引言 腾讯云2024双11大促已正式开始，在这场活动中，腾讯云为用户带来了超值福利，其中云服务器CVM成为企业和个人用户部署应用、存储数据、处理信息的首选方案，其高效、灵活、可扩展的特性极大地促进了业务的快速发展...数据库智能管家（TencentDB for DBbrain，DBbrain）是腾讯云推出的一款为用户提供数据库性能优化、安全、管理等功能的数据库自治云服务，利用机器学习、大数据和专家经验，智能化数据库运维...同时腾讯云2024双11大促还有首单特惠、买赠专区等活动。...节省运维成本：一键式运维管理操作和性能优化，大幅减少了运维的成本。故障主动定位和智能优化，大幅降低了数据库运维管理的门槛。 五、接入数据库智能管家 DBbrain 1....5.1 进入SQL优化功能 5.2 SQL优化建议 其它功能 数据库智能管家 DBbrain 为数据库实例提供运维全生命的智能分析服务，让用户既可以直观地感知数据库实例的实时运行状况，也可以定位实时异常
“功夫在诗外”，同样，大促活动下数据库稳定、顺畅的运行，主要工作在大促前的准备上，所以，准备工作是重点。 一.大促前准备工作 1.对大促活动应该尽可能地去了解，去熟悉。...2.梳理大促活动用到的系统链路，对链路上的系统和应用有个较为清晰的了解，制作大促活动全链路的数据库流程图。 3.梳理链路上的数据库资源。...6.了解数据库从节点的使用情况，注意平时和预估大促期间主从延迟问题，以及延迟可能造成的影响；有无优化方案；以及大促期间出现较长的延迟时，有无替代方案（例如，是否可以将从节点上的虚拟IP漂移到主节点上）。...12.评估大促期间应用部署变更可能对数据库造成的影响。比如，为应对大促活动的系统请求，SA可能会增加应用的部署。 13.大促期间数据库性能阈值预估。...3.对大促期间出现的问题逐一复盘，找到解决方案，优化并持续跟踪。 4.大促活动结束后，需要及时恢复降级的服务。 本文版权归作者所有，未经作者同意不得转载,谢谢配合！！！
这是一篇阿里妈妈的论文【KDD’23 | 转化率预估新思路：基于历史数据复用的大促转化率精准预估】 常规的销量预测，遇到一些特大事件，直播、大促，一般很难预估得准确。...在我们的智能数据复用方案中，我们首先寻找与即将到来的大促B(x,y)的分布相似的【历史数据】，并使用【历史数据】微调生产模型，过程如下式： 所以这里的Fineture(B) 是一个纠偏值。...10小时的真实CVR均值 3 大促期间 分布相似数据的搜寻 找到当下大促，相似的历史“促销”数据，包括双11，618，双12等等大促时间点 寻找的方式就是构建大促时序向量，然后求相似。...第一个是查找与99大促相似的促销。我们检索到的前两个日期是2022年8月8日的88大促，以及2022年6月14日的618大促二峰，CVR也都比较接近。第二个例子是寻找与88促销相似的促销。...我们检索到的Top2结果是2022年7月12日的狂暑季大促，以及7月31日的七夕节大促（没有检索到99大促是因为88大促发生在99大促之前）。同时，我们还随机展示了一个低相似度的非大促日期。
作为淘宝平台的基石，搜索也一直在打造适合电商平台的人工智能体系，而每年双11大促都是验证智能化进程的试金石。...搜索的智能化元素注入新一代电商搜索引擎的各个环节，通过批量日志下的offline离线建模，到nearline下增量数据的实时建模，解决了大促环境下的数据转移机器学习（Data Shift MachineLearning...第一次在双11大促场景下实现了大规模的实时计算影响双11当天的流量分配。 2014年双11当天，Pora系统首次经受了双11巨大流量的洗礼，系统运行可以说是一波三折。...2. 2015年双11，双链路实时体系大放异彩 2014年双11，实时技术在大促场景上实现了商品维度的特征实时，表现不俗。...总结 经过三年大促的技术锤炼，围绕在线人工智能技术的智能框架初具规模，基本形成了在线学习加智能决策的智能搜索系统，为电商平台实现消费者、卖家、平台三方利益最大化奠定了坚实的基础。
目录： 1.环境介绍 2.症状 3.诊断 4.结论 5.解决 6.对比java实现 废话就不多说了，本文分享下博主在5.28大促压测期间解决的一个性能问题，觉得这个还是比较有意思的，值得总结拿出来分享下...每次业务方进行大促期间平台都要进行一次常规压测，做到心里有底。 在压测的上半场，陆续的解决一些不是太奇怪的问题，定位到问题时间都在计划内。下单服务、查单服务、结算页都顺利压测通过。...1.环境介绍 我们每年基本两次大促，5.28、双12。两次大促期间相隔时间也就只有半年左右，所以每次大促压测都会心里有点低，基本就是摸底检查下。...性能指标其实在平时就关注了，而不是大促才来临时抱佛脚，那样其实为时已晚，只能拆东墙补西墙。...优化后的TPS可以到7000，比原来快近三倍。 6.对比JAVA实现 这个问题其实如果在JAVA里也许不太容易出现，JAVA的线程池功能是比较强大的，并发库比较丰富。
2、缓存分本地缓存和分布式缓存，比如：Ehcache、MemCache及Redis 3、缓存主要解决以下问题： 缓解应用系统或关系型数据库的负载压力 提升系统的吞吐量 4、本地缓存：会共享同一个JVM进程内的
当 MySQL 单表记录数过大时，数据库的 CRUD 性能会明显下降，一些常见的优化措施如下： 1. 限定数据的范围 务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。...水平拆分可以支撑非常大的数据量。 水平拆分是指数据表行的拆分，表的行数超过 200 万行时，就会变慢，这时可以把一张的表的数据拆成多张表来存放。...数据库水平拆分 水平拆分可以支持非常大的数据量。...水平拆分能够支持非常大的数据量存储，应用端改造也少，但 分片事务难以解决 ，跨节点 Join 性能较差，逻辑复杂。...《Java 工程师修炼之道》的作者推荐 尽量不要对数据进行分片，因为拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般的数据表在优化得当的情况下支撑千万以下的数据量是没有太大问题的。
近年来，随着大数据、云计算、人工智能和区块链等新兴技术的快速发展，各大商业银行对于产品研发速度提出更高的要求，DevOps作为提升企业研发效能的重要手段，通过把人员、流程、工具、文化相结合，建立端到端的自动化流程...、分析和监控，贯通软件研发数据流，实现软件研发流程进行持续优化改进。...农行研发管理流程涉及ITA、ACMS、星云等多个工具，随着研发工作的快速发展，管理流程存在管理工具多、流程交互少、审批环节冗、线上流程长和线下流程散等问题，为进一步提升管理效率，首先对管理流程进行改进优化...同时结合行内项目管理要求，将必不可少的管理流程节点融入自动化研发流程，实现DevOps流水线对管理流程的反哺优化。...最后，流程优化是企业通过不断发展、完善的一项策略，只有对流程进行不断的改进，快速适应新技术变化，才能不断提升效能并达到最优的效果。
围绕小程序 / 公众号 H5 / 视频号/企业微信等微信场景下的节日大促、直播带货、整点「秒杀」等营销活动，已成为众多电商、新零售企业获客转化的新标配。...微信云开发营销大促一站式解决方案 腾讯云推出微信云开发营销大促一站式解决方案，结合腾讯云微搭低代码、云函数、云开发、云托管等多种产品能力，并搭载微信安全网关、风控、私有链路等安全服务，从低码开发到测试上线...解决方案页： https://cloud.tencent.com/act/pro/tcb_scf_weda 本方案将以云函数和云数据库套餐包的形式售卖，推荐入群咨询后购买；如客户业务有微信云托管、云开发原生网关等方面的需求
2020接近尾声 不要因此留下遗憾 年终一定要满载而归 来DNSPod注册域名 一大波福利折扣等着你 还有全网域名独家特惠哦！ 不要再错过啦！ ???...产品线覆盖了企业客户从创业起步期、规范治理期、规模化增长期、战略升级期等全生命周期，针对性的解决企业的信息化、数字化、智能化的生产力升级需求。...本中心还拥有两大独立腾讯子品牌：DNSPod与Discuz!，在过去15年间，为超过500万企业级客户提供了强大、优质、稳定的IT服务。
网上关于SQL优化的教程很多，但是比较杂乱。近日有空整理了一下，写出来跟大家分享一下，其中有错误和不足的地方，还请大家纠正补充。...1.对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。...NULL，尽可能的使用 NOT NULL填充数据库....实际案例分析：拆分大的 DELETE 或INSERT 语句，批量提交SQL语句 如果你需要在一个在线的网站上去执行一个大的 DELETE 或 INSERT 查询，你需要非常小心，要避免你的操作让你的整个网站停止相应...后面有空会介绍一些SQL优化工具给大家。让我们一起学习，一起进步吧！
Tech 导读 弹窗作为非常重要的营销触达手段被各业务广泛应用，本文主要介绍 “XView 营销弹窗搭投系统” 关于快速搭建、投放配置营销弹窗能力的实现原理，以及在 618 等重要大促场景中的应用和实践...618 大促来了，对于业务团队来说，最重要的事情莫过于各种大促营销。如会场、直播带货、频道内营销等等。...而弹窗作为一个极其重要的强触达营销工具，通常用来渲染大促氛围、引流主会场、以及通过频道活动来提升频道复访等。...为了持续优化XView 性能， XView 从配置化的方式，升级为组件化搭建的方式，以一种更加直观的可视化拖拽元素组件搭建弹窗样式，而后附加投放的配置，其目标便是解决此前所面临的几个重点问题： 学习成本高...通过以上分类的梳理，从业务视角来看，功能性的弹窗在大促中的重要性是其次的，而主要是营销类的弹窗，它们往往具备以下特点： 突发创意/需求：偶然的创意玩法，或突发的外部业务需求，时效性要求高，即上线时间不可逾期
基于微信生态下的获客转化成为众多电商、新零售等企业的主战场之一，基于小程序 / 公众号 H5 / 视频号等微信场景下的节日大促、直播带货、整点「秒杀」等营销活动，再通过企业微信搭建私域用户流量池，早已成为众多电商...更低成本 活动大促专属资源包服务配置，实用实收，降低核心服务资源投入。 02....（ 客户小程序访问量 ） 全链路性能优化 从小程序前端接入层到后端数据库，从外部链路到 VPC 网络，针对客户预估的 QPS 做全链路性能分析、监控及调优，降低响应时间、提高系统吞吐量和整体服务的可用性...方案咨询 官方团队提供技术支持 本方案将以云函数和云数据库套餐包的形式售卖，建议您入群咨询后再购买，如有其他业务需求，也可在群内咨询，官方团队将根据实际业务场景匹配最佳方案。...GitHub: github.com/serverless 官网: cloud.tencent.com/product/serverless-catalog 点击「阅读原文」，了解更多营销大促一站式解决方案详情
来源：魔镜市场情报 公众号后台回复： 报告 获取源文件 欢迎添加本站微信：datajh （可上下滑动或点单个图片放大左右滑动查看）
主要看点如下： 1.深入揭秘DBbrain智能优化引擎架构及原理 2.DBbrain推出业内首个SQL优化效果对比功能 为了便于大家理解DBbrain的SQL优化功能的使用场景和设计背景，先简单聊一聊...那么接下来就为大家揭秘，DBbrain的智能优化引擎是如何进行SQL优化的。 基于规则和代价估算的SQL优化建议 DBbrain的SQL优化引擎独立于数据库，避免对原生数据库引擎进行侵入。...在不更改用户数据库的前提下，DBbrain智能优化引擎能够对给出的SQL优化建议进行效果评估。SQL代价估算引擎在该功能中起到主要作用。...下面我们通过一个现网真实案例进行展示： 1、优化效果提前预知 DBbrain智能优化引擎通过代价对比，直观呈现出SQL优化后降低99.19%的效果，也可通过优化前后的执行计划比对进一步验证优化的效果...1.jpg 2、智能建议省时省力 DBbrain智能优化引擎给出的SQL重写+增加索引相结合的建议对SQL进行性能优化 1.jpg 3、辅助用户理解优化 为了辅助用户更好的理解优化，DBbrain
小编最近几天一直未出新技术点，是因为小编在忙着总结整理数据库的一些优化方案，特此奉上，优化总结较多，建议分段去消化，一口吃不成pang(胖)纸 一、百万级数据库优化方案 1.对查询进行优化...DBA（数据库管理员）：大型数据库优化的知识非常复杂，本文只是从程序员的角度来谈性能优化，DBA除了需要了解这些知识外，还需要深入数据库的内部体系架构来解决问题。...而要想做到数据库优化的高手，不是花几周，几个月就能达到的，这并不是因为数据库优化有多高深，而是因为要做好优化一方面需要有非常好的技术功底，对操作系统、存储硬件网络、数据库原理等方面有比较扎实的基础知识，...：数据访问、数据写入、日志记录、大数据量排序、大表连接。...传统数据库系统设计是也是尽可能对低速设备提供优化方法，因此针对低速设备问题的可优化手段也更多，优化成本也更低。
这是学习笔记的第 2084 篇文章 今天在圈子里面有一篇文章很火， 前沿 | VLDB 2019论文解读：大规模数据库智能参数优化的创新与实践 在智能运维方向上算是迈出了坚实的一步，而这篇文章对运维方向的感触很深的一个原因就是优化的切入点很准很实际...，而不是以模型先行的偏理论方向的优化。...而换句话来说，我们在感叹这个思路的同时，会不禁冒出来一些想法，我们能不能这么做，这么做对我们的收益大吗。...智能运维方向在前期的投入是比较大的，而且本身智能方向的理论门槛较高，从我的理解来说，以一个具体的业务场景做深做透，融入智能方向，会有一些帮助，而以这个作为切入点，逐步延伸，使得前期的成本投入能够尽可能平摊出来...我特别赞成那种把一件事情做到极致的方式，很多事情都是触类旁通，我们运维的数据库环境也是如此，如果你能够像呵护你的孩子/宠物一样去管理一台数据库，那么你投入的精力和成本是不低的，但是按照这种思路，我们可以复制已有的经验
在大促流量高峰期，一旦出现商品页面加载缓慢、抢购失败，立即下单报错，购物车内添加的商品丢失等问题，用户就会对平台，乃至品牌本身产生“心理阴影”，那么我们该如何对系统进行“彻查”，才能保障大促期间用户的顺滑体验呢...一到大促心就慌？...WeTest压测大师领航智慧零售行业解决方案 为保障大促活动顺利开展，WeTest“压测大师”专家团队为企业打造零售行业服务器性能解决方案，能够有效解决零售品牌数字化转型过程中涌现的系统性能瓶颈，...02 资深专家提供优质服务 以腾讯WeTest十余载的测试行业丰富实战经验作为基础，提供一系列优质服务，例如专业的测试用例设计、全覆盖的测试用例库、强大的专家咨询团队提供专业的优化建议，通过交付高质量服务器性能报告...目前，压测大师已为潮宏基、匡威、蒙牛等知名品牌提供过大促前的压测专家服务，帮助企业高效解决性能瓶颈问题，保障大促期间核心系统的稳定性。
“618大促”用云量创新高 后疫情期首次大促，“618”主要电商用云量翻倍 直播卖货流量半年涨5倍 腾讯云支持“618大促”资源创新高 “618大促”落幕，主要电商平台业绩和用云量再创新高，显示出消费已经复苏...今年“618大促”期间，腾讯云的计算资源相比去年增长了一倍。与此同时，直播带货正在成为新趋势。2020年上半年，直播卖货的流量节节高走，6月整个行业直播卖货的带宽相比1月增长了500%。...而云厂商则能够通过优化架构帮助电商平台降低IT成本、加强安全风控减少企业不必要的损失等实现“节流”，同时通过微信小程序电商、直播电商等方案进一步获得新流量、提升转化率，从而实现“开源”。...黄斌指出，腾讯视频云对直播链路进行了整体优化，从开播接入、云端处理、直播调度、传输协议、终端适配等多个层面调优，改善直播整体质量体验。...“腾讯云目前在视频行业的渗透率达到90%，未来我们会进一步优化我们的解决方案，推动直播在各类场景中更好地落地。” ?
在电商大促时，为了能够合理地制定KPI、高效地商品备货和营销资源的安排，都通常都需要对这次大促的GMV和订单规模做预测，避免出现诸如产品断货或者过剩、人员效率不高等问题，导致客户流失未能成交。...在传统的预测中，通常是基于历史GMV趋势做预测的，衡量的是历史大促期相对平销期流失爆发度，计算公式是本次大促GMV=大促前平销期GMV*大促爆发系数，其中，大促前平销期GMV可以通过时间序列模拟获得，而大促期间的爆发系数通常是基于业务经验做推断获得的...但是通过这种方法发现，最终结果的不可控因素非常多，比如业务经验是否足够，时间序列周期的选择和模型的选择，最重要的是，这种预测放大是无法识别出不同用户的购买意向，也就做到之前的核心目标，不便于优化投入的资源分配和细化策略...这样，预测的输出结果就明确了，首先是用户id，用于用户的分类，例如基于此，可以将用户分为A组、B组等；其次是不同分类用户的购买概率，例如A类、B类客户购买概率分布是多少；最后是大促的购买金额。...确定了目标、特征和模型后，接下来就需要收集用到的数据，比如日志、数据库等；同事需要对收集到的数据做好清洗，例如异常值、缺失值处理，数值类型转化、不同量纲数据的标准化等。
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