京东数据库设计说明
产品概要设计说明
产品概要设计说明书类似于京东商城，基于BTB\BTC，买卖方都有ERP后台管理系统，有支付端口，物流管理系统、手机移动系统。
1. 引言1) 编写目的该概要设计书从整体上把握平台功能设计，包括产品功能、模块划分、处理流程，详细描述用户需求与应用系统之间的关系，在产品设计和研发过程中起到了指导作用。
2) 定义定义在本文档中出现的重要术语，为读者在阅读本文档时提供必要的参考信息术语说明App 运⾏行在移动智能手机上的软件安卓App 运行在安卓手机操作系统上的软件，三星、HTC、华为、中兴等出品的智能⾏手机均为运行安卓手机操作系统的移动终端设备iPhone App 运行在iPhone 设备上的软件PC 管理端运行于PC 浏览器上的管理系统，只有甲方管理员可以看到服务器后台运行在服务器上的后台程序，没有⾏用户界⾏面，平台所有的数据都保存在这⾏里，为PC 管理端、安卓APP、iPhone App 的运⾏行提供⾏支撑人月软件工程上的⾏个用户计算⾏工作量的单位，1⾏月表示单个人⾏个月，如一项内容1.5⾏月完成，则表示该内容需要1个人1.5个月完成2. 范围1) 系统目标构建市场的垂直交易平台，提供云库ERP，降低供应商、采购商的管理成本。
2) 主要需求•商品交易平台•移动端和PC 端的信息统一平台•线上、线下相结合的产品展⾏示和管理•已云库概念建设ERP、管理、物流管理•包含交易现⾏金的产品展⾏示和管理3. 系统结构设计4. 功能结构设计系统按照用户群体分为供货商、采购方、物流方、管理中心。
1) 供货商供货商为商品、相关服务的提供者，系统主要为其提供云库ERP（下称ERP）。
账户管理✓供货商提交相关资质资料可以注册ERP，平台审核通过后即可开通供货商的ERP 系统✓供货商可以在个人设置⾏里设置企业的相关信息，包括位置、联系电话、登录密码等商品管理✓供货商登录系统后，可以查看、更改已有商品✓供货商登录系统后，可以增加新商品，包括商品的价格、规格、参数等商品相关信息✓供货商登录系统后，可以对已上架的商品进行下架处理服务管理✓供货商登录系统后，可以添加服务类⾏色，，服务可以由采购方选择✓被添加进平台的服务类⾏色都分配到系统账号，设计师可以使用该账号在平台上加⾏个人产品、专栏等内容✓服务类⾏色拥有位置信息，采购方可以通过系统检索、按照热门检索、按照附近位置检索等方式找到相关服务类⾏色订单管理✓供货商登录系统后，可以查看所有的订单记录✓供货商登录系统后，可以查看每条订单的详细信息，可以查看该订单的购买方的信息✓供货商登录系统后，可以查看订单状态，包括未发货、未收货、已收货✓当商品已收货后，供货商会得到相应地提醒物流管理✓对于未发货的订单，供货商可以呼叫物流，物流分两类：主动和被动；主动方式即供应商根据条件寻找相关物流并呼叫该物流，被动方式即直接将该要求发出，由所有的物流方根据自⾏身的情况进行抢单✓对于已发货的订单，供货商可以查看物流的实时运行轨报表管理✓根据订单数据，ERP 可以实时生成报表✓根据时间、商品可以实时生成该商品在该段时间内的销售报表，报表已折线图等形式展现，⾏目了然的展现商品销售情况⾏支付管理✓平台提供⾏支付账户，供货商可以查看账户余额信息，可以将账户余额转至其他银行账户✓采购方购买的商品在确认收货后，会将金额打入该账户2) 采购方采购方可以在线购买商品，系统为其提供云库ERP，可以实时分析相关商品数据。
京东大数据技术
京东大数据平台调研1 背景及意义我国已将大数据发展确定为国家战略，强调要瞄准世界科技前沿，集中优势资源突破大数据核心技术，加快构建自主可控的大数据产业链、价值链和生态系统。
大数据产业在国内发展得如火如荼，据统计，到 2022 年将突破万亿元。
大数据技术已经在如电子商务、政务、民生、金融、工业、医疗等多个领域中广泛应用。
大数据正在从单纯的技术概念向实际部署应用转变；从少数领域向众多领域渗透；从企业内部向各产业与公共服务方向扩展。
目前，无论国内还是国外，大数据技术都在经历前所未有的快速演变，以满足各种应用的需求。
从国内的大数据技术和行业应用发展来看，大数据技术的基础架构技术已日趋成熟，大数据领域由技术创新驱动转向应用创新驱动的趋势开始显现，但更多的传统企业在如何建设大数据平台，如何利用大数据来驱动企业业务发展上仍然缺乏经验，这在一定程度上制约了大数据技术的大规模产业应用。
京东作为一家业内领先的互联网科技公司，完整的产业链条带来了价值可沽的海量大数据，丰富的业务场景也为技术发展提供了最佳创新土壤。
从认知、探索到今天京东技术上的百花齐放，京东经历了最为艰苦的创新和付出。
业务的复杂与多元化，数据的飞速增长，但也使得大数据平台拥有更强大的能力，形成了一套完整的技术体系和有效的数据管理方法，并在实践中得以验证和夯实。
京东拥有全渠道零售和端到端的高质量大数据，包含了用户的浏览和消费行为、商品制造和销售、物流仓储配送以及客服与售后等丰富完整的信息。
同时，京东业务中包含有大量丰富的大数据应用场景，是大数据实践的最佳场所。
早在 2010 年，京东集团就启动了大数据领域的研发和应用探索工作，经过八年来的持续投入，京东大数据平台无论从规模、技术先进性，还是体系的完整性等方面均已达到国内一流水平。
作为支撑公司数据运营的重要阵地，目前已拥有集群规模 40000+服务器，数据规模达800PB+，每日的 JOB 数100 万+，业务表900 万+，每日的离线数据日处理量30PB+，单集群规模达到7000+台，实时计算每天消费的数据记录近万亿条。
分布式事务中间件JDTX介绍
原子性 &持久性
客户端
恢复模式 WAL
内存 & 索引
隔离级别：锁实现
可序列化
• 仅持有一把排他锁 • 读读无法并行
可重复读
• 读共享锁和写排它锁互斥 • 读读并行 • 读写 & 写读不可并行
读未提交
• 读不加锁
读已提交
• 读写 & 写读并行
• 写写不可并行 • 读共享锁可升级为写排它锁
• 读写并行
SQL支持
解析引擎对多种数据库的复杂S Q L支持
内存查询引擎
内存快照数据与S Q L计算表达式的适配
刷盘幂等性
在消息超时重试或消费端重新负载均衡时 保证刷盘正确性
高可用
绝大部分组件的失效均不影响事务的正常 运行
J DTX部署架构
应用 业务代码
JDTX
分片
应用 业务代码
JDTX
Redis （主）
Redis （主）
应用 业务代码
JDTX
应用 业务代码
JDTX
无影响 • 应用无状态
Redis （主）
Redis （备）
Redis （主）
Redis （备） Redis 集群
Redis （主）
Redis （备）
WAL
JDTX分布式异常梳理 —— 代码
JDTX
应用 业务代码
JDTX
应用 业务代码
JDTX
高风险 • 应用可继续运行 • Redis不可用将造成数据丢失
Redis （主）
Redis （备）
Redis （主）
Redis （备） Redis 集群
Redis （主）
Redis （备）
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。
王超_京东云数据库技术分享
JProxy实践（2）
• 之前后端实例链接池是以库为单位，当后 端实例上有很多库的时候，连接数撑爆 • 解决方案
– 现在改为以实例为单位
JProxy实践（3）
• jproxy execute线程数开得过大，导致mysql write超时，mysql关闭后端链接，导致 jproxy read到EOF异常 • 解决方案：
京东云数据库技术分享
yfwangchao@ @superman养乐多 王超
概述
• JCluster技术分享 • 京东MariaDB服务介绍 • FAQ
JCluster原理
• JCluster = 云数据库 + 数据库代理层
JCluster架构设计-JDS
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
JCluster架构设计-JProxy
• • • • • 分库分表 无缝升级 SQL过滤 在线数据迁移 简单事务支持
JCluster备份和恢复技术
• 特点
– 近实时备份 – 对原数据库几乎无影响 – 可恢复到7天内任意时间点
• 技术
– 基于LVM快照技术 – Binlog行模式下操作逆等性
JCluster备份和恢复技术（1）
• LVM
MariaDB云服务申请（2）
MariaDB云服务申请（3）
MariaDB云服务申请（4）
MariaDB云服务申请（5）
MariaDB 云服务申请（6）
MariaDB云服务申请（7）
MariaDB云服务申请（8）
• 谢谢大家
– 将mysql write超时设置调高， 并将jproxy execute线程数改小。
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
京东智能营销策划方案设计
京东智能营销策划方案设计一、背景分析随着互联网技术的发展和智能设备的普及，电商平台已成为企业开展线上交易和营销的重要渠道。
京东作为中国领先的电商平台之一，面临着日益激烈的市场竞争。
如何借助智能技术提升用户体验、增强用户黏性，成为京东智能营销策划的重要课题。
二、目标与策略1. 目标：提升用户使用京东APP的频率和用户购物满意度，并增加用户短期内的购物行为。
2. 策略：(1) 引入AI推荐系统，提升用户购物体验和个性化服务水平；(2) 设计智能营销方案，激发用户的购买欲望和消费潜力；(3) 运用大数据分析，深度了解用户需求，精准投放广告和促销活动；(4) 建立用户粘性机制，增加用户转化率和留存率。
三、具体实施方案1. 引入AI推荐系统(1) 利用人工智能技术，对用户的历史浏览、搜索和购买记录进行分析，根据用户的喜好和需求，个性化推荐商品和促销活动；(2) 设计智能推荐模块，根据用户在京东APP上的行为和偏好，推送相关商品和活动信息，提升用户购物体验和体验感；(3) 优化推荐算法，提高推荐的准确性和精准度，从而增加用户的购买意愿和转化率。
2. 设计智能营销方案(1) 制定目标用户分析，并针对不同群体的用户，设计不同的营销策略；(2) 运用情感营销策略，通过用户的购买意愿、品牌忠诚度和购物满意度，设计个性化的推荐商品和促销活动；(3) 利用折扣、满减、赠品等手段，提高用户的购买欲望和折扣敏感度，激发用户的多次购买行为。
3. 大数据分析(1) 收集用户的购买历史、浏览行为、搜索关键词等信息，建立用户行为数据库；(2) 运用大数据分析工具，对用户的行为数据进行挖掘和分析，了解用户的需求和行为习惯；(3) 根据数据分析结果，精准投放广告和促销活动，提高广告的点击率和转化率。
4. 建立用户粘性机制(1) 设计会员专属活动，提高用户的黏性和忠诚度；(2) 推出积分兑换系统，鼓励用户积极参与活动，增加用户的参与度和转化率；(3) 设计VIP会员制度，给予会员更多的优惠和特权，吸引用户成为会员并进行购物行为。
京东-JMQ框架介绍
京东-JMQ框架JMQ是京东自主研发的一款消息中间件系统，具有高可用、数据高可靠等特性。
广泛应用于公司内部系统，包括订单、支付、库房等场景。
1. 整体结构系统包括服务端、客户端、管理端与其他支撑模块。
JFS（ JOURNAL FILE SYSTE M一种字节级日志文件系统，借鉴了数据库保护系统的技术，以日志的形式记录文件的变化。
JFS通过记录文件结构而不是数据本身的变化来保证数据的完整性。
这种方式可以确保在任何时刻都能维护数据的可访问性。
Redis：是一个key-value存储系统。
和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string（字符串卜list （链表卜set（集合卜zset（sorted set --有序集合）和hash （哈希类型）。
这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。
在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。
与memcached —样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。
区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave（主从）同步。
HBase : Hadoop Database,是一个高性、高性能、面向列、可伸缩的，利用HBase技术可在廉价PC Server 上搭建起大规模化集群。
1.1. 服务端服务端提供了配置信息分发、重试消息管理和消息存储与分发这三大类功能。
每个服务端实例都具备这三类功能的服务能力，但是在实际部署上这三类功能对应三个不同的集群，对应每一个实例功能不叠加。
在测试环境和库房等资源有限的环境下，这三类功能由同一个服务端实例提供服务。
配置信息分发：负责客户端参数变更时与消息分配的服务端实例变更时通知客户端。
重试消息管理：主要用于对业务系统临时处理不了的消息进行存放，然后再按照一定的策略投递给客户端处理。
京东行业云--惠州政务云概要设计v2
垂பைடு நூலகம்搜索
信息处理
基于结构化、半结构化、非结构化 海量数据的存储管理
大数据与高并发处理能力为新一代信息化政府的 建设在技术上提供可行性
基于大数据的政务分析与改进能力
第一阶段：IaaS平台构建
第一步
•在一定规模（按照业务运算需求）的IT基础设施上部署IaaS服务私有云平台， 配置服务器、网络、存储等IT硬件基础设施，协作运行。
第二步
•在IaaS平台上，部署存储服务及分布式数据库环境，为虚拟机和Image镜像及 块存储需求配置存储服务，建立云数据库（关系型/非关型数据库环境），建 立JDS分布式数据库环境。
第四步
•政务云平台服务自动化计费管理；
第四阶段：构建PaaS和大数据平台
第一步
•利用SOA服务标准框架、消息平台、工作流及缓存等产品和技术，构建政务云 PaaS平台，实现现有及新业务应用系统的服务框架标准化、通讯标准化，开发 标准化、数据访问层的标准化。
第二步
•在物理IT基础设施的环境中构建大数据平台，初期先把多源数据提取，并做好 大数据的存储，存放在分布式文件系统中和K/V非关系型数据库中，大数据的 数据类型分为两部分，IT基础设施数据和政务业务数据。
服务
支撑平台
BPM
基 础 架 构
数据访问组件
基 础 设 施
硬件层 数据层
数据存储
硬件设施
大数据平台架构图
引 擎 层
数据推送
计 算 层 数 据 层
实时 T+1
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
京东应用架构设计
台、仓储平台、物流平台、支付平
台、广告平台等 • 基础业务下沉，可复用。如用户、
商品、类目、促销、时效等
4. 区分主流程、辅流程
• 分清哪些是电商的主流程。运行时，
3. 隔离不同类型的业务
• 交易业务是签订买家和卖家之间的
优先保证主流程的顺利完成，辅流
6 618经验
容量规划
• 容量指标选择 • 压测 • 服务关系分析 • SLA制定 • 依赖治理
• 监测容量指标数 据 • 为扩容、降级、 降级提供依据
• 下单调用链分析：每 笔交易对应tps • 单量预测：根据历史 数据，预测618单量 • 根据调用链模型，估 算各节点业务峰值
下单调用链模型
下单调用链
7 总结
架构总结
解耦/拆分
1. 2. 3. 4. 电商业务域 核心、非核心业务 主流程、辅流程 业务规则分离
抽象
集成
1. 跨业务域调用异步 2. 非核心业务异步
复用
1. 基础业务下沉，可 复用
治理
1. 厘清业务边界、 作用域
业务
应用
1. 2. 3. 4.
应用集群水平扩展 按业务域分离应用 按功能分离应用 按稳定性分离应用
应用抽象化：应用只依赖服务抽象， 不依赖服务实现细节、位置 数据库抽象化：应用只依赖逻辑数据 库，不需要关心物理库的位置和分片 服务器抽象化：应用虚拟化部署，不 需要关心实体机配置，动态调配资源
•
不过度设计
5
•
架构原则
容错设计
4 3
•
松耦合
服务自治：服务能彼此独立修改、 部署、发布和管理。避免引发连 锁反应 集群容错：应用系统集群，避免 单点
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。
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。
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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freight_template运费模板运费模板shop_address店铺地址- 店铺地址shop_banner_publish店铺轮播（展示）- 店铺轮播（展示）shop_banner店铺轮播（设定）- 店铺轮播（设定）shop_base_layout店铺基础布局(平台级)- 店铺基础布局(平台级)shop_base_module店铺基础模块(平台级)- 店铺基础模块(平台级)shop_brand店铺品牌- 店铺品牌shop_category_seller店铺自定义分类店铺自定义分类shop_customer_service店铺客服信息表- 店铺客服信息表shop_delivery_type运送方式运送方式shop_domain_mapper店铺自定义域名- 店铺自定义域名shop_evaluation店铺评价店铺评价shop_fare店铺运费- 店铺运费shop_favourite 店铺收藏店铺收藏shop_info_for_query店铺被查询规则- 店铺被查询规则shop_info_snapshot店铺信息-快照- 店铺信息-快照shop_info店铺信息- 店铺信息shop_instance_layout店铺实例布局(商家店铺实例布局级)-shop_instance_module_extend店铺实例模店铺实例模块扩展(商家级) 块扩展(商家级)-shop_instance_module店铺实例模块(商家店铺实例模块(商家级)级)-店铺实例页面(商家级)shop_instance_page店铺实例页面(商家级)-店铺实例模板(商家级)shop_instance_template店铺实例模板(商家级)-shop_modify_detail 店铺信息修改表店铺信息修改表shop_modify_info 店铺信息修改信息表店铺信息修改信息表shop_platform_category店铺在平台上的分店铺在平台上的分类类-shop_preferential_way优惠方式优惠方式shop_publish_layout店铺展示布局(商家店铺展示布局(商家级)级)-店铺展示模块扩展(商家级) 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物流信息表VIII.1表base_dictionary 物流信息表的栏的清单IX表base_jms_listener消息记录表IX.1表base_jms_listener消息记录表的栏的清单X表base_msg_record基础信息记录X.1表base_msg_record基础信息记录的栏的清单XI表base_send_message TDK设置表XI.1表base_send_message TDK设置表的栏的清单XII表base_sms_config基础配置XII.1表base_sms_config基础配置的栏的清单XIII表base_tdk_config基础信息TDK设置XIII.1表base_tdk_config基础信息TDK设置的栏的清单XIV表base_user_favorite用户收藏XIV.1表base_user_favorite用户收藏的栏的清单XV表base_website_message基础消息XV.1表base_website_message基础消息的栏的清单XVI表central_purchasing_activites_details集采详情表XVI.1表central_purchasing_activites_details集采详情表的栏的清单XVII表central_purchasing_activites集采活动表XVII.1表central_purchasing_activites集采活动表的栏的清单XVIII表central_purchasing_enterprise参与集采单位信息表XVIII.1表central_purchasing_enterprise参与集采单位信息表的栏的清单XIX表central_purchasing_ref_enterprise集采商品与集采单位关联表XIX.1表central_purchasing_ref_enterprise集采商品与集采单位关联表的栏的清单XX表central_purchasing_ref_order集采订单关联表XX.1表central_purchasing_ref_order集采订单关联表的栏的清单XXI表citic_pay_journal 支付记录数据交互表XXI.1表citic_pay_journal 支付记录数据交互表的栏的清单XXII表company_pay_job 存放企业用户自动支付的记录表XXII.1表company_pay_job 存放企业用户自动支付的记录表的栏的清单XXIII表complain 仲裁信息表XXIII.1表complain 仲裁信息表的栏的清单XXIV表contract_info 协议表XXIV.1表contract_info 协议表的栏的清单XXV表contract_mat 协议明细表XXV.1表contract_mat 协议明细表的栏的清单XXVI表contract_order 协议订单表XXVI.1表contract_order 协议订单表的栏的清单XXVII表contract_payment_term 协议付款合同表XXVII.1表contract_payment_term 协议付款合同表的栏的清单XXVIII表contract_url_show 协议附件地址表XXVIII.1表contract_url_show 协议附件地址表的栏的清单XXIX表coupon_info优惠券主表XXIX.1表coupon_info优惠券主表的栏的清单XXX表coupon_user优惠券与用户的关联表XXX.1表coupon_user优惠券与用户的关联表的栏的清单XXXI表coupon_using_range优惠券使用围表XXXI.1表coupon_using_range优惠券使用围表的栏的清单XXXII表date_dic 静态日期表表date_dic 静态日期表的栏的清单XXXII.1XXXIV表delivery_addressbase交货地址XXXIV.1表delivery_addressbase交货地址的栏的清单XXXV表delivery_express_company交付快递公司XXXV.1表delivery_express_company交付快递公司的栏的清单XXXVI表delivery_fee_info交付费用信息XXXVI.1表delivery_fee_info交付费用信息的栏的清单XXXVII表delivery_info交付信息XXXVII.1表delivery_info交付信息的栏的清单XXXVIII表delivery_status订单配送状态表XXXVIII.1表delivery_status订单配送状态表的栏的清单XXXIX表delivery_useful_address_info用户地址信息XXXIX.1表delivery_useful_address_info用户地址信息的栏的清单XL表factorage_journal 第三方支付的手续费记录表XL.1表factorage_journal 第三方支付的手续费记录表的栏的清单XLI表field_certification_attachment认证附件XLI.1表field_certification_attachment认证附件的栏的清单XLII表field_certification认证信息XLII.1表field_certification认证信息的栏的清单XLIII表field_identification_audi实地认证审核表XLIII.1表field_identification_audi实地认证审核表的栏的清单XLIV表field_identification_picture实地认证图片表XLIV.1表field_identification_picture实地认证图片表的栏的清单XLV表finance_account_info 金融配置表XLV.1表finance_account_info 金融配置表的栏的清单XLVI表finance_withdraw_apply提现申请XLVI.1表finance_withdraw_apply提现申请的栏的清单XLVII表finance_withdraw_record提现记录XLVII.1表finance_withdraw_record提现记录的栏的清单XLVIII表inquiry_info 询价表XLVIII.1表inquiry_info 询价表的栏的清单XLIX表inquiry_mat 询价明细表XLIX.1表inquiry_mat 询价明细表的栏的清单L表inquiry_order 询价订单表L.1表inquiry_order 询价订单表的栏的清单LI表integral_config 积分配置表LI.1表integral_config 积分配置表的栏的清单LII表invoice 发票表LII.1表invoice 发票表的栏的清单LIII表invoice_pic 发票对应图片表LIII.1表invoice_pic 发票对应图片表的栏的清单LIV表item_attr_value_item(属性属性值和商品关系表)LIV.1表item_attr_value_item(属性属性值和商品关系表)的栏的清单LV表item_attr_value商家属性值关联表LV.1表item_attr_value商家属性值关联表的栏的清单LVI表item_attribute_value商品属性值LVI.1表item_attribute_value商品属性值的栏的清单LVII表item_attribute商品属性LVII.1表item_attribute商品属性的栏的清单LVIII表item_attr商家属性关联表LVIII.1表item_attr商家属性关联表的栏的清单LIX表item_brand_ky商品品牌kyLIX.1表item_brand_ky商品品牌ky的栏的清单LX表item_brand商品品牌LX.1表item_brand商品品牌的栏的清单LXI表item_category_attr_shop类目属性和店铺关系表LXI.1表item_category_attr_shop类目属性和店铺关系表的栏的清单LXII表item_category_attr_value商品类别属性值关系LXII.1表item_category_attr_value商品类别属性值关系的栏的清单LXIII表item_category_attr商品类别属性关系表LXIII.1表item_category_attr商品类别属性关系表的栏的清单LXIV表item_category_brand_ky商品类别品牌关系表kyLXIV.1表item_category_brand_ky商品类别品牌关系表ky的栏的清单LXV表item_category_brand商品类别品牌关系表LXV.1表item_category_brand商品类别品牌关系表的栏的清单LXVI表item_category_copy商品类别copyLXVI.1表item_category_copy商品类别copy的栏的清单LXVII表item_category_ky商品类别ky LXVII.1表item_category_ky商品类别ky的栏的清单LXVIII表item_category商品类别LXVIII.1表item_category商品类别的栏的清单LXIX表item_evaluation_reply评价回复LXIX.1表item_evaluation_reply评价回复的栏的清单LXX表item_evaluation_show 晒单表LXX.1表item_evaluation_show 晒单表的栏的清单LXXI表item_evaluation店铺商品评价LXXI.1表item_evaluation店铺商品评价的栏的清单LXXII表item_favourite 商品收藏表LXXII.1表item_favourite 商品收藏表的栏的清单LXXIII表item_old二手商品LXXIII.1表item_old二手商品的栏的清单LXXIV表item_picpdf商品图册PDF LXXIV.1表item_picpdf商品图册PDF的栏的清单LXXV表item_picture商品图片LXXV.1表item_picture商品图片的栏的清单LXXVI表item_price商品价格- LXXVI.1表item_price商品价格-的栏的清单LXXVII表item_sales_volume 销量统计表LXXVII.1表item_sales_volume 销量统计表的栏的清单LXXVIII表item_section商品区间表LXXVIII.1表item_section商品区间表的栏的清单LXXIX表item_sku_inquiry_price商品SKU询价LXXIX.1表item_sku_inquiry_price商品SKU询价的栏的清单LXXX表item_sku_picture商品sku图片- LXXX.1表item_sku_picture商品sku图片-的栏的清单LXXXI表item_sku商品LXXXI.1表item_sku商品的栏的清单LXXXII表item商品信息表LXXXII.1表item商品信息表的栏的清单LXXXIII表mall_ad_count点击统计LXXXIII.1表mall_ad_count点击统计的栏的清单LXXXIV表mall_advertise商城广告LXXXIV.1表mall_advertise商城广告的栏的清单。