[PingCAP Meetup SH 5.26]TiDB在易果集团的应用
TiDB在易易果集团的应⽤用 .罗瑞星 2018 / 05 / 26 ⾃自我介绍 罗瑞星 ⼤大数据⾼高级⼯工程师@51job ⼤大数据架构师@易易果集团 负责易易果集团⼤大数据⽅方向架构设计,优化;数据⼯工具及产品的开发 • 背景介绍. • TiDB的应⽤用 • 未来规划 1 2 3 ⽬目录 CONTENTS 易易果集团介绍 易易果⽣生鲜电商易易果创⽴立于2005年年, 易易果集团由易易果⽣生鲜成⽴立,未来将 易易果集团由易易果⽣生鲜成⽴立,未来将 着⼒力力打造三个业务板块:全渠道运营、安鲜达物流和采购供应链,2017 年年与天猫⽣生鲜全⾯面融合,GMV达到100亿。 SKU数超过4000,线上最⼤大 ⼋八⼤大品类涵盖,线上最全 采购覆盖全球6⼤大洲 39个国家地区147个产地 冷链仓全国布局最⼴广,15地24仓 产能全国最⼤大,180万件/天 冷链物流全国规模最⼤大,覆盖全国近400 个城市 ⾏行行业最⼤大的⽣生鲜电商运营平台 性能 • 能够像随时接⼊入想要的数据 不不⽤用考虑容量量,性能等问题 权限管理理 • 细化的权限管理理 易易⽤用 • 让初级⼩小⽩白也能够⽅方便便使⽤用 • SQL⽽而不不是代码 赋能 • 能够为IT其他部⻔门提供服务 数据中台的建设 选择TiDB的理理由 分布式 能够横向拓拓展 简单易易⽤用 兼容MySQL协议,⽅方便便开发与 脚本迁移. 管理理和监控 脚本化的部署,扩容; Prometheus上详细的监控;0 码力 | 12 页 | 585.78 KB | 6 月前3Hello 算法 1.2.0 繁体中文 C# 版
屏觀看”,以獲得更好的閱覽體驗。 圖 0‑6 Python 程式碼的視覺化執行 第 0 章 前言 www.hello‑algo.com 8 0.2.4 在提問討論中共同成長 在閱讀本書時,請不要輕易跳過那些沒學明白的知識點。歡迎在評論區提出你的問題,我和小夥伴們將竭誠 為你解答,一般情況下可在兩天內回覆。 如圖 0‑7 所示,網頁版每個章節的底部都配有評論區。希望你能多關注評論區的內容。一方面,你可以瞭解 (??) ,其中 ? 為位數。當資料體量很大時,節省出來的執行時間就能創造較大價值(成本降低、體 驗變好等)。 在工程領域中,大量問題是難以達到最優解的,許多問題只是被“差不多”地解決了。問題的難易程度一方 面取決於問題本身的性質,另一方面也取決於觀測問題的人的知識儲備。人的知識越完備、經驗越多,分析 問題就會越深入,問題就能被解決得更優雅。 17 第 2 章 複雜度分析 Abstract 上的表現就會 更好。也就是說,演算法在不同的機器上的測試結果可能是不一致的。這意味著我們需要在各種機器上進行 測試,統計平均效率,而這是不現實的。 另一方面,展開完整測試非常耗費資源。隨著輸入資料量的變化,演算法會表現出不同的效率。例如,在輸 入資料量較小時,演算法 A 的執行時間比演算法 B 短;而在輸入資料量較大時,測試結果可能恰恰相反。因 此,為了得到有說服力的結論,我們需要測試各0 码力 | 379 页 | 18.79 MB | 10 月前3Hello 算法 1.2.0 繁体中文 Dart 版
屏觀看”,以獲得更好的閱覽體驗。 圖 0‑6 Python 程式碼的視覺化執行 第 0 章 前言 www.hello‑algo.com 8 0.2.4 在提問討論中共同成長 在閱讀本書時,請不要輕易跳過那些沒學明白的知識點。歡迎在評論區提出你的問題,我和小夥伴們將竭誠 為你解答,一般情況下可在兩天內回覆。 如圖 0‑7 所示,網頁版每個章節的底部都配有評論區。希望你能多關注評論區的內容。一方面,你可以瞭解 (??) ,其中 ? 為位數。當資料體量很大時,節省出來的執行時間就能創造較大價值(成本降低、體 驗變好等)。 在工程領域中,大量問題是難以達到最優解的,許多問題只是被“差不多”地解決了。問題的難易程度一方 面取決於問題本身的性質,另一方面也取決於觀測問題的人的知識儲備。人的知識越完備、經驗越多,分析 問題就會越深入,問題就能被解決得更優雅。 17 第 2 章 複雜度分析 Abstract 上的表現就會 更好。也就是說,演算法在不同的機器上的測試結果可能是不一致的。這意味著我們需要在各種機器上進行 測試,統計平均效率,而這是不現實的。 另一方面,展開完整測試非常耗費資源。隨著輸入資料量的變化,演算法會表現出不同的效率。例如,在輸 入資料量較小時,演算法 A 的執行時間比演算法 B 短;而在輸入資料量較大時,測試結果可能恰恰相反。因 此,為了得到有說服力的結論,我們需要測試各0 码力 | 378 页 | 18.77 MB | 10 月前3Hello 算法 1.2.0 繁体中文 Go 版
屏觀看”,以獲得更好的閱覽體驗。 圖 0‑6 Python 程式碼的視覺化執行 第 0 章 前言 www.hello‑algo.com 8 0.2.4 在提問討論中共同成長 在閱讀本書時,請不要輕易跳過那些沒學明白的知識點。歡迎在評論區提出你的問題,我和小夥伴們將竭誠 為你解答,一般情況下可在兩天內回覆。 如圖 0‑7 所示,網頁版每個章節的底部都配有評論區。希望你能多關注評論區的內容。一方面,你可以瞭解 (??) ,其中 ? 為位數。當資料體量很大時,節省出來的執行時間就能創造較大價值(成本降低、體 驗變好等)。 在工程領域中,大量問題是難以達到最優解的,許多問題只是被“差不多”地解決了。問題的難易程度一方 面取決於問題本身的性質,另一方面也取決於觀測問題的人的知識儲備。人的知識越完備、經驗越多,分析 問題就會越深入,問題就能被解決得更優雅。 17 第 2 章 複雜度分析 Abstract 上的表現就會 更好。也就是說,演算法在不同的機器上的測試結果可能是不一致的。這意味著我們需要在各種機器上進行 測試,統計平均效率,而這是不現實的。 另一方面,展開完整測試非常耗費資源。隨著輸入資料量的變化,演算法會表現出不同的效率。例如,在輸 入資料量較小時,演算法 A 的執行時間比演算法 B 短;而在輸入資料量較大時,測試結果可能恰恰相反。因 此,為了得到有說服力的結論,我們需要測試各0 码力 | 385 页 | 18.80 MB | 10 月前3Hello 算法 1.2.0 繁体中文 Kotlin 版
屏觀看”,以獲得更好的閱覽體驗。 圖 0‑6 Python 程式碼的視覺化執行 第 0 章 前言 www.hello‑algo.com 8 0.2.4 在提問討論中共同成長 在閱讀本書時,請不要輕易跳過那些沒學明白的知識點。歡迎在評論區提出你的問題,我和小夥伴們將竭誠 為你解答,一般情況下可在兩天內回覆。 如圖 0‑7 所示,網頁版每個章節的底部都配有評論區。希望你能多關注評論區的內容。一方面,你可以瞭解 (??) ,其中 ? 為位數。當資料體量很大時,節省出來的執行時間就能創造較大價值(成本降低、體 驗變好等)。 在工程領域中,大量問題是難以達到最優解的,許多問題只是被“差不多”地解決了。問題的難易程度一方 面取決於問題本身的性質,另一方面也取決於觀測問題的人的知識儲備。人的知識越完備、經驗越多,分析 問題就會越深入,問題就能被解決得更優雅。 17 第 2 章 複雜度分析 Abstract 上的表現就會 更好。也就是說,演算法在不同的機器上的測試結果可能是不一致的。這意味著我們需要在各種機器上進行 測試,統計平均效率,而這是不現實的。 另一方面,展開完整測試非常耗費資源。隨著輸入資料量的變化,演算法會表現出不同的效率。例如,在輸 入資料量較小時,演算法 A 的執行時間比演算法 B 短;而在輸入資料量較大時,測試結果可能恰恰相反。因 此,為了得到有說服力的結論,我們需要測試各0 码力 | 382 页 | 18.79 MB | 10 月前3Hello 算法 1.2.0 繁体中文 Java 版
屏觀看”,以獲得更好的閱覽體驗。 圖 0‑6 Python 程式碼的視覺化執行 第 0 章 前言 www.hello‑algo.com 8 0.2.4 在提問討論中共同成長 在閱讀本書時,請不要輕易跳過那些沒學明白的知識點。歡迎在評論區提出你的問題,我和小夥伴們將竭誠 為你解答,一般情況下可在兩天內回覆。 如圖 0‑7 所示,網頁版每個章節的底部都配有評論區。希望你能多關注評論區的內容。一方面,你可以瞭解 (??) ,其中 ? 為位數。當資料體量很大時,節省出來的執行時間就能創造較大價值(成本降低、體 驗變好等)。 在工程領域中,大量問題是難以達到最優解的,許多問題只是被“差不多”地解決了。問題的難易程度一方 面取決於問題本身的性質,另一方面也取決於觀測問題的人的知識儲備。人的知識越完備、經驗越多,分析 問題就會越深入,問題就能被解決得更優雅。 17 第 2 章 複雜度分析 Abstract 上的表現就會 更好。也就是說,演算法在不同的機器上的測試結果可能是不一致的。這意味著我們需要在各種機器上進行 測試,統計平均效率,而這是不現實的。 另一方面,展開完整測試非常耗費資源。隨著輸入資料量的變化,演算法會表現出不同的效率。例如,在輸 入資料量較小時,演算法 A 的執行時間比演算法 B 短;而在輸入資料量較大時,測試結果可能恰恰相反。因 此,為了得到有說服力的結論,我們需要測試各0 码力 | 379 页 | 18.79 MB | 10 月前3Hello 算法 1.2.0 繁体中文 JavaScript 版
屏觀看”,以獲得更好的閱覽體驗。 圖 0‑6 Python 程式碼的視覺化執行 第 0 章 前言 www.hello‑algo.com 8 0.2.4 在提問討論中共同成長 在閱讀本書時,請不要輕易跳過那些沒學明白的知識點。歡迎在評論區提出你的問題,我和小夥伴們將竭誠 為你解答,一般情況下可在兩天內回覆。 如圖 0‑7 所示,網頁版每個章節的底部都配有評論區。希望你能多關注評論區的內容。一方面,你可以瞭解 (??) ,其中 ? 為位數。當資料體量很大時,節省出來的執行時間就能創造較大價值(成本降低、體 驗變好等)。 在工程領域中,大量問題是難以達到最優解的,許多問題只是被“差不多”地解決了。問題的難易程度一方 面取決於問題本身的性質,另一方面也取決於觀測問題的人的知識儲備。人的知識越完備、經驗越多,分析 問題就會越深入,問題就能被解決得更優雅。 17 第 2 章 複雜度分析 Abstract 上的表現就會 更好。也就是說,演算法在不同的機器上的測試結果可能是不一致的。這意味著我們需要在各種機器上進行 測試,統計平均效率,而這是不現實的。 另一方面,展開完整測試非常耗費資源。隨著輸入資料量的變化,演算法會表現出不同的效率。例如,在輸 入資料量較小時,演算法 A 的執行時間比演算法 B 短;而在輸入資料量較大時,測試結果可能恰恰相反。因 此,為了得到有說服力的結論,我們需要測試各0 码力 | 379 页 | 18.78 MB | 10 月前3Hello 算法 1.2.0 繁体中文 TypeScript 版
屏觀看”,以獲得更好的閱覽體驗。 圖 0‑6 Python 程式碼的視覺化執行 第 0 章 前言 www.hello‑algo.com 8 0.2.4 在提問討論中共同成長 在閱讀本書時,請不要輕易跳過那些沒學明白的知識點。歡迎在評論區提出你的問題,我和小夥伴們將竭誠 為你解答,一般情況下可在兩天內回覆。 如圖 0‑7 所示,網頁版每個章節的底部都配有評論區。希望你能多關注評論區的內容。一方面,你可以瞭解 (??) ,其中 ? 為位數。當資料體量很大時,節省出來的執行時間就能創造較大價值(成本降低、體 驗變好等)。 在工程領域中,大量問題是難以達到最優解的,許多問題只是被“差不多”地解決了。問題的難易程度一方 面取決於問題本身的性質,另一方面也取決於觀測問題的人的知識儲備。人的知識越完備、經驗越多,分析 問題就會越深入,問題就能被解決得更優雅。 17 第 2 章 複雜度分析 Abstract 上的表現就會 更好。也就是說,演算法在不同的機器上的測試結果可能是不一致的。這意味著我們需要在各種機器上進行 測試,統計平均效率,而這是不現實的。 另一方面,展開完整測試非常耗費資源。隨著輸入資料量的變化,演算法會表現出不同的效率。例如,在輸 入資料量較小時,演算法 A 的執行時間比演算法 B 短;而在輸入資料量較大時,測試結果可能恰恰相反。因 此,為了得到有說服力的結論,我們需要測試各0 码力 | 384 页 | 18.80 MB | 10 月前3Hello 算法 1.2.0 繁体中文 Swift 版
屏觀看”,以獲得更好的閱覽體驗。 圖 0‑6 Python 程式碼的視覺化執行 第 0 章 前言 www.hello‑algo.com 8 0.2.4 在提問討論中共同成長 在閱讀本書時,請不要輕易跳過那些沒學明白的知識點。歡迎在評論區提出你的問題,我和小夥伴們將竭誠 為你解答,一般情況下可在兩天內回覆。 如圖 0‑7 所示,網頁版每個章節的底部都配有評論區。希望你能多關注評論區的內容。一方面,你可以瞭解 (??) ,其中 ? 為位數。當資料體量很大時,節省出來的執行時間就能創造較大價值(成本降低、體 驗變好等)。 在工程領域中,大量問題是難以達到最優解的,許多問題只是被“差不多”地解決了。問題的難易程度一方 面取決於問題本身的性質,另一方面也取決於觀測問題的人的知識儲備。人的知識越完備、經驗越多,分析 問題就會越深入,問題就能被解決得更優雅。 17 第 2 章 複雜度分析 Abstract 上的表現就會 更好。也就是說,演算法在不同的機器上的測試結果可能是不一致的。這意味著我們需要在各種機器上進行 測試,統計平均效率,而這是不現實的。 另一方面,展開完整測試非常耗費資源。隨著輸入資料量的變化,演算法會表現出不同的效率。例如,在輸 入資料量較小時,演算法 A 的執行時間比演算法 B 短;而在輸入資料量較大時,測試結果可能恰恰相反。因 此,為了得到有說服力的結論,我們需要測試各0 码力 | 379 页 | 18.79 MB | 10 月前3Hello 算法 1.2.0 繁体中文 Ruby 版
屏觀看”,以獲得更好的閱覽體驗。 圖 0‑6 Python 程式碼的視覺化執行 第 0 章 前言 www.hello‑algo.com 8 0.2.4 在提問討論中共同成長 在閱讀本書時,請不要輕易跳過那些沒學明白的知識點。歡迎在評論區提出你的問題,我和小夥伴們將竭誠 為你解答,一般情況下可在兩天內回覆。 如圖 0‑7 所示,網頁版每個章節的底部都配有評論區。希望你能多關注評論區的內容。一方面,你可以瞭解 (??) ,其中 ? 為位數。當資料體量很大時,節省出來的執行時間就能創造較大價值(成本降低、體 驗變好等)。 在工程領域中,大量問題是難以達到最優解的,許多問題只是被“差不多”地解決了。問題的難易程度一方 面取決於問題本身的性質,另一方面也取決於觀測問題的人的知識儲備。人的知識越完備、經驗越多,分析 問題就會越深入,問題就能被解決得更優雅。 17 第 2 章 複雜度分析 Abstract 上的表現就會 更好。也就是說,演算法在不同的機器上的測試結果可能是不一致的。這意味著我們需要在各種機器上進行 測試,統計平均效率,而這是不現實的。 另一方面,展開完整測試非常耗費資源。隨著輸入資料量的變化,演算法會表現出不同的效率。例如,在輸 入資料量較小時,演算法 A 的執行時間比演算法 B 短;而在輸入資料量較大時,測試結果可能恰恰相反。因 此,為了得到有說服力的結論,我們需要測試各0 码力 | 372 页 | 18.75 MB | 10 月前3
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