GaussDB新体验,新零售选品升级注入新思路【华为云GaussDB:与数据库同行的日子】

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叶一一 发表于 2023/12/18 09:38:40 2023/12/18
【摘要】 通过借助GaussDB数据库应用程序开发实验,实现对华为云GaussDB的初步了解,期待借助华为云GaussDB的强大功能,实现大数据选品的数据稳定的基础保障,为新零售选品注入新的思路。

选品思维:低频VS高频

一个的商超,假设有50个左右的品类,每个品类下有2到10个不等的商品。然而如此庞大的商品,并非所有都是高频消费品。

结合自身日常的消费习惯,对于高频和低频的区分并不难。一般大型家电、高端礼盒等属于低频消费品,日用百货、食品等属于高频消费品。

既然我们都清楚哪些是低频消费品,哪些是高频消费品,为什么不将低频都换成高频呢?

试想一下,当一个消费者进入商超想买一个电饭煲的时候,发现并没有想要的商品,他可能转身离开。因为这篇区域可能不止一家商超。而如果他发现有自己想买的商品的时候,顺带就把日常需要的高频消费品一起买了。这种情况下,从转身离开,到顺手买几件商品,变带来了商超的高效流量。

大数据选品

线下商城的面积有限,每个品类都要尽量选择销量好的商品种类。这要综合区域销售数据来做选品。

传统方式下,数据量庞大,而如今,伴随着技术的发展,可以借助新兴的技术,提升选品速度和准确度。

尤其是开通了线上商城,支持商品品类,可综合销量、口碑多个维度来观察。以及线上、线下高频消费品可能种类不一样,线下体验更佳,线上购物更方便,更符合现代人的购物习惯。而不同区域,也会有区域购物特性。

综上,对于多维变量,通过大数据进行精准选品,一方面可以帮助提升销量,另一方面,还可以帮助加速用户的转化。

我为何钟意GaussDB

想要通过大数据进行精准选品,数据是基础,数据分析和数据挖掘是必经之路。

先对“数据”进行一个全面的了解和“分析”,才能顺利的进行后续的“挖掘”工作。

我们一般会把数据存储在关系数据库中,主要由记录类型构成的数据集合,每条记录包含若干个属性。

表1-1:某商超11月份水果类销量和口碑数据集

大类

中类

小类

商品名称

销量

口碑

上新日期

水果

实果类

苹果类

花牛苹果

52

4.8

2023/10

阿克苏苹果

20

4.1

2023/11

枝头红苹果

8

4.0

2023/11

金帅苹果

6

4.0

2023/11

水晶红富士苹果

35

4.4

2023/10

梨类

雪梨

25

4.3

2023/10

翠玉酥梨

16

4.5

2023/10

皇冠梨

50

4.6

2023/10

库尔勒香梨

28

4.5

2023/10

彩梨

4

4.5

2023/11

柑橘类

橘类

金橘

8

4.5

2023/11

砂糖橘

12

4.5

2023/11

小蜜橘

204

4.8

2023/10

柚子类

红心柚

108

4.8

2023/10

黄金葡萄柚

56

4.5

2023/11

蜜柚

20

4.5

2023/11

橙类

脐橙

16

4.5

2023/11

爱媛果冻橙

16

4.5

2023/11

瓜类

西瓜类

黑美人西瓜

8

4.2

2023/7

麒麟西瓜

2

4.1

2023/7

特小凤西瓜

2

4.1

2023/10

蜜瓜类

波斯蜜瓜

3

4.1

2023/10

凤凰蜜瓜

6

4.1

2023/10

热带水果类

火龙果类

白肉火龙果

16

4.1

2023/9

红绣球

108

4.8

2023/10

芒果类

凯特芒果

16

4.2

2023/10

小台农芒

3

4.2

2023/10

高乐蜜芒

2

4.2

2023/10

描述某商超11月份水果类销量和口碑数据集的JSON数据

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              "listingDate": "2023/7"
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    },
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      "middleCategoryName": "热带水果类",
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        {
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              "publicPraise": "4.1",
              "listingDate": "2023/10"
            },
            {
              "goodId": 1412,
              "goodName": "红绣球",
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              "publicPraise": "4.8",
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          ]
        },
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          "smallCategoryName": "芒果类",
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              "goodName": "凯特芒果",
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              "listingDate": "2023/10"
            },
            {
              "goodId": 1422,
              "goodName": "小台农芒",
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              "publicPraise": "4.2",
              "listingDate": "2023/10"
            },
            {
              "goodId": 1423,
              "goodName": "高乐蜜芒",
              "salesVolume": "2",
              "publicPraise": "4.2",
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            }
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

以上便是一个月份的某个单一品类下的销量和品类的数据集。实际的数据量会更加庞大。

工欲善其事必先利其器,在做数据分析和数据挖掘之前,首先要保证数据的完整性。这时候便需要完整的大数据量的交易数据系统支撑,支持海量数据的入库、查询等。

而GaussDB,作为华为自主创新研发的分布式关系型数据库。官网详细介绍了它的能力:

支持分布式事务,同城跨AZ部署,数据0丢失,支持1000+的扩展能力,PB级海量存储。同时拥有云上高可用,高可靠,高安全,弹性伸缩,一键部署,快速备份恢复,监控告警等关键能力,能为企业提供功能全面,稳定可靠,扩展性强,性能优越的企业级数据库服务。

这正是我实际业务场景中需要的

快速了解一项技术的方法便是“实践出真知”,正好华为云贴心的提供了沙箱实验,让我们一起来体验一下:GaussDB数据库应用程序开发实验

GaussDB数据库应用程序开发实验

初步了解

实验内容

描述

目标

熟悉华为云GaussDB常用接口及基本配置操作

难易程度

初级

时长

90分钟

操作前提

登录华为云

主要步骤

1、准备环境

2、实验配置

收获

1、掌握JDBC的使用

2、掌握ODBC的使用

3、掌握Psycopg的使用

实验步骤

步骤1:准备环境

1、预置实验环境

2、登录云账号

注意不是自己的华为云账号,而是实验提供的账号。

步骤2:实验配置

1、GaussDB实例的购买

2、登录DAS,点击新建数据库。

3、登录已预置好的ECS

成功登录ECS

任务一:掌握JDBC的使用

1、加载驱动,连接数据库,配置负载均衡

2、 执行建表语句

3、 执行插入语句

4、 执行查询语句

5、 批量插入数据

6、关闭自动提交

任务二:掌握ODBC的使用

1、加载驱动,连接数据库

2、执行SQL语句

任务三:掌握Psycopg的使用

1.加载驱动,连接数据库

2.执行SQL语句

优化建议

1、步骤“登录已预置好的ECS”中,登录esc的命令不能执行,应该是

ssh root@EIP

2、新增java文件时,每次拷贝完代码,第一行的package字段都缺少pa两个字母。

总结

如今,在消费升级的大背景下,传统零售业正面临的流程成本增加、增速下滑等多重困境。

良好的购物体验可以帮助减轻压力。除了依据现有的大数据分析之后的选品,新品的选品,也可以通过结合搜索、浏览以及评论等多项因素进行选品。

如果客户能够获得良好的体验,购买也就自然而然,水到渠成。

华为云GaussDB支持应用场景中,交易型应用正好适合我们当前的业务场景:

大并发、大数据量、以联机事务处理为主的交易型应用,如政务、金融、电商、O2O、电信CRM/计费等,服务能力支持高扩展、弹性扩缩,应用可按需选择不同的部署规模。

通过本次实验,对华为云GaussDB有了初步了解,未来我会继续不断摸索华为云GaussDB的新功能。


作者:非职业「传道授业解惑」的开发者叶一一
简介:「趣学前端」、「CSS畅想」系列作者,华夏美食、国漫、古风重度爱好者,刑侦、无限流小说初级玩家。
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我正在参加【有奖征文 第28期】华为云GaussDB:与数据库同行的日子!
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