之前在工作中,需要实现商品规格功能,做了很长一段时间,现在回过头来整理下设计思路. sku,spu概念: SPU = Standard Product Unit (标准化产品单元),SPU是商品信息聚合的最小单位,是一组可复用.易检索的标准化信息的集合,该集合描述了一个产品的特性. SKU=stock keeping unit(库存量单位) SKU即库存进出计量的单位(买家购买.商家进货.供应商备货.工厂生产都是依据SKU进行的),在服装.鞋类商品中使用最多最普遍. 例如纺织品中一个SKU通常表

1.什么是SKU,SPU SKU:Stock Keeping Unit (库存量单位)SKU即库存进出计量的单位,可以是以件.盒.托盘等为单位,是物理上不可分割的最小存货单元.在使用时要根据不同业态,不同管理模式来处理.在服装.鞋类商品中使用最多最普遍. 如:iPhone X 全网通黑色256G 就是一个SKU,表示了具体的规格.颜色等信息. SPU:Standard Product Unit (标准产品单位)SPU是商品信息聚合的最小单位,是一组可服用.易检索的标准化信息的集合,该集合描述了一

数据库设计的三大范式:为了建立冗余较小.结构合理的数据库,设计数据库时必须遵循一定的规则.在关系型数据库中这种规则就称为范式.范式是符合某一种设计要求的总结.要想设计一个结构合理的关系型数据库,必须满足一定的范式. 在实际开发中最为常见的设计范式有三个:第一范式是最基本的范式.如果数据库表中的所有字段值都是不可分解的原子值,就说明该数据库表满足了第一范式:第二范式在第一范式的基础之上更进一层.第二范式需要确保数据库表中的每一列都和主键相关,而不能只与主键的某一部分相关(主要针对联合主键而言).也

MySQL基于左右值编码的树形数据库表结构设计   在关系型数据库中设计树形的数据结构一直是一个十分考验开发者能力的,最常用的方案有主从表方案和继承关系(parent_id)方案.主从表方案的最大缺点是树形结构的深度扩展困难,一般来说都是固定的,适合深度固定的需求.继承关系方案设计和实现自然而然,非常直观和方便.缺点当然也是非常的突出:由于直接地记录了节点之间的继承关系,因此对Tree的任何 CRUD操作都将是低效的,这主要归根于频繁的“递归”操作,递归过程不断地访问数据库,每次数据库IO都会有

说明:近期做部分表结构设计,在word里设计调整好了,需要整理到PowerDesigner中,但是手工录入太麻烦. 找了个工具(地址:http://www.cnblogs.com/hwaggLee/p/5542078.html),将其做了部分修改和完善,并支持多个表同时导入. 使用方法: 1.整理Excel.文件名为Temp.xlsx,放到D:根盘目录下.每个sheet页是一个表,格式如下: 2.打开PowerDesinger,新建模型 3.打开命令执行功能. 4.将脚本复制到窗口中,点Run,

表结构设计1详细注释代码 # _*_coding:utf-8_*_ __author__ = 'luoahong' from assets.myauth import UserProfile from django.db import models class Asset(models.Model): asset_type_choices = ( ('server', u'服务器'), ('networkdevice', u'网络设备'), ('storagedevice', u'存储设备'),

1.RBAC 概述 2.表结构设计 2.1.用户表 2.2.角色表 2.3.权限表 2.4.用户角色(关系)表 2.5.角色权限(关系)表 3.总结 1.RBAC 概述 RBAC(Role-Based Access Control)即基于角色的访问控制,是一种权限设计思想.在 RBAC 中,权限与角色相关联,用户通过成为适当角色的成员来获得这些角色的权限.相较传统的访问控制(自主访问.强制访问)来说,RBAC 能更好的支持最小权限.责任分离和数据抽象等原则,极大地简化了权限的管理. 在一个组织中

商品规格表结构设计 商品规格包括规格组合.规格项,规格项为规格组的成员. 规格组 |-规格项:规格值 |-规格项:规格值 规格组 |-规格项:规格值 |-规格项:规格值 同一类商品的规格相同. 方案一 使用多个表存储商品规格.在已有的商品分类表和商品表的基础上,增加商品规格分组表.商品规格项表.商品规格值表. 表设计 商品表:tb_item 列名       类型       键   说明 item_id  bigint     P     商品id cat_id    bigint     F

说起用户表,大概是每个应用/网站立项动工(码农们)考虑的第一件事情.用户表结构的设计,算是整个后台架构的基石.如果基石不稳,待到后面需求跟进了发现不能应付,回过头来反复修改用户表,要大大小小作改动的地方也不少.与其如此,不妨设计用户表之初就考虑可拓展性,争取不需要太多额外代价的情况下一步到位. 先前设计 idusernamepassword用户名加上密码,解决简单需求,留个id作为其他表的外键.当然,那时候密码还可能是明文存储,好点的知道md5. 后来呢,随着业务需求的拓展,要加个用户状态 st

首先,搞清楚商品与单品的区别.例如,iphone是一个单品,但是在淘宝上当很多商家同时出售这个产品的时候,iphone就是一个商品了. 商品:淘宝叫item,京东叫product,商品特指与商家有关的商品,每个商品有一个商家编码,每个商品下面有多个颜色,款式,可以有多个SKU. SPU = Standard Product Unit (标准化产品单元) SPU是商品信息聚合的最小单位,是一组可复用.易检索的标准化信息的集合,该集合描述了一个产品的特性.通俗点讲,属性值.特性相同的商品就可以称为一

表结构设计器(EZDML)是一个免费的数据库建表的小软件,可高速的进行数据库表结构设计.建立数据模型,能迅速生成代码模板.简单界面和字典文档,支持脚本编程. 新版本号大概有下面改进: 1.修复了部分BUG. 2.导出文件支持WORD和HTML(模型图上右键导出.默认导出EXCEL.可选择文件类型为WORD和HTML): 3.支持为每一个表设置不同的背景颜色(模型图上选表右键设置实体颜色): 4.表属性的生成页支持特殊复制,可将生成结果复制为C.JAVA.DELPHI.PL/SQL等代码字符串

1.需求分析 .项目 ()业务 ()权限的管理 .CRM customer relationship management 客户关系管理系统 .谁来使用CRM? 销售&&班主任&&讲师&&助教 .项目的需求分析 ()注册 ()登录 ()销售 .客户信息管理 增加 编辑 展示 客户信息(删除一般不用它做,后台管理员来做,为了信息安全) .跟进信息管理 增加 编辑 展示 跟进信息 .报名信息的管理 增加 编辑 展示 报名信息 .缴费记录的管理 增加 编辑 展示

对于订单来说,主要的表就是ORDER_HEADER和ORDER_ITEM.ORDER_HEADER就是所谓的订单头,一条记录代表一条订单. ORDER_PAYMENT_PREFERENCE是订单的支付,它有三个主要外键,ORDER_ID代表是哪个订单,PAYMENT_METHOD_ID代表是哪种具体付款方法,PAYMENT_METHOD_TYPE_ID代表哪种付款类型. 订单ORDER" title="ofbiz数据库表结构设计(3)- 订单ORDER"> ORDER_

ofbiz中,party的电话.地址等联系方式设计得非常巧妙,让我们来仔细分析一下. 有一个叫做CONTACT_MECH的表,这张表我们把它称作联系方式表,一个电话号码.一个通讯地址.一个电子邮件,都分别会在这张表里找到对应的一条记录.然后通过PARTY_CONTACT_MECH表与PARTY进行多对多关联,也就是一个PARTY可以对应多个联系方式,同样一个联系方式也可以对应多个PARTY(比如家庭成员共用一个电话号码). CONTACT_MECH" title="ofbiz数据库表结

ofbiz的精华就在于其数据结构(表结构)的设计.数据结构的通用性也决定了ofbiz几乎可以适用任何企业应用.我们首先来看看PARTY相关的表结构设计. 在ofbiz中,PARTY是个抽象概念,它可以是一个人(用户.员工.家人等等),也可以是个组织(公司.部门.项目组.供应商.集团客户等等).然而毕竟个人和组织的许多属性是不同的,比如姓名就只有个人有,组织只有组织名称等等,因此,在PARTY基础上派生出两个对象(两张表),PERSON带表个人,PARTY_GROUP代表组织.我们注意到在PERS

  表结构设计之  高表  与 宽表 选择       HBase 中的表可以设计为高表(tall-narrow table) 和 宽表(flat-wide table).         高表 : 列少而行多.          宽表 : 行少而列多.     根据之前介绍的 KeyValue 信息的筛选粒度信息,用户应当尽量将需要查询的维度或信息存储在行键中,因为他的筛选数据的效率最高.此外,HBase只能按行分片,因此高表更有优势.设想用户将一个电子邮件都存储在一行中.这在大部分情况下都是

Hbase的表结构设计与关系型数据库有很多不同,主要是Hbase有Rowkey和列族.timestamp这几个全新的概念,如何设计表结构就非常的重要. 创建 Hbase就是通过 表 Rowkey 列族 timestamp确定一行数据. 这与关系型数据库完全不同: 属性 HBase RDBMS 数据类型 只有字符串 丰富的数据类型 数据操作 简单的增删改查 不支持join 各种函数和表连接 存储模式 基于列式存储 基于表格结构和行式存储 数据保护 更新后仍然保留旧版本 替换 可伸缩性 轻易的增加节

数据库表的结构设计可谓是ofbiz除技术框架之外,另一个非常值得学习的方向.这篇文章我们来谈谈ofbiz对电子商务会员表的设计. PARTY ofbiz对人.团体进行了抽象,称之为party,翻译为中文称之为"会员"(但我觉得抛开领域,如果你也有相关的设计需求,在其他领域可能称之为团体更合适).会员在ofbiz被设计为一个抽象的概念(对应到面向对象设计中,你可以称其为一个基类),它有两个具体的延伸(继承者):分别是PERSON以及PARTY_GROUP.数据库的E-R图: 这里PERS

1.结构设计 1.1.    逻辑结构设计 Activiti使用到的表都是ACT_开头的. ACT_RE_*: ’RE’表示repository(存储),RepositoryService接口所操作的表.带此前缀的表包含的是静态信息,如,流程定义,流程的资源(图片,规则等). ACT_RU_*: ‘RU’表示runtime,运行时表-RuntimeService.这是运行时的表存储着流程变量,用户任务,变量,职责(job)等运行时的数据.Activiti只存储实例执行期间的运行时数据,当流程实例

SPU SPU = Standard Product Unit (标准化产品单位) SPU是商品信息聚合的最小单位,是一组可复用.易检索的标准化信息的集合,该集合描述了一个产品的特性.通俗点讲,属性值.特性相同的商品就可以称为一个SPU. SPU是一个商品编码 例如:iphone4就是一个SPU,与商家,与颜色.款式.套餐都无关. SKU SKU=stock keeping unit(库存量单位)SKU即库存进出计量的单位, 可以是以件.盒.托盘等为单位.SKU是商品下的一个分类属性(商品下一个

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.数据场景 1.表结构简介 任何工具类的东西都是为了解决某个场景下的问题,比如Redis缓存系统热点数据,ClickHouse解决海量数据的实时分析,MySQL关系型数据库存储结构化数据.数据的存储则需要设计对应的表结构,清楚的表结构,有助于快速开发业务,和理解系统.表结构的设计通常从下面几个方面考虑:业务场景.设计规范.表结构.字段属性.数据管理. 2.用户场景 例如存储用户基础信息数据,通常都会下面几个相关表结构:用户信息表.单点登