
销量是必须的,但是这一列可以不是实时的,你应该记上统计出这个数据的时候的时间。
我的建议是,你先给订单时间加index,然后每过一小时(这个时间看你的售货速度)统计一下cache下当时的销量,然后把销量和时间这两个列存下来。你在前端显示真实的销量的时候,就可以把cache的数据,加上cache之后发生的订单的总和相加。这样你过一段时间就incrementally地做一下,问题就解决了。
订单时间加index的意思就是说,你知道你目前的cache是到譬如说半个小时前,那你这样就很容易query出半个小时内发生的订单,每一次处理的数据都会非常少。因此这个系统的负担不会随着你订单的增加而变慢,你也不需要因为每一次订单就频繁的更改“销量”这个列而产生性能问题。
如果一秒钟就有几个人挤进来,那可能会总是有一点误差,不过稍微做点变通就解决了。
对于如何给销量排序,我觉得需要在缓存这一层来解决,不需要在数据库维护这个index。如果按照这种方法维护销量的话,虽然直接按照这个列排序是不正确的,但是他“基本正确”。对于这样的属性的数据有特殊的排序方法。其中的一种方法是,你做一个qsort的变形,但是用户看到哪里你才排序到哪里。通常你在前端让用户按照销量排序的话,他只会看最前面的或者最后面的。平摊到每一次查阅,复杂度基本是log(n)的。
这种方法基本上可以用到你的数据规模明显比淘宝少的时候。你真有了淘宝那么大的数据,那所有的事情都得改成分布式的。最后要么上spark,要么上sqlazure,要么上scope,做起来就差很远了。
表的设计应该按照实际情况来,如果这个字段用得频繁,考虑到查询效率可以增加。
在你有排序的场景下,销量字段是必须的,并且由于是经常更新的字段,很有可能会按实际情况拆分到子表里,举个例子,goods存储商品信息,goods_counter一对一goods表,并存储各种统计信息,包括不限于销量,查看数,收藏数,点赞数,并根据需要建立索引
很多实际的一定规模(用户数或者数据量)的系统,未必还会使用MySQL做排序,会把数据放入搜索引擎,比如elasticsearch, solr, sphinx等等,然后利用搜索引擎做排序
都按销量排序了,那就加上呗。

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Kaedah Konfigurasi untuk MySQL 8.0 Versi bebas pemasangan di bawah Windows: 1. Unzip pakej termampat yang dimuat turun ke direktori yang ditentukan; 2. Ubah suai fail my-default.ini, konfigurasi berasaskan, datadir, pelabuhan, set aksara dan peraturan proofreading, dan buat direktori datadir; 3. Gunakan baris arahan (CMD) untuk memasuki direktori bin, laksanakan MySQLD-memasang (pilihan) dan NetStartMysQL untuk memulakan perkhidmatan. Selepas konfigurasi berjaya, anda boleh menggunakan alat klien untuk menyambung ke pangkalan data. Adalah disyorkan untuk mengubah suai kata laluan root dan melakukan konfigurasi yang selamat, dan menyokong data secara teratur.

Galeracluster adalah seni bina kluster pangkalan data berdasarkan replikasi multi-master, dengan kelebihan bahawa semua nod dapat menerima permintaan menulis pada masa yang sama. Apabila membina kluster Galera, anda perlu memberi perhatian kepada: 1. Pastikan sumber nod cukup dan rangkaian stabil; 2. Berhati -hati mengkonfigurasi fail my.cnf, terutamanya parameter wsrep_provider_options dan gcache.size; 3. Betul memulakan kluster dan memantau log. Walaupun konfigurasi adalah betul, konflik mungkin berlaku. Mereka perlu diselesaikan melalui analisis log dan dasar lapisan aplikasi, dan prestasi dapat ditingkatkan melalui pengoptimuman rangkaian, penalaan parameter dan pengoptimuman lapisan aplikasi. Pemantauan berterusan dan analisis log adalah kunci untuk mengekalkan kelompok Galera.

Kegagalan pemasangan MySQL biasanya disebabkan oleh kekurangan ketergantungan. Penyelesaian: 1. Pengurus Pakej Sistem Penggunaan (seperti Linux Apt, Yum atau DNF, Windows Visualc Redistributable) untuk memasang perpustakaan pergantungan yang hilang, seperti sudoaptinstalllibmysqlclient-dev; 2. Berhati -hati semak maklumat ralat dan selesaikan kebergantungan kompleks satu demi satu; 3. Pastikan sumber Pengurus Pakej dikonfigurasi dengan betul dan boleh mengakses rangkaian; 4. Untuk Windows, muat turun dan pasang perpustakaan runtime yang diperlukan. Membangunkan kebiasaan membaca dokumen rasmi dan memanfaatkan enjin carian yang baik dapat menyelesaikan masalah dengan berkesan.

Cecair memproses 7 juta rekod dan membuat peta interaktif dengan teknologi geospatial. Artikel ini meneroka cara memproses lebih dari 7 juta rekod menggunakan Laravel dan MySQL dan mengubahnya menjadi visualisasi peta interaktif. Keperluan Projek Cabaran Awal: Ekstrak Wawasan berharga menggunakan 7 juta rekod dalam pangkalan data MySQL. Ramai orang mula -mula mempertimbangkan bahasa pengaturcaraan, tetapi mengabaikan pangkalan data itu sendiri: Bolehkah ia memenuhi keperluan? Adakah penghijrahan data atau pelarasan struktur diperlukan? Bolehkah MySQL menahan beban data yang besar? Analisis awal: Penapis utama dan sifat perlu dikenalpasti. Selepas analisis, didapati bahawa hanya beberapa atribut yang berkaitan dengan penyelesaiannya. Kami mengesahkan kemungkinan penapis dan menetapkan beberapa sekatan untuk mengoptimumkan carian. Carian Peta Berdasarkan Bandar

Find_in_set: Membongkar misteri pertanyaan persatuan multi-nilai. Ramai rakan akan menghadapi masalah yang sukar dalam operasi pangkalan data: Bagaimana untuk mengendalikan pertanyaan persatuan pelbagai nilai? Sebagai contoh, pengguna boleh mempunyai beberapa tag. Bagaimana mencari pengguna berdasarkan tag? Artikel ini akan meneroka cara yang mendalam bagaimana menggunakan fungsi find_in_set MySQL untuk menyelesaikan masalah ini dengan anggun dan mendedahkan strategi perangkap dan pengoptimuman di belakangnya. Mari kita jelaskan terlebih dahulu: find_in_set bukan penyelesaian terbaik untuk mengendalikan pertanyaan korelasi pelbagai nilai. Ia mempunyai kesesakan prestasi, terutamanya apabila jumlah data adalah besar. Tetapi memahami bagaimana ia berfungsi dan batasan adalah penting untuk reka bentuk dan pengoptimuman pangkalan data. Lebih sesuai untuk beberapa senario khas, seperti jumlah data kecil

MySQL enggan memulakan? Jangan panik, mari kita periksa! Ramai kawan mendapati bahawa perkhidmatan itu tidak dapat dimulakan selepas memasang MySQL, dan mereka sangat cemas! Jangan risau, artikel ini akan membawa anda untuk menangani dengan tenang dan mengetahui dalang di belakangnya! Selepas membacanya, anda bukan sahaja dapat menyelesaikan masalah ini, tetapi juga meningkatkan pemahaman anda tentang perkhidmatan MySQL dan idea anda untuk masalah penyelesaian masalah, dan menjadi pentadbir pangkalan data yang lebih kuat! Perkhidmatan MySQL gagal bermula, dan terdapat banyak sebab, mulai dari kesilapan konfigurasi mudah kepada masalah sistem yang kompleks. Mari kita mulakan dengan aspek yang paling biasa. Pengetahuan asas: Penerangan ringkas mengenai proses permulaan perkhidmatan MySQL Startup. Ringkasnya, sistem operasi memuatkan fail yang berkaitan dengan MySQL dan kemudian memulakan daemon MySQL. Ini melibatkan konfigurasi

Pengoptimuman prestasi MySQL perlu bermula dari tiga aspek: konfigurasi pemasangan, pengindeksan dan pengoptimuman pertanyaan, pemantauan dan penalaan. 1. Selepas pemasangan, anda perlu menyesuaikan fail my.cnf mengikut konfigurasi pelayan, seperti parameter innodb_buffer_pool_size, dan tutup query_cache_size; 2. Buat indeks yang sesuai untuk mengelakkan indeks yang berlebihan, dan mengoptimumkan pernyataan pertanyaan, seperti menggunakan perintah menjelaskan untuk menganalisis pelan pelaksanaan; 3. Gunakan alat pemantauan MySQL sendiri (ShowProcessList, ShowStatus) untuk memantau kesihatan pangkalan data, dan kerap membuat semula dan mengatur pangkalan data. Hanya dengan terus mengoptimumkan langkah -langkah ini, prestasi pangkalan data MySQL diperbaiki.

Artikel ini memperkenalkan operasi pangkalan data MySQL. Pertama, anda perlu memasang klien MySQL, seperti MySqlworkbench atau Command Line Client. 1. Gunakan perintah MySQL-Uroot-P untuk menyambung ke pelayan dan log masuk dengan kata laluan akaun root; 2. Gunakan CreateTatabase untuk membuat pangkalan data, dan gunakan Pilih pangkalan data; 3. Gunakan createtable untuk membuat jadual, menentukan medan dan jenis data; 4. Gunakan InsertInto untuk memasukkan data, data pertanyaan, kemas kini data dengan kemas kini, dan padam data dengan padam. Hanya dengan menguasai langkah -langkah ini, belajar menangani masalah biasa dan mengoptimumkan prestasi pangkalan data anda boleh menggunakan MySQL dengan cekap.
