业务用例和业务流程的构架 图片针对“找业务用例”和“分析业务流程”两个阶段,梳理了相应的读书笔记。 重新归纳业务建模,包含三个过程: 1. 找业务用例 业务用例需要关注业务执行者,业务用例,服务于业务执行者的“组织”。 业务用例为业务执行者提供的服务产生的价值,应该以完成“”愿景里的目标”为目的 3. 分析业务流程 业务流程需要关注业务工人,业务实体,以及他们之间协同的流程。 他们协同的过程,形成了一个生产价值的链条。 最终改造后的流程,可以更经济实惠地实现业务用例,让业务用例产生服务价值。 6月23-26晚剔除“伪创新”的领域驱动设计-网络公开课 《软件方法》书中自测题-题目全文+分卷自测(1-8章)16套111题 《软件方法》强化自测题集110题 CTO也糊涂的常用术语:功能模块、业务架构
<3>最后一个就是开源资源的利用,2024年GitHub上AI的开源项目增长超7万,业务场景也涉及了各个领域。针对目前国内中小SaaS企业来说,没有能力去做AI的底层研究。 一方面可以快速找到合适的模型用来提升应用效果,另一方面巨大的模型库让SaaS企业可以直接跳过训练过程,找到符合行业场景的模型而无需微调。 这块业务存在着巨大商机,如果把AI整个业务比作一台发动机的话,数据链的业务就好比汽油。SaaS企业如果实现了让AI快速理解业务资料输出问题,就好比发明了如何生产汽油的技术。 对应于AI浪潮,对标的的是目前公有云服务商,比如阿里,腾讯,百度等,他们提供开源模型的快速部署能力,GPU服务器的租赁,向量库的租赁。 结果,人云亦云为了贴AI标签而AI,成本激增反而会丧失自己的优势业务能力,变的虚弱不堪。 <3>被骗者:在淘金热期间,许多淘金者被骗,购买了劣质的工具或被引入虚假的金矿。
3.因为当前表结构为:一个视频对应一个或多个类别。所以如果要group by类别,需要先将类别进行列转行(展开),然后再进行count即可。 4.最后按照热度排序,显示前10条。 3. 将相关视频的id进行列转行操作 select explode(relatedId) as videoId from t1; 3. inner join video_orc t3 on t2.videoId = t3.videoId) t4 lateral view explode(category) t_catetory 3. 统计对应类别(Music)中的视频热度。 最终代码: 1.
<3>最后一个就是开源资源的利用,2024年GitHub上AI的开源项目增长超7万,业务场景也涉及了各个领域。针对目前国内中小SaaS企业来说,没有能力去做AI的底层研究。 一方面可以快速找到合适的模型用来提升应用效果,另一方面巨大的模型库让SaaS企业可以直接跳过训练过程,找到符合行业场景的模型而无需微调。 这块业务存在着巨大商机,如果把AI整个业务比作一台发动机的话,数据链的业务就好比汽油。SaaS企业如果实现了让AI快速理解业务资料输出问题,就好比发明了如何生产汽油的技术。 对应于AI浪潮,对标的的是目前公有云服务商,比如阿里,腾讯,百度等,他们提供开源模型的快速部署能力,GPU服务器的租赁,向量库的租赁。 结果,人云亦云为了贴AI标签而AI,成本激增反而会丧失自己的优势业务能力,变的虚弱不堪。 <3>被骗者:在淘金热期间,许多淘金者被骗,购买了劣质的工具或被引入虚假的金矿。
即插即用的Vue3业务组件库,让中后台开发回归简单EaseUI是一套为「快速复制」而生的Vue3业务组件库。每个组件都是独立的.vue单文件,不依赖任何外部样式或工具函数,直接复制到你的项目即可使用。 打造一套极致轻量、即拷即用的业务组件,让开发者可以像复制一段代码一样简单地复用组件。 、Vuetify等无样式库-不依赖TailwindCSS、UnoCSS等原子类框架纯Vue3+SCSS-所有组件样式独立编写这意味着:如果你的项目已经使用ElementPlus,可以无缝集成如果你的项目没有 ElementPlus,只需安装它即可不会有多个UI库的样式冲突问题解决真实业务痛点每个组件都源于实际项目需求:组件解决的痛点反馈组件xly-drawer侧边滑出面板,替代Dialog更适合复杂表单场景 ✅需要快速搭建中后台——不用研究组件库文档,复制就能用✅维护多个项目——组件随时跨项目复用,无依赖负担✅对现有组件库不满意——轻量替代,可自由修改源码✅学习Vue3组件设计——源码简洁,适合学习参考快速开始环境要求
欺诈判断3:信息不一致。 比如借款人张xx和借款人吴x填写信息为同事,但是两个人填写的公司名却不一样。
这一部分主要介绍如何实现下订单的业务,下订单的业务主要涉及到SalesOrder,OrderItem,CustomerInfo与ProductInfo几个领域对象 public partial class
跟踪语句_业务单据_BOM select * from t_TableDescription where Ftablename like '%ICBOM%' select * from t_FieldDescription ) VALUES (1039,'2','2',0,1039) UPDATE ICMaxNum SET FMaxNum=1039 WHERE FTableName='ICBOMGroup' 跟踪语句_业务单据 419C-B058-1C415CB26A0E}' 跟踪语句_业务单据 TempOrder select * from t_FieldDescription where FTableID=9 select FProperty,* from t_stock 跟踪语句_业务单据 ON u1.FUnitID=t3.FItemID 跟踪语句_业务单据_销售订单 select * from t_TableDescription where FTableName='seorder' select
数据库是整个系统的核心,如果主用数据库中断或故障,你的业务什么时间内能恢复? 一、数据库是否必须做冗余? 墨菲定律,鸡蛋不能放在同一个篮子中。 二、国家对数据灾备恢复有六级的分类 对于2、3级的一般性业务,至少保证每天备份一次,RPO/RTO按天级别。即数据允许丢失、数据恢复的时间可以是天级别。 对于4级的重要业务,至少每天全量+增量备份,RPO/RTO从小时到天级别。 对于5的关键业务,要求数据丢失不能超过30分钟,即RPO小于等于30分钟。并能够在分钟级别恢复业务,即RTO分钟级。 2、数据库快速恢复解决方案(应尽量缩短RTO时间,也就是数据恢复的时间量) 原理:当主用数据库中断时,能够通过快速切换数据库,将业务切换到正常工作的数据库上。 也可以采用第三方工具,如Zookeeper,通过检测数据库的状态,当异常时向应用程序返回正常工作的数据库IP地址。 3、大家一定会问第6级的业务如何恢复,仅靠标准公有云难以满足。
以这个为出发点,我觉得很多DBA对于自己负责的数据库业务其实是不了解的,比如这个数据库数据量情况,数据变化情况,对象(表,索引)的分布情况,整体的SQL质量情况等,或者更高的一个要求,我们负责了100套数据库业务 ,这些数据库半天内产生了多少数据量,什么时候会是业务的高峰,什么时候相对会比较平稳,这些是我们应该了解的,但是显然这是我们忽视的。 所以通过这些数据可以得出一个初步的结论,这个数据库是一个典型的TP业务,数据变更很频繁,算是一个偏TP层面的业务。 ? 再来看一个数据,这个数据库的数据量不大,从两次的时间采集的数据来看,日志没有切换,更关键的,偏移量没有发生任何变化,所以通过这个层面来看,这很可能是一个僵尸业务,可以持续关注。 ? 再来看一个业务,这个数据库的数据量比较大,有60多G,日志切换切换很频繁,数据量的增长相对较快,所以这很可能是一个密集型写入的日志业务。 ? 通过这些数据分析,就会得到一些有效的数据模型。
说说跨库用过Oracle和DB2这样的数据库的朋友应该听过一次名词,叫DBLink。A库的本地表和通过DBLink的B库的进行关联,效果通常不太好(反正比本地查询慢,应该都有这个感觉。 (总数1万条)同库根据A表逐条提交更新B表 完成耗时: 11217 ms同库根据A表逐条提交更新B表 平均每条耗时: 22.43ms同库根据A表批量提交更新B表 完成耗时: 669 ms同库根据A表批量提交更新 这是数据库本身刷脏机制决定的。批量就是比逐条提交快。那么跨数据库呢?在一个数据库上有A在另外一个数据库上有B两个表根据A表的数据更新B表。以500条为测试样本。 (总数1万条)跨库根据A表逐条提交更新C表 完成耗时: 18970 ms跨库根据A表逐条提交更新C表 平均每条耗时: 37.94 ms跨库根据A表批量提交更新C表 完成耗时: 9149 ms跨库根据A表批量提交更新 如果车票的表和支付的表(或者说账户的表)不是一个数据库。那么就是要从一个数据库查到了,通过接口或者服务去另外一个数据库更新。
最近总有一些初学Go语言的小伙伴问我在业务开发中一般都使用什么web框架、开源中间件;所以我总结了我在日常开发中使用到的库,这些库不一定是特别完美的,但是基本可以解决日常工作需求,接下来我们就来看一下。 大多数日志库基本都是基于反射的序列化和字符串格式化的,这样会导致在日志上占用大量CPU资源,不适用于业务开发场景,业务对性能敏感还是挺高的。 github地址:https://github.com/uber-go/zap jsoniter 做业务开发离不开json的序列化与反序列化,标准库虽然提供了encoding/json,但是它主要是通过反射来实现的 cron上手也是非常容易的,看一个官方的例子: package main import ( "fmt" "time" "github.com/robfig/cron/v3" ) func 总结 本文列举的几个库都是经常被使用的开源库,这几个库你都掌握了,基本的业务开发都没有啥问题了,一些初学者完全可以通过这几个库达到入门水平。
(3) 1 [ 单选题 ]如果用阿布思考法帮助改进“春运坐火车”的流程,以下选项中,最应该做的是: A) 观察某位农民工春运回家时的各种辛苦,从中找出改进点。 A) 0个 B) 1个 C) 2个 D) 3个 3 [ 单选题 ]把一百年以前的银行和现在的银行作对比,以下说法最正确的是: A) 一百年以前的银行里面只有人,没有系统。 B) 和一百年前对比,银行业务流程的变化比涉众利益的变化要大。 C) 一百年以前的银行里面也有系统,例如算盘、纸、笔等等。 D) 和一百年前对比,银行的业务用例即业务流程并没有变。 D) 围绕着待引入系统拼凑业务流程 11 [ 多选题 ]图中是《软件方法(上)业务建模和需求》第2版的章节编号,(1)-(6)是患者看病的某场景。 (3)医生说“我在尝试一种新的疗法,所以没有患者让我拍片” (4)拿患者第一次来找本医生看病之前拍的片子作为本医生当前治疗的依据。
简介: 针对业务库MySQL Binlog日志数据进行数据同步,从MySQL到Kafka,最终实现实时(准实时)数据采集。 产品目标完成实时数据采集,拉取业务数据库数据。 (GTID)3、可以对数据进行分区,解决数据倾斜的问题,发送到Kafka的数据支持database、table、column等不同级别的数据分区。 Maxwell配置其他参数根据用途,maxwel将MySQL划分为3种角色:① host:主机。建立maxwell库表,存储捕获到的schema等信息。 /table_\d+/’# 排除所有库所有表,仅匹配db1数据库--filter=’exclude:.
要通过 YashanDB 数据库提升业务决策能力,首先需要理解数据库如何在数据存储、分析和提取过程中支持决策。以下是一些具体的方法:1. 数据整合与集中化YashanDB能够有效整合多种数据源。 通过将各类业务数据(如销售数据、客户数据、财务数据等)统一存储在一个平台上,能够提供一个全面的视角,帮助决策者更好地理解各个部门和业务的现状。 通过高效的查询语言和分析工具,业务分析师可以快速对数据进行切割和处理,从而更好地理解市场趋势、客户行为和产品表现等关键业务领域。 - 多维度分析:可以进行多维度的分析,查看不同条件下的数据表现,帮助发现潜在的业务机会或问题。3. 预测与趋势分析使用YashanDB中的机器学习模块或数据挖掘工具,能够通过历史数据预测未来趋势。 - 提高效率:实时追踪和调整业务流程,确保每一环节的顺畅进行。总结通过YashanDB数据库,企业可以获得更高效、更精准的数据处理与分析能力,进而做出更为科学、数据驱动的决策。
数据库设计说明 1. t_user 用户表 表名列名 数据类型(精度范围) 空/非空 约束条件 其他说明 id int 非空 种子,自增1 用户唯一标识 name Varchar(20) 非空 帐号
---- Vue3 的插件系统 一段代码给 vue 的应用实例添加全局功能。它的格式是一个暴露出 install() 方法的 Object,或者一个 function。 添加全局方法或者属性 添加全局资源,指令,过滤器(vue3已移除)等。 通过全局混入来添加一些组件选项。 通过 config.globalProperties 来添加 app 实例方法。 使用插件内容 import { inject } from 'vue'; const test = inject('test') console.log(' ~ test', test); 创建组件库基本结构代码 l-text.vue defaultProps.ts useComponentCommon.ts 创建组件库入口文件 整体导入 所有组件一次性全部导入作为插件使用 import LegoComponent
动态库是 注入工具 使用 ptrace 函数强行向远程进程 注入的 动态库 , 这种方法侵入性极大 , 会破坏远程进程的运行环境 , 因此该动态库越简洁越好 ; 注入动态库 就执行一个操作 , 就是加载 包含真正的逆向业务逻辑的 libnattive.so 动态库 , 然后启动该动态库即可 , 执行完毕后 , 马上在远程进程中销毁注入的 libbridge.so 动态库 ; 一、加载 libnattive.so 动态库的主要操作是 加载 libnattive.so 动态库 , 并执行该动态库的 invoke 方法 ; libbridge.so 动态库对应的 bridge.c 源码如下 : #include < 参数 1 ( pthread_t *tidp ) : 线程标识符指针 , 该指针指向线程标识符 ; 参数 2 ( const pthread_attr_t *attr ) : 线程属性指针 ; 参数 3 *start_rtn)(void*) ) : 线程运行函数指针 , start_rtn 是一个函数指针 , 其参数和返回值类型是 void* 类型 ; 参数 4 ( void *arg ) : 参数 3
核心子系统 核心库(Core namespace)实现了这些特性: 一个实现了引用计数的RefCounted基类 一个运行时类型信息系统(RTTI) 一个模板智能指针, 用于处理RefCounted 对象的生命周期 一个由类名创建C++对象实例的工厂机制 一个中央Server对象用于建立基本的Nebula3运行环境 对象模型 Nebula3在C++对象模型的基础之上实现了下面这些新特性: 基于引用计数和智能指针的生命周期管理 不过引用计数泄露(程序退出时还仍然存在的对象)时Nebula3会提醒你. 创建Nebula3对象 从Core::RefCounted继承的类可以通过3种不同的方式进行创建: 直接通过静态的Create方法: Ptr<MyClass>myObj=MyClass::Create( 很多Nebula3的核心对象都是单件, 就是只存在一个实例, 并且所有其它对象都知道它.
现代业务系统对数据库的性能和稳定性提出了严格要求,但在实际应用中,系统往往面临性能瓶颈、数据一致性维护复杂以及扩展能力不足等挑战。 本文将基于YashanDB体系架构,深入解析其核心技术及部署优化方法,帮助开发人员和数据库管理员提升业务性能和系统可用性。 主备复制和故障切换主备复制通过redo日志传输实现主库与备库数据同步,支持同步与异步复制模式。支持Switchover计划内切换和Failover故障切换,确保业务连续性。 通过合理利用存储结构、多版本并发控制、分布式并行执行及高可用复制机制,用户可有效提升数据库性能与稳定性。 建议数据库开发和运维团队深入理解并实践本文方法,在项目环境中实施索引设计优化、合理调整并行度及存储参数,并结合高可用架构保障业务持续性,实现系统的整体业务优化。