京东数据库设计
物流信息系统设计与京东物流信息系统设计案例研究
（二）系统功能模块介绍
根据实际需求 , 物流信息系统可设置五个功能模块和相 应的系统构架(如图 2) 。 五个功能模块即指 ：决策管理模 块 、 作业管理模块 、 经营管理模块 、 维护管理模块和客 户服务模块 。 其中决策管理模块包括决策分析 、 合同管 理和计划管理系统 ；作业管理模块包括仓储管理 、 运 输 管理 、 配送管理和核算管理系统 ；经营管理模块包括绩效 考核 、 客户管理和单据报表系统 ； 维护管理模块包括系 统管理和基础设置系统 ；此外还有客户服务模块 。 以下对 这些模块分别进行具体介绍 ：
物流信息系统设计概述 与京东物流信息系统设计案例研究
一、物流信息系统的设计目标 二、物流信息系统设计思想 三、物流信息系统设计原则 四、物流信息系统功能及业务流程 五、物流信息系统设计
六、京东物流信息系统设计案例研究
一、物流信息系统的设计目标
( 1) 实现对物流进行全过程的监控
物流服务提供商应通过信息网络能方便 地跟踪产品 流动 的各个环节 , 通 过 Internet 能够快速查询了解即时的信息 ,以 便确定进一步的生产计划 、销售计划和市场策略 。
二、物流信息系统设计思想
针对企业对信息技术的应用 、 网络技术和中国物流企 业信息化现状的需求 ， 物流信息系统的设计必须集储存 、整 理 、补货 、配送 、送货于一体 , 实行线路 、区域 、 品种 、 数量的综合协调 ，最大限度地利用运力 、减少车流量来降低 成本和提高效率 ；采用分步实施 、逐步到位的方式 ， 最终 实现物流管理的“ 网络化 、信息化 、现代化”，帮助企业改 变传统的经营模式 ,实现电子商务等功能 ；既要借鉴国外物流 行业的先进经验 , 又要考虑现有物流企业的现状和实际需求 , 还要具有鲜明的本土化特点 。系统应以物流企业内部管理为 基础 , 并覆盖各个物流环节 。还应在加强内部管理的同时 ， 通过互联网 、GPS 、远程通讯等现代化信息技术实现在线查 询 、 货物跟踪和网上调度等功能 , 使企业的物流管理上一个 新台阶。
京东弹性数据库中间件JED介绍
1 0.5
0
45000 40000 35000 30000 25000 20000 15000 10000
5000 0
Gate数与OPS关系
Gate数与延时关系
3.75 3.7
3.65 3.6
3.55 3.5
3.45 3.4
P A G E 43
THANKS
流式查询处理，实现 海量数据的快速查询
以业务为单位设置审 计功能，保证数据库 的安全与审计
3 Part
整体架构
JED各个功能模块的设计及相互协作
JED
4 Part
实现细节
动态Resharding、流式排序、集群化BinLog采集与订 阅的实现细节
动态在线扩容
动态在线扩容
动态在线扩容
动态在线扩容
JED在京东的集成使用方式、使用情况及性能表现
0级系统8个 线上核心业务32个
02 01
Pod数量：414个
分片个数：99个
04
自动切换和扩容次 数：14次
03
05
70000 60000 50000 40000 30000 20000 10000
0
分片数与OPS关系
分片数与延时关系
4 3.5
3 2.5
京东弹性数据库中间件JED介绍
技术创新，变革未来
目录
1 发展历程 2 功能特性 3 整体架构 4 实现细节 5 使用情况
1 Part
发展历程
诸侯混战->MySQL->Jproxy->JED
2011
MySQL、 PostGre、 Oracle、 SqlServer
MySQL
2014
基于Android混合开发模式的网上购物系统的设计与实现
基于Android混合开发模式的网上购物系统的设计与实现李雪莲【摘要】针对移动终端设备以及通信的发展和普及,移动电子商务平台越来越流行的现状,采用当前流行的Android操作系统与HTML5、JavaScript技术,混合开发网上购物系统.系统分为服务器端和客户端两部分,采用流行的HTTP协议进行通信,为方便系统数据管理,采用MYSQL作为数据库.系统实现了用户注册登录、用户管理、商品管理、订单管理、购物车管理、二维码及摇一摇等功能方便后期扩展.经过测试,系统运行良好,对加快电子商务的发展具有一定的作用.%In view of the development and popularization of the mobile terminal equipment and communication with the more popular current situation of the mobile e-commerce platform,this paper uses the popular Android operating system and HTML5 and Javascript technology to develop the online shopping system. The system is divided into two parts,the server and the client. It uses the popular HTTP protocol for communication and MYSQL as the database in order to facilitate the system data management.The system realizes the user registration login, user management,merchandise management,order management,shopping cart management,two - dimensional code and shaking function to facilitate the late expansion.After testing,the system runs well and has a certain effect on accelerating the development of e-commerce.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2018(026)005【总页数】5页(P17-21)【关键词】Android;HTML5;HTTP;MYSQL;网上购物系统【作者】李雪莲【作者单位】宝鸡文理学院计算机学院,陕西宝鸡721016【正文语种】中文【中图分类】TN929.5随着通信技术、计算机技术和无线接入技术的发展，移动互联网终端产品越来越多的走进用户生活[1]。
数据仓库与数据挖掘课程设计报告书
目录21. 绪论 ........................................................................21.1项目背景 ...................................................................21.2 提出问题................................................................22 数据库仓库与数据集的概念介绍 .................................................22.1数据仓库................................................................2.2数据集..................................................................233 数据仓库 ....................................................................33.1 数据仓库的设计..........................................................3.1.1数据仓库的概念模型设计.............................................333.1.2数据仓库的逻辑模型设计.............................................3.2 数据仓库的建立..........................................................333.2.1数据仓库数据集.....................................................43.2.2建立维表...........................................................4.数据挖掘操作 .................................................................444.1数据预处理..............................................................44.1.1描述性数据汇总.....................................................44.2决策树..................................................................125、实验心得 ...................................................................126、大总结 .....................................................................1. 绪论1.1项目背景在现在大数据时代，各行各业需要对商品及相关关节的数据进行收集处理，尤其零售行业，于企业对产品的市场需求进行科学合理的分析，从而预测出将来的市场，制定出高效的决策，给企业带来经济收益。
电子商务网站的设计与实现本科毕业论文
此基于电子商务理论与PHP技术的网上商城购物系统,分前台功能和ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ台管理功能：
作 者 签 名:日 期:
指导教师签名：日 期：
使用授权说明
本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文)的规定，即:按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计(论文)的印刷本和电子版,并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文;在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容.
1
目前流行三种最常用的Web服务器平台是：基于Apache HTTPServer的服务器平台、基于网景的NES的服务器平台、基于微软的IIS的服务器平台。Apache HTTPServer可以在大多数计算机操作系统中运行，由于其多平台和安全性被广泛使用,是最流行的Web服务器端软件之一。它快速、可靠并且可通过简单的API扩展，将Perl/Python等解释器编译到服务器中.而且PHP与Apache HTTPServer搭配，是业界公认的黄金组合，因此本系统便是采用Apache HTTPServer服务器平台。
1
在探讨电子商务的基本原理以及WEB相关开发技术的基础上，我们以软件工程方法完成了网上商城系统的开发.开发过程中所做的工作包括：整个系统的需求分析、系统设计和所有模块的具体实现、系统测试等。
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21世纪的今天，网络在人们生活中已经日益盛行，越来越多人已经离不开网络。人们已经不再满足于了解最新信息、查找资料等一些传统的网络使用方式,而是过渡到娱乐、购物等新兴的网民生活.网上购物，成了当今广大群众的时尚.而商家,也逐渐重视起网络的作用，充分利用起网络的低成本、高效性来宣传企业形象和销售商品。因此，为了方便广大群众，满足商家的需求，我们专门构建网上商城系统.
数据仓库建设方案(DOC32页)
第1章数据仓库建设1.1 数据仓库总体架构专家系统接收增购工程车辆TCMS或其他子系统通过车地通信传输的实时或离线数据，颠末一系列综合诊断阐发，以各种报表图形或信息推送的形式向用户展示阐发成果。
针对诊断出的车辆故障将给出专家建议处置办法，为车辆的故障根因修复提供必要的撑持。
按照专家系统数据仓库建设目标，结合系统数据业务尺度，包罗数据采集频率、数据采集量等相关因素，设计专家系统数据仓库架构如下：数据仓库架构从层次布局上分为数据采集、数据存、数据阐发、数据效劳等几个方面的内容：数据采集：负责从各业务自系统中堆积信息数据，系统支撑Kafka、Storm、Flume及传统的ETL采集东西。
数据存储：本系统提供Hdfs、Hbase及RDBMS相结合的存储模式，撑持海量数据的分布式存储。
数据阐发：数据仓库体系撑持传统的OLAP阐发及基于Spark常规机器学习算法。
数据效劳总线：数据系统提供数据效劳总线效劳，实现对数据资源的统一打点和调剂，并对外提供数据效劳。
1.2 数据采集专家系统数据仓库数据采集包罗两个局部内容：外部数据堆积、内部各层数据的提取与加载。
外部数据堆积是指从TCMS、车载子系统等外部信息系统堆积数据到专家数据仓库的操作型存储层〔ODS〕；内部各层数据的提取与加载是指数据仓库各存储层间的数据提取、转换与加载。
1.2.1外部数据堆积专家数据仓库数据源包罗列车监控与检测系统〔TCMS〕、车载子系统等相关子系统，数据采集的内容分为实时数据采集和按时数据采集两大类，实时数据采集主要对于各项检测指标数据；非实时采集包罗日检修数据等。
按照工程信息堆积要求，列车指标信息采集具有采集数据量大，采集频率高的特点，考虑到系统后期的扩展，因此在数据数据采集方面，要求采集体系撑持高吞吐量、高频率、海量数据采集，同时系统应该灵活可配置，可按照业务的需要进行灵活配置横向扩展。
本方案在数据采集架构采用Flume+Kafka+Storm的组合架构，采用Flume和ETL 东西作为Kafka的Producer，采用Storm作为Kafka的Consumer，Storm可实现对海量数据的实时处置，及时对问题指标进行预警。
京东商城企业架构
可用性
多 • 品类丰富 • 功能多 • 交易量大
好
• 高可用性 • 高可扩展性 • 低成本
省 • 高人效 • 高时效 • 低成本
可扩展性
成本
1 架构愿景
质量要求
可用性
互操作 性
可管理 性
性能
可靠性
可伸缩 性
安全性
概念 完整性
可维护 性
可重用 性
质量 要求
可支持 性
可测试 性
易用性
3 架构愿景
总体架构原则
1. 分流
水平扩展 业务分区
应用：集群，无状态，提高访问量 数据：读写分离，提高性能
商品读库，商品写库
应用：按业务域划分成不同子系统 数据：数据分区
商品库、交易库
分片
应用：不同业务类型分片 数据：分库分表，提高数据容量
将交易系统中的秒杀以及 非重要系统剥离出去
动静分离
应用：分层，功能与非功能
总体原则
1 业务平台化
1. 基础业务下沉 2. 可复用
4 容错设计
1. 核心服务自治，服务能够被 彼此独立的修改、部署、发 布新版本和管理
2. 应用系统集群，可水平扩展 3. 多机房部署，多活
总体原则
2
抽象化
1. 服务抽象化，引用不需要关心服务实现
2. 应用集群抽象化，集群位置透明
3. 数据库抽象化，应用程序用逻辑SQL操 作数据库
1. 高可用性
系统架构简单清晰，应用系统间耦合低， 容易水平扩展，增加和修改业务功能方便 快捷
自动化运维。整体系统可用性99.99%，单个 系统可用性99.999%。全年故障时间整个系统 不超过50分钟，单个系统故障不超过5分钟
京东数据库设计
分类编号
分类名称
子分类编号
商品子分类表 子分类名称
分类名称
筛选分类编号
商品筛选分类表 筛选分类编号
子分类名称
品牌编号
品牌分类表 品牌名称
子分类名称
商品编号
商品表 商品名称
商品品牌
商品详细信息表 商品详细信息编号 商品名称
商品价格编号
商品价格表 商品价格
商品名称
商品状态编号
商品状态表 商品状态情况
商品名称
配送地号
商品配送地表 配送地名称
商品名称
参数编号
商品参数表 参数信息
商品名称
清单编号
包装清单表 清单信息
商品名称
评价编号
商品评价表 评价信息
商品名称
售后编号
商品售后表 售后服务信息
商品名称
用户编号
用户表
用户信息编号
个人信息表
级别编号
用户级别表
余额编号
用户余额表
全部订单表 订单编号
商品关注表 关注编号
收货时间表 收货时间
物流表 物流名称
物流价格表 物流价格
支付类别表 类别名称
用户账号
管理员编号 编号
管理员表 账号
管理员级别表 级别名称
理员表 员级别表
密码 管理员账号
客户服务表
编号
客户服务名称
编号
客户服务类别表 类别名称
客户服务名称
收货地址表 编号
收货时间表 编号
物流表 物流编号
物流价格表 价格编号
支付类别表 编号
推荐商品表
推荐商品编号
商品名称
购物车编号
购物车表 商品名称
京东数据库设计
京东数据库设计数据库是京东电商平台的核心基础设施之一，用于存储和管理所有与商品、用户、交易等相关的数据。
一个良好的数据库设计是保证京东电商平台高效运转的关键之一。
1. 数据库架构设计京东电商平台的数据库采用分布式数据库架构，以提高数据处理能力和可伸缩性。
主要包括：- 数据库服务器集群：由多个主从数据库服务器组成，每个服务器都有自己的独立存储，同时还有冗余备份，以确保数据的可靠性和高可用性。
- 数据库分片：将数据库水平分割成多个分片，每个分片存储部分数据，以提高查询和写入性能。
- 数据库缓存：使用缓存服务器，如Redis，来缓存热门数据，加速对数据的访问。
2. 数据库模型设计京东数据库主要包括以下几个核心模型：- 商品模型：包括商品信息、价格、库存等数据。
每个商品有唯一的商品ID，可以根据商品ID查询商品的详细信息。
- 用户模型：包括用户账号、密码、个人资料等数据。
每个用户有唯一的用户ID，可以根据用户ID查询用户的个人资料和订单信息。
- 订单模型：包括订单号、购买商品、价格、支付状态等数据。
每个订单有唯一的订单ID，可以根据订单ID查询订单的详细信息。
- 购物车模型：包括购物车ID、商品数量、用户ID等数据。
每个购物车有唯一的购物车ID，可以根据购物车ID查询购物车的商品列表。
- 支付模型：包括支付ID、订单ID、支付状态等数据。
每个支付有唯一的支付ID，可以根据支付ID查询支付的详细信息。
- 评价模型：包括评价ID、用户ID、商品ID、评分、评论内容等数据。
每个评价有唯一的评价ID，可以根据评价ID查询评价的详细信息。
3. 数据库表设计根据数据库模型设计的各个模型，可以设计出相应的数据库表，例如：- 商品表：包括商品ID、商品名称、商品描述、商品价格、商品库存等字段。
- 用户表：包括用户ID、用户名、密码、手机号码、邮箱地址等字段。
- 订单表：包括订单ID、用户ID、商品ID、购买数量、订单状态、下单时间等字段。
网上商城信息管理系统设计-毕业论文
网上商城信息管理系统设计摘要如今已是2020年，互联网已经成为社会发展不可或缺的是工具，消费者的购物方式也发生了巨大的改变，京东淘宝等商城已经成为消费者购物的聚集地。
本设计是在数据管理的基础上设计的购物管理系统，整个系统分为前段和后端两个部分。
前段网页实现了热门商品展示、购物车、订单、商品分类四个功能模块，后端实现分类管理、订单管理和商品管理三个功能模块。
通过本系统，提高网上商城的管理水平。
本系统的网页界面是用JSP设计，后端管理系统是使用SpringMVC设计模式。
JSP设计网页的开发效率高，设计每个图片、文本、超链接等功能方便灵活，设置出来的网页界面美观整洁。
MySQL作为后端的开源数据库系统，该数据库是用来存储和管理数据的仓库，仓库里面的数据通过JDBC与系统进行信息传输。
关键词网上购物 JAVA MySQL SpringMVC JSPDesign of Online Mall Information Management System Abstract Today is 2020. The Internet has become an indispensable tool for socialdevelopment. Consumer shopping has also undergone tremendous changes. Shopping malls such as Jingdong Taobao have become a gathering place for consumers. This design is a shopping management system designed on the basis of data management. The entire system is divided into two parts, the front section and the back end. The front page implements four functional modules of hot commodity display, shopping cart, order, and commodity classification, and the back end implements three functional modules of classification management, order management, and commodity management. Through this system, improve the management level of the online mall.The web interface of this system is designed with JSP, and the back-end management system is designed with Spring MVC. The development efficiency of the JSP design webpage is high. The functions of designing each picture, text, and hyperlink are convenient and flexible, and the set webpage interface is beautiful and neat. MySQL is a back-end open source database system. The database is a warehouse for storing and managing data. The data in the warehouse is transmitted to the system through JDBC.Key words Online shopping，JAVA，MySQL，MVC，JSP目录引言 (1)1开发工具及相关技术 (2)1.1 Springmvc框架 (2)1.2 MyBatis框架 (2)1.3 HTML和JavaScript (2)1.4网站开发和运行环境 (2)1.4.1 开发工具 (2)1.4.2 运行环境 (2)2系统需求分析 (4)2.1 可行性分析 (4)2.1.1 技术可行性 (4)2.1.2 经济可行性 (4)2.1.3 操作可行性 (4)2.2 需求分析 (4)2.3 系统业务流程 (4)2.3.1 系统流程 (4)2.3.2 业务流程描述 (5)3系统设计 (7)3.1 系统架构 (7)3.2 功能模块设计 (7)3.3 数据库设计 (7)3.3.1 概念数据库设计 (7)3.3.2 数据库表设计 (8)4系统的功能实现 (10)4.1 网站首页面设计 (10)4.2 用户登录注册模块的实现 (10)4.2.1 用户注册的实现 (10)4.2.2 分类管理的实现 (11)4.2.3 商品管理的实现 (11)4.2.4 购物车管理的实现 (11)4.2.5 商品订单的管理 (12)4.2.6 后台商品管理 (12)4.2.7 后台商品分类管理 (12)4.2.8 后台商品订单管理 (13)总结 (15)参考文献 (16)致谢 (17)附录 (18)引言在“互联网+”的时代背景下，我国市场经济和信息化水平随着互联网的发展而不断的提高。
京东架构设计(京东-吴博)
1. 高可用性
系统架构简单清晰，应用系统间耦合 低，容易水平扩展，业务功能增改方 便快捷
自动化运维。整体系统可用性99.99%，单个 系统可用性99.999%。全年故障时间整个系统 不超过50分钟，单个系统故障不超过5分钟
1 架构愿景
质量要求
可用性 互操作性 可管理性
性能
可靠性 可扩展性 安全性
概念 完整性
2、Rs计算：Rs = s0 + s(影响关系) 其中，s0 = s0 * 10 s(影响关系) = y1*b1 + y2*b2 + ... + ym*bm y = f（系统分级）
二、修正后的风险指数：C = Cp * Rs * Ca
Cp: 修正后发生故障可能性。根据618预案评估 Ca: 修正后发现和解决故障能力。根据618预案评估
可扩展性
成本
2 JD架构
架构组成和关键点
业务架构
应用架构
数据架构
技术架构
解耦
拆分
抽象
集成
复用
治理
目 录 CONTENTS
架构愿景 业务架构 应用架构 数据架构 技术架构 618经验
2 业务架构
业务架构设计原则
1. 业务平台化
• 业务平台化，相互独立。 如交易平 台、仓储平台、物流平台、支付平 台、广告平台等
数据架构
3 数据异构
• 源数据和目标数据内容相同时， 做索引异构。如商品库不同维度
• 内容不同时，做数据库异构。如 订单买家库和卖家库。
6 合理使用缓存
• 数据库有能力支撑时，尽量不 要引入缓存
• 合理利用缓存做容灾
5 用Mysql数据库
• 除成本因素外，Mysql的数据 库扩展性和支持高并发的能力 较强，公司研发和运维在这方 面积累了大量经验
秒杀项目常见面试题
秒杀项目常见面试题引言概述随着电商行业的不断发展，秒杀项目在实际应用中扮演着越来越重要的角色。
由于其高并发、低延迟的特性，成为了技术面试中的热门话题。
本文将深入探讨秒杀项目常见的面试题，涵盖了技术细节、性能优化以及系统设计等多个方面。
一、技术细节1.1 数据库设计1.1.1 数据库选择与优化：在秒杀系统中，数据库的选择和优化至关重要。
面试者可能会被问及对于秒杀场景，你会选择哪种数据库，并简要说明原因。
此外，对于数据库的索引、分库分表策略等方面的优化也是常见问题。
1.1.2 事务处理：秒杀过程中，如何保证数据的一致性？解释数据库事务的使用，以及在高并发情境下如何提高数据库的并发性。
1.1.3 乐观锁与悲观锁：对于秒杀项目，如何选择合适的锁机制是一个关键问题。
乐观锁和悲观锁各有优缺点，需要根据具体场景选择适合的方式。
二、性能优化2.1 前端性能优化2.1.1 CDN加速：如何利用CDN加速静态资源的传输，减轻服务器压力，提高页面加载速度。
2.1.2 前端缓存：介绍前端常见的缓存机制，如何通过缓存提高用户访问速度。
2.1.3 异步加载：在秒杀系统中，异步加载可以提高页面的响应速度，降低用户等待时间。
掌握异步加载的原理和实现方式。
2.2 后端性能优化2.2.1 分布式缓存：如何使用分布式缓存，提高系统的读取速度，减轻数据库压力。
2.2.2 负载均衡：介绍负载均衡的原理，如何合理配置，确保各个服务器负载均衡。
2.2.3 限流与熔断：秒杀项目中，限流和熔断是保护系统的关键。
解释限流和熔断的概念，以及如何在系统中应用。
三、系统设计3.1 架构设计3.1.1 分布式架构：如何设计分布式架构，保证系统的稳定性和可扩展性。
3.1.2 消息队列：消息队列在秒杀系统中的应用，解释其作用以及如何设计消息队列系统。
3.1.3 微服务：对于大型秒杀系统，是否考虑采用微服务架构？如何划分微服务，保证系统的高内聚低耦合。
3.2 安全性设计3.2.1 防止重复下单：在秒杀系统中，用户可能利用漏洞进行恶意下单，如何防止这类行为？3.2.2 防止超卖：如何避免超卖问题，确保商品库存的一致性。
电子商务平台网站建设方案
电子商务平台网站建设方案第一章项目背景与目标 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (2)第二章市场分析 (3)2.1 市场需求分析 (3)2.2 市场竞争分析 (3)2.3 市场发展趋势 (3)第三章网站功能规划 (4)3.1 功能模块设计 (4)3.2 网站架构设计 (5)3.3 用户操作流程设计 (5)第四章网站视觉设计 (5)4.1 网站整体风格设计 (6)4.2 网站页面布局设计 (6)4.3 网站色彩搭配设计 (6)第五章技术选型与开发 (7)5.1 技术框架选择 (7)5.2 开发语言与工具 (7)5.3 数据库设计 (7)第六章网站安全与功能优化 (8)6.1 网站安全策略 (8)6.2 数据加密与备份 (8)6.3 网站功能优化措施 (9)第七章网站内容管理 (9)7.1 内容管理平台设计 (9)7.1.1 功能规划 (9)7.1.2 界面设计 (10)7.2 内容审核与发布 (10)7.2.1 审核机制 (10)7.2.2 发布流程 (10)7.3 内容更新与维护 (10)7.3.1 内容更新策略 (10)7.3.2 内容维护措施 (11)第八章营销策略与推广 (11)8.1 营销策略制定 (11)8.2 网络广告投放 (11)8.3 线上活动策划 (12)第九章网站运营与管理 (12)9.1 网站运营团队建设 (12)9.2 网站运营策略 (12)9.3 用户服务与支持 (13)第十章项目实施与监控 (13)10.1 项目实施计划 (13)10.2 项目进度监控 (14)10.3 项目验收与评估 (14)第一章项目背景与目标1.1 项目背景互联网技术的飞速发展，电子商务已成为我国经济的重要组成部分。
我国电子商务市场规模持续扩大，线上消费逐渐成为人们日常生活的一部分。
电子商务平台作为连接消费者和商家的桥梁，不仅为消费者提供了便捷的购物渠道，也为商家创造了广阔的市场空间。
基于价值链视角的电商企业成本管理——以京东集团为例
【摘要】在互联网科技被广泛应用的今天，数据共享中心的大规模普及使得信息成为易于获取的开放性资源，这为电商企业采用价值链成本管理模式提供了条件。
文章以京东集团为例，分析了该集团基于价值链视角，在各价值产生环节进行成本管理的具体措施，以期可以为我国电商企业提供可行的成本管理建议。
【关键词】价值链；成本管理；电商企业【中图分类号】F832一、引言对于B2C模式的电商企业而言，我国线上零售市场已经趋于饱和，企业的最佳选择是精准控制成本以增强自身竞争力，因此找到合适的成本管理方法迫在眉睫。
价值链成本管理引入了价值链分析法详细解释了成本管理机制，作为一种全方位的成本管理体系既考虑到企业发展中的硬性要求，也能够利用价值链分析有效地针对企业价值的产生环节开展成本控制。
此外，企业也可以依据价值链分析，结合大数据时代特点对自身价值链模式进行改进，帮助企业更好发展。
二、价值链成本管理模式（一）价值链的概念价值链的概念最早由哈佛大学教授迈克尔•波特提出。
波特认为每一个企业都是由各项活动组成的，所有活动联合起来就能够形成一个完整的链状系统，价值正是从这些环节的活动中产生。
价值链理论强调企业内部的价值产生活动，从特定产生价值的具体活动开始，在企业中运用价值链分析法辅助企业寻找成本优化方法。
企业也可以从价值链的角度对自身在行业内的重要性进行评估，将自身竞争能力与同行业企业进行对比，有利于企业更好地理解公司活动对成本与价值产生的影响。
（二）价值链成本管理理论价值链成本管理理论是基于更全面的价值链理论考虑的全生命周期成本管理模式，通过分析企业生产管理活动中能够产生价值的具体环节进行成本预算与管控，以此达到降低运营成本的目的，从而获得成本竞争力和价值链上的长期竞争优势。
价值链成本管理考虑到了商品设计研发的目标成本规划、商品供应、售后服务报废回收等全流程，通过价值产生与否准确找出有效经营活动，去除其它环节的非必要成本，在保证经营活动质量的前提下尽可能降低价值产生环节成本。
网上购物系统设计与实现开题报告
3. 推动互联网经济的发展：本研究的设计和开发将有助于推动互联网经济的发展，为互联网经济注入新的活力。
综上所述，本研究具有重要的现实意义和理论价值，将对电子商务的发展和互联网经济的发展产生积极的影响。
（三）技术选型
前端：我们将使用Vue.js作为前端框架，它提供了良好的组件化和数据驱动机制，能够实现用户界面的动态展示。
后端：我们将使用Java作为后端语言，选择Spring框架作为开发平台。Spring提供了丰富的组件和强大的IOC/AOP框架，能够简化开发过程。同时，我们将使用Spring MVC作为Web框架，实现前后端分离开发。
毕业设计内容提纲
一、 选题的目的和意义
在这一部分，我将介绍网上购物系统的背景、研究目的和价值。可能涉及到网上购物的现状、发展趋势，以及如何利用信息技术改进和优化购物体验。
二、 文献综述
这部分将概述现有网上购物系统的研究现状，包括现有的系统设计、技术实现、用户反馈等。此外，还可以对国内外相关的学术研究成果进行总结和评价。
3. 市场需求：随着人们生活水平的提高，网上购物逐渐成为人们日常消费的重要方式之一，市场需求不断增长。
目前，国内网上购物系统的发展已经取得了一定的成果。一些知名的网上购物平台如淘宝、京东等已经成为了国内电商市场的领导者。同时，一些新兴的网上购物平台也在不断涌现，为消费者提供了更多的选择。
然而，国内网上购物系统也存在一些问题。首先，用户体验有待提高。一些网站在购物流程、支付方式、物流配送等方面还存在一些问题，影响了用户的购物体验。其次，安全问题也是一大挑战。网络诈骗、个人信息泄露等问题时有发生，需要加强安全保障措施。
在线商城策划书3篇
在线商城策划书3篇篇一在线商城策划书一、项目概述二、市场分析1. 目标市场：本商城的目标市场为广大消费者，包括个人和企业。
2. 市场需求：随着互联网的普及和电子商务的发展，消费者对在线购物的需求日益增长。
本商城将提供丰富的商品种类和优质的服务，满足消费者的需求。
3. 市场竞争：目前，市场上已经存在许多在线商城，竞争激烈。
本商城将通过提供独特的商品和优质的服务，树立品牌形象，提高竞争力。
三、功能需求1. 商品展示：提供商品分类浏览、搜索功能，方便用户查找商品。
2. 购物车：支持商品添加、删除、修改数量等操作，方便用户购物。
3. 订单管理：用户可查看订单状态、历史订单等信息。
4. 支付系统：支持多种支付方式，确保支付安全。
5. 客户服务：提供在线客服、售后服务等，解决用户问题。
四、技术实现1. 前端开发：采用 HTML5、CSS3、JavaScript 等前端技术，确保页面的美观和交互效果。
2. 后端开发：采用 Python Django 框架，结合 MySQL 数据库，实现商城的业务逻辑。
3. 安全防护：采用防火墙、数据加密等安全技术，保障系统的安全性。
五、运营策略1. 市场推广：通过搜索引擎优化、社交媒体推广、网络广告等方式，提高商城的知名度和流量。
2. 客户服务：提供优质的客户服务，解决用户问题，提高用户满意度。
3. 合作伙伴：与物流公司、支付机构等建立合作关系，提高服务质量和效率。
六、项目进度计划1. 需求分析：[具体时间]2. 系统设计：[具体时间]3. 系统开发：[具体时间]4. 系统测试：[具体时间]5. 上线运营：[具体时间]七、项目预算1. 人力成本：包括开发人员、测试人员、运营人员等，预计[X]万元。
2. 技术设备：包括服务器、存储设备、网络设备等，预计[X]万元。
3. 市场推广：包括广告投放、活动策划等，预计[X]万元。
4. 其他费用：包括办公场地租赁、水电费等，预计[X]万元。
京东架构演进
京东架构14代——云平台承载系统
把多台物理服务器虚拟化后，构成一个资 源池，实现共同计算，共享。
云服务的共享的计算资源，因为二者峰值 时段不重叠，只需要配备满足两个应用中 峰值需求较大的那个的资源就足够了。这 样闲置资源减少、提高资源的利用率。
云服务器则将成千上万个这样的应用分配 到一个共享的平台上，经济效益非常可观。
京东架构2代——应用服务器和数据库分库部署
应用服务和数据库分别独占服务器资源，这 样能够缓解服务占用资源大的问题，能显著 提高两者性能
问题： 用户在增长时候，并发读写都在同一个数据 库，数据库的压力变大，数据库成为瓶颈
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
京东架构3代——引入本地缓存和分布式缓存
应用服务器增加本地缓存，在外部增加分布式缓存， 另外缓存热门数据和一些静态页面，通过缓存把大多 数请求，在我们读写数据库之前拦截掉，这样的话数 据库压力就降低了。 问题： 1. 缓存抗住了大部分的请求，用户增长，大部分的 请求落到了应用服务器上，导致应用服务器响应慢。 2. 通过本地缓存和分布式缓存还是无法解决问题， 数据库抗住了，但是应用服务器又扛不住了。
京东架构5代——数据库分库
当数据库成为瓶颈的时候，数据库要进行业务 的分库，数据库分为读库和写库，读库可以有 多个，通过数据库的同步机制，把写库的数据 同步到读库。通过Mycat，SharedingJDBC等等 数据库中间件，实现数据库的读写分离数据的 同步和数据的一致性 问题： 业务增长，不同业务之间访问的差距比较大， 相互竞争数据库资源，影响性能
京东架构6代——数据库按业务分库
按照业务分库，同样使用分布式缓存，数据 库按照业务划分，不同的业务保存到不同的 数据上。
问题： 业务和用户量增加，单机的写库会逐渐达到 性能的瓶颈
京东评价系统海量数据存储设计
京东评价系统海量数据存储设计京东的商品评论目前已达到数十亿条，每天提供的服务调用也有数十亿次，而这些数据每年还在成倍增长，而数据存储是其中最重要的部分之一，接下来就介绍下京东评论系统的数据存储是如何设计的。
整体数据存储包括基础数据存储、文本存储、数据索引、数据缓存几个部分。
基础数据存储基础数据存储使用mysql，因用户评论为文本信息，通常包含文字、字符等，占用的存储空间比较大，为此mysql作为基础数据库只存储非文本的评论基础信息，包括评论状态、用户、时间等基础数据，以及图片、标签、点赞等附加数据。
而不同的数据又可选择不同的库表拆分方案，参考如下：评论基础数据按用户ID进行拆库并拆表；图片及标签处于同一数据库下，根据商品编号分别进行拆表；其它的扩展信息数据，因数据量不大、访问量不高，处理于同一库下且不做分表即可。
因人而异、因系统而异，根据不同的数据场景选择不同存储方案，有效利用资源的同时还能解决数据存储问题，为高性能、高可用服务打下坚实基础。
文本存储文本存储使用了mongodb、hbase，选择nosql而非mysql，一是减轻了mysql存储压力，释放msyql，庞大的存储也有了可靠的保障；二是nosql的高性能读写大大提升了系统的吞吐量并降低了延迟。
存储的升级过程尝试了cassandra、mongodb等分布式的nosql存储，cassandra适用于写多读少的情况，而 mongodb也是基于分布式文件存储的数据库，介于关系型数据库与非关系型数据库之间，同时也是内存级数据库，mongo写性能不及cassandra，但读写分离情况下读性能相当不错，因此从应用场景上我们选择了mongodb。
mongodb确实不错，也支持了系统稳定运行了好几年。
但从今后的数据增长、业务扩增、应用扩展等多方面考虑，hbase才是最好的选择，它的存储能力、可靠性、可扩展性都是毋庸置疑的。
选择了hbase，只需要根据评论ID构建Rowkey，然后将评论文本信息进行存储，查询时只需要根据ID便能快速读取评论的文本内容，当然也可将评论的其它字段信息进行冗余存储，这样根据评论ID读取评论信息后不用再从mysql进行读取，减少数据操作，提升查询性能。
基于JAVA的京东商品分布式爬虫系统的设计与实现
184 •电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering数据库技术• Data Base Technique【关键词】数据分析 爬虫 分布式1 引言京东是一家电商平台,本文通过爬虫技术获取相关商品信息。
JA V A 是一门具备数据处理能力和并发多线程机制的成熟语言。
本文通过爬虫系统获取商品信息，将数据保存到本地数据库，最后进行数据分析。
本系统可快速获取商品信息，使用户快速寻找心仪商品。
分布基于JAVA 的京东商品分布式爬虫系统的设计与实现文/曹根源 董斌智式的技术也可供企业进行大规模数据爬取使用。
2 分布式爬虫系统设计2.1 设计需求主要解决问题：2.1.1 数据获取和异常处理通过URL 爬取商品ID ；分析页面源码，提取所需信息；建立数据字典并将数据存入数据库。
当某ID 没有爬取到时使用查错机制。
2.1.2 分布式通信和多线程技术前者用Socket 实现；后者使用Java 线程池。
2.1.3 可复用技术和内存优化前者用心跳检查机制，释放失效主机；后者采用数据库去重。
2.1.4 负载均衡检测每台主机的性能，分发合适的任务。
2.1.5 反爬应对和数据库优化前者使用cookies 替换、IP 代理等手段。
后者采用水平划分将ID 独立成表，为数据库添加索引等。
2.2 相关JAVA模块2.2.1 网址管理实现网址管理的方法有以下2类：（1）JA V A 内存：分析网站结构，减少重复URL 的爬取。
采用排队机制，减少内存开销。
（2）数据库存储和URL 去重：前者采用数据库去重。
后者使用HashSet 等进行去重。
2.2.2 分布式通信分布式通信是爬虫的主要模块。
（1）Socket ：采用JA V A 的Socket 包，让客户机在同一局域网内基于TCP 进行通信。
（2）负载均衡：每次通信时检测客户机状态，根据LoadBalance 算法计算出分配任务量。
数据库设计中的分库分表与水平扩展技术
数据库设计中的分库分表与水平扩展技术数据是现代社会中不可或缺的资源，随着互联网和移动互联网的快速发展，数据量呈爆炸式增长。
为了能够处理大规模的数据，数据库设计中的分库分表与水平扩展技术应运而生。
本文将深入探讨这些技术的背景、原理、应用和挑战。
一、背景随着互联网的普及和社交媒体的兴起，越来越多的用户通过互联网进行数据的存储和访问。
例如，大型电商平台的用户量可能达到上亿，每天都有海量的交易数据产生。
传统的关系型数据库对于如此大规模的数据量已经无法胜任，因为单个数据库的存储和处理能力有限。
二、分库分表的原理分库分表是一种水平扩展的数据库设计方法，通过将一个大型数据库分成多个小型数据库（分库），再将每个小型数据库的数据按照某种规则分成多个表（分表），从而实现大规模数据的存储和查询。
分库分表的原理是将数据根据某种特征进行划分，使得每个数据库和表的数据量相对较小，从而提高数据库的性能和吞吐量。
1. 分库分库是指将一个大型数据库分成多个小型数据库，每个数据库独立运行，具有独立的存储空间和计算能力。
分库可以根据业务需求或数据特征进行划分，以实现负载均衡和容灾备份。
常见的分库策略有垂直划分和水平划分。
垂直划分是指根据业务功能将数据库划分为不同的库，每个库负责处理一组相关的业务功能。
例如，一个电商平台可以将用户信息、商品信息、订单信息等不同功能的数据存储在不同的库中，从而提高数据库的并发处理能力。
水平划分是指根据数据特征将数据库的数据划分成多个片（或称分片），每个片存储一部分数据。
常见的水平划分策略有按照行划分和按照列划分。
按照行划分是将数据按照某个属性进行划分，例如按照用户ID将用户订单划分到不同的库中；按照列划分是将同一张表按照列进行划分，例如将一个大型的商品表按照商品类别进行划分。
2. 分表分表是指将一个大型表分成多个小型表，每个小型表独立存储一部分数据。
分表可以根据数据的特点和查询需求进行划分，以提高查询性能。
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