【活动回顾 】阿里云网络技术赋能新零售-阿里云栖TechDay福州站(转载)
原文由爱普众创所创作,转自链接:https://www.toutiao.com/i6542693931425989134
Hey,想跟你聊聊关于新零售和技术那些事
[ 如何用互联网方式改造传统的门店经营模式?]
[门店的商品,物流和数据如何有效的利用,有没有切实的技术解决方案?]
这些疑问,是目前大多数做新零售和电商的创业者常问的,
近年来零售领域做过多次尝试,
运用大数据和云计算进行定制化探索,
利用各自的优势完成线上线下供应链闭环,
有没有一种方式更接近初创企业,
即使不用那么庞大的体系,也可以便民受用?
阿里云栖TechDay第56期
技术赋能新零售全国巡演首站——阿里巴巴创新中心(福州台江)
我们期望用在线化和数据化的方式帮助零售企业,输出符合起步的创业公司新零售的技术型解决方案,让技术赋能新零售。
来自阿里云的资深产品专家——彭华先生,先后负责了
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MySQL 大表优化方案,收藏了细看!
当 MySQL 单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化。 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候 MySQL 单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用 TINYINT 、 SMALLINT 、 MEDIUM_INT 作为整数类型而非 INT ,如果非负则加上 UNSIGNED ; VARCHAR 的长度只分配真正需要的空间; 使用枚举或整数代替字符串类型; 尽量使用 TIMESTAMP 而非 DATETIME ; 单表不要有太多字段,建议在 20 以内; 避免使用 NULL 字段,很难查询优化且占用额外索引空间; 用整型来存 IP。 索引 索引并不是越多越好,要根据查询有针对性的创建,考虑在 WHERE 和 ORDER BY 命令上涉及的列建立索引,可根据 EXPLAIN 来查看是否用了索引还是全表扫描; 应尽量避免在 WHERE 子句中对字段进行 NULL...
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GoPro芯片供应商安霸推出CV1芯片,转战自动驾驶市场
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