Что такое база данных на основе пар; ключ‑значение

Определение базы данных на основе пар «ключ‑значение»

База данных на основе пар «ключ‑значение» – это тип нереляционных баз данных, в котором для хранения данных используется простой метод «ключ‑значение». База данных на основе пар «ключ‑значение» хранит данные как совокупность пар «ключ‑значение», в которых ключ служит уникальным идентификатором. Как ключи, так и значения могут представлять собой что угодно: от простых до сложных составных объектов. Базы данных с использованием пар «ключ‑значение» поддерживают высокую разделяемость и обеспечивают беспрецедентное горизонтальное масштабирование, недостижимое при использовании других типов баз данных. Например, Amazon DynamoDB выделяет дополнительные разделы на таблицу, если существующий раздел заполняется до предела и требуется больше пространства для хранения.

На следующей диаграмме показан пример данных, хранящихся в виде пар «ключ‑значение» в DynamoDB.

База данных заказы в интернет магазине

Описание предметной области
Вы являетесь сотрудником коммерческого отдела компании, продающей различные товары через Интернет. Вашей задачей является отслеживание финансовой составляющей работы компании.
Работа Вашей компании организована следующим образом: на Интернет-сайте компании представлены (выставлены на продажу) некоторые товары. Каждый из них имеет некоторое название, цену и единицу измерения (штуки, килограммы, литры).
Для проведения исследований и оптимизации работы магазина Вы пытаетесь собирать данные с Ваших клиентов. При этом для Вас определяющее значение имеют стандартные анкетные данные, а также телефон и адрес электронной почты для связи.
По каждому факту продажи Вы автоматически фиксируете клиента, товары, количество, дату продажи, дату доставки.

Пояснительной записки нет!

Цель практических заданий — приобретение навыков анализа предметной области, проектирования базы данных, ее физической реализации в СУБД Access.
Результат выполнения работы представляется в виде базы Access, который должен содержать:
• структуру спроектированных таблиц,
• схему данных со связями между таблицами,
• примеры форм, обеспечивающих интерфейс пользователя,
• запросы (в режиме Конструктора и на языке SQL),
• отчеты (в режиме отчета и в режиме Конструктора),
• главную кнопочную форму.

Таблица «Клиенты» — База данных Access Интернет-магазин

Таблица «Товары» — База данных Access Интернет-магазин

Запрос «Покупки дороже 5000 «

Отчет по всем продажам

Отчет «Осталось на складе»

Готовая база данных Access Интернет-магазин доступна для скачивания по ссылке ниже.

Что-то сложнее блога с комментариями и категориями никогда не проектировал. Обучения ради интересуют вопросы проектирования.

Как правильно спроектировать базу данных для интернет-магазина с множеством категорий, в которых должна быть разная система фильтров так как товары имеют различные атрибуты, иногда пересекаются между категориями (вес товара), а иногда нет.

Самый примитив как я понял это создание под каждую категорию своей таблицы, где столбцы это атрибуты.
Но тогда, товар не может присутствовать в нескольких категориях, а если пересекаются бренды, то чтобы сделать выборку по бренду всех товаров, нужно лезть во все таблицы и фильтровать по бренду? В общем здесь пока больше вопросов.

Другой нагуглил вариант, EAV — Entity Atribute Value. Вроде всё логично и правильно, категория может являться атрибутом, название категории значением, тоже самое с брендами, бренд атрибут, название это значение. По этой модели работает Magento CMS, количество таблиц там намного больше конечно. Также гуглится что это анти-паттерн и очень плохо и медленно.

Подскажите какие есть варианты проектирование е-коммерса, в гугле и в гите встречаю либо очень сложные для понимания варианты либо примитив где товар нельзя добавлять в несколько категорий. Хотелось бы понимать плюсы и минусы того или иного варианта. Не то чтобы я хочу создать Amazon, но обучения ради.
И насколько это сложно или легко будет использовать в ORM Laravel.
Может быть какие-то уроки по разработке более-менее гибкого и-магаза в Laravel.

14. Другой пример: база данных интернет-магазина.

Вы познакомились, я надеюсь, с основными концепциями создания баз данных и теперь вы можете спроектировать простую реляционную базу данных. В примере ниже я резюмирую задачи, с которыми вы столкнетесь при разработке базы данных.
P.S. Информация ниже в очень упрощенной форме моделирует мыслительный процесс при создании базы данных.

Система интернет-магазина.

Для того, чтобы получить представление о данных, которые будут использоваться, давайте обозначим задачи, которые должен выполнять интернет-магазин.

• Отображение товаров
• Классификация товаров
• Регистрация клиентов
• Добавление товаров в корзину покупок
• Отображение содержимого корзины покупок
• Оформление заказов посетителями
• И т.д.

Определяем сущности и отношения.

Из списка задач мы можем вывести сущности, которые имеют важные роли в нашей системе. Товары, категории, клиенты и заказы — сущности, которые можно найти почти в каждой базе данных интернет-магазина. В данном примере я покажу вам модель, содержащую только следующие сущности: клиент, заказ и товар. Определившись с сущностями, мы можем подумать над связями между ними.

• Между заказом и товаром существует связь многие-ко-многим. Каждый заказ содержит 1 или более товаров и каждый товар может быть связан с 0, 1 или большим количеством заказов. Связь многие-ко-многим создается с помощью трех таблиц. Две таблицы — источники данных (order — заказ и products — товары) и одна — соединительная (OrderProducts), что вы и можете увидеть на картинке ниже. Обратите внимание на то, что и заказы и товары имеют связь один-ко-многим с соединительной таблицей. Вместе они образуют связь многие-ко-многим между заказами и товарами.
• Клиенты и заказы имеют связь один-ко-многим. Каждая запись о клиенте может быть связана с множественными записями о заказах (заказами) и наоборот, каждая запись о заказе (конкретный заказ) может быть связана только с одной записью о клиенте.

Данная таблица является простым примером. «Настоящая» таблица клиентов, конечно, содержит больше информации (адрес, город и т.д.)

Некоторые замечания о данной модели.

Таблица заказов (order)

Каждая запись таблицы заказов, каждый заказ связан с уникальной записью о клиенте, с уникальным клиентом с помощью внешнего ключа — поля customer_id.

Если вы задались вопросом, а можете ли вы добавить, например, поле количества заказов (order_quantity), то ответ — нет. Эти данные могут быть получены из существующих данных. Общее количество товаров в заказе (order_quantity) может быть получено из таблицы OrderProduct. Запрос, который находит количество товаров в заказе может быть легко сформирован с помощью SQL.

Поле, которое вы могли бы добавить в таблицу заказов — payment_type (тип платежа). Это информация уникальна для конкретного заказа и не может быть получена из других данных (имейте в виду, что поле payment_type стало бы внешним ключом в таблице заказов — order — с сылкой на отдельную таблицу, содержащую типы платежей).

Общая сумма заказа.

Еще одно поле, которое вы можете (а возможно и должны) добавить в таблицу order — это поле для общей суммы заказа. Но вы можете подумать, что эти данные мы можем получить из существующих. Вы ведь можете сложить стоимости всех товаров заказа? Да. И нет. Цена товара — это величина изменяемая. Поэтому когда вы подсчитаете общую стоимость заказа, сложив стоимости каждого его товара, а владелец магазина удвоит стоимость одного из товаров в заказе, то и общие стоимости всех уже выполненных заказов тоже изменятся. Иначе говоря, если высчитывать общую стоимость заказа при просмотре, а цены на товары могут меняться, то при этом самом просмотре истории может возникнуть такая ситуация, когда количество денег, которые вы заплатили за весь заказ, будет меняться. Вот почему лучше высчитывать общую стоимость в момент оформления заказа и хранить ее в таблице order.

Хранение истории цен на товары.

Говоря про историю, можно предположить, что вам может понадобится сохранять и историю цен на каждый товар. В этом случае вы бы могли посмотреть на дату заказа, сделать запрос к таблице price_history (история цен) и получить стоимость товара на дату оформления заказа. В данном случае вам не пришлось бы хранить общую стоимость заказа в таблице order. Я полагаю, что большинство интернет-магазинов сохраняют общую стоимость товаров заказа и не хранят историю цен на эти товары. Но, если говорить про вас, то разработчик вы и вам решать делать это или нет.

Таблица товаров.

В таблице товаров цены на товары хранятся без учета НДС. Цена с НДС может быть вычислена с помощью программного кода или с помощью SQL-запроса. Вот почему я не храню цены с включенным НДС. Вы должны знать, что хранение стоимости товаров таким образом может иметь смысл и в будущем. В рассматриваемой модели цена товара хранится в единственном поле таблицы. Однажды изменив цену на товар, вы теряете прежнюю стоимость. Но если вы хотите иметь возможность получать отчеты о продажах в прошлом из вашей базы данных, то вы должны хранить историю цен для каждого товара. Если товар менял стоимость дважды в определенном году, то вам нужна история цен, чтобы знать сколько денег вы выручили за этот товар в данном году. А так как НДС, на величину которого возрастает цена товара при продаже, не достается вам, то и учитывать его в отчетах о полученной прибыли за товар бессмысленно.

15. Вывод и дальнейшее чтение.

Реляционные базы данных — это отличное средство для эффективного хранения большого количества информации. В данном руководстве я сфокусировался преимущественно на построении модели базы данных. Эта модель может быть реализована с помощью любой РСУБД, а запросы к ней могут выполняться с помощью SQL.

Куда двигаться дальше?

Если вы хотите разработать свою базу данных, то обязательно познакомьтесь с Mysql workbench. Это отличная утилита для создания диаграмм сущность-связь и не только. Я широко использую ее в своей работе разработчика программного обеспечения, даже если в работе не используется РСУБД Mysql.

Другим логичным шагом после прочтения данного руководства будет ознакомление со структурированным языком запросов (SQL). Моделирование баз данных с помощью Mysql workbench или управление ими с помощью Sqlyog — это все здорово, но… если вы действительно хотите понимать как пользоваться базами данных, то SQL — это навык без которого у вас этого не получится. У W3Schools имеются неплохие уроки по SQL, с которых вы можете начать.

CRM для мессенджеров

Заказы со всех офлайн- или онлайн-источников попадают в единый список и распределяются между операторами. У каждого клиента единая история коммуникаций, вне зависимости от канала: будь то сайт или магазин для розницы.

Триггеры автоматически ставят задачи сотрудникам, отправляют сообщения клиентам и меняют информацию о них.

Операторы работают в режиме одного окна —
для просмотра товарных остатков магазина, выставления оплаты, оформления доставки и других действий не нужно покидать CRM. Управление торговлей станет эффективнее

Как формируется база всех Интернет- магазинов?

При составления базы мы используем специальные ключевые слова («ключевики»), по которым происходит поиск по всем сайтам в России. Для улучшения результатов добавляются стоп–слова, найдя которые система игнорирует данные.

Ключевые слова (пример, т.к. сами ключевые слова постоянно модифицируются):

“Стоп”- слова (сокращают наличие «мусора» в базе):

Где брать качественные данные для товарных страниц?

Бывает, что отдел контента в интернет-магазине своим размером уступает разве что отделу клиентской поддержки. Даже если эта функция в компании вынесена на аутсорс, все равно качественный контент обходится очень и очень недешево. Технический директор Review3 Антон Егоркин рассказал, как с минимальными затратами наполнить продуктовые страницы вашего магазина качественными данными.

Давайте разберемся из чего состоит продуктовая карточка товара в современном интернет-магазине:

Данные о товаре можно разделить на два типа:

1. Объективные данные (вес, размер, объём оперативной памяти, аксессуары и т.д.)
2. Маркетинговое описание (привлекательное представление товара для покупателя)

Я не буду касаться маркетингового описания товара. Эта тема не один раз поднималась на просторах интернета – если какой-то товар для вас действительно важен, то его маркетинговое описание должно быть уникальным и написанным специально для вашего интернет-магазина. Скопированный текст приведёт к низкому ранжированию вашей товарной страницы поисковиками.

Объективные товарные данные (ОТД)

Очевидно, что ОТД, такие как вес товара, разрешение экрана и объем оперативной памяти являются одинаковыми для все продавцов (хотя полнота данных может сильно разниться от магазина к магазину).

Давайте перечислим минимально достаточный набор ОТД для современного интернет-магазина:

Список характеристик товара даёт покупателю подробную и структурированную информацию о товаре.

Списки характеристик для некоторых товаров могут быть очень подробными и объёмными. Например, официальная спецификация Canon 80D содержит 122 характеристики в 22 категориях.

Правильным способом хранения этих данных являются списки сущность-атрибут-значение (EAV) . Хранимые таким образом характеристики позволяют создать удобный для покупателя фильтр товаров, а также сравнивать товары между собой. Интернет-магазин техники, не предоставляющий такого функционала в наше время никак не может называться современным и удобным.

Связанные товары представляют собой списки со ссылками на другие товары в вашем интернет-магазине.

Из часто используемых списков можно перечислить следующие:

• Похожие товары. Предлагаются аналоги товара, который смотрит покупатель, иногда с упором на более дорогие (up-sell), или менее дорогие (down-sell).
• Аксессуары и сопутствующие товары. Предлагаются SD-карты, аккумуляторы, чехлы, и т.д. (cross-sell).

Фотографии и прочий медиа-контент (видео-обзоры, 3D-обзоры) могут сильно повлиять на решение покупателя приобрести товар.

Этот вид информации является легкоупотребимым, что способствует спонтанным покупкам.

Отзывы покупателей о товаре могут быть условно отнесены к ОТД.

Тема отзывов большая, и заслуживает отдельной статьи.

Как появляются ОТД?

В отрасли массово распространено копирование ОТД с чужих сайтов. В этом нет ничего противозаконного, ведь данные одинаковы для всех, а производители выкладывают спецификации своих товаров в открытый доступ. Исключением являются эксклюзивные фотографии, которые интернет-магазины со складом делают для себя – их копирование и незаконно, и аморально.

Есть определённые течения, по которым обычно распространяются данные:

Самым дорогим способом переноса данных является, очевидно, перенос вручную. Этот способ по-прежнему часто применяется, особенно при копировании информации о новых товарах с сайтов производителей. Качество ручного переноса данных является высоким, но цена может быть оправдана только в случае, если ваш интернет-магазин чуть ли не первым в Интернет отобразит внесённые данные.

Перенос вручную можно ускорить, используя инструменты для парсинга html-страниц. Обычно этот метод применяется для копирования информации из другого интернет-магазина. При этом, получение качественного связанного списка характеристик без интенсивного и вдумчивого вмешательства Homo Sapiens всё равно не получится.

В Рунете в наличии большое количество CMS для типовых интернет-магазинов, которые часто включают инструменты для парсинга чужих товарных страниц. Иногда подобные сервисы хранят свои каталоги продуктовых данных. Эти базы и инструменты для парсинга создают несвязанные или слабосвязанные списки характеристик, что приемлемо для товаров с коротким набором характеристик, таких как, например, фены или утюги, но слабо применимы для электронных товаров.

Агрегаторы контента

Наиболее цивилизованным способом получение является использование агрегаторов контента. Насколько мне известно, многие владельцы и руководители в России и СНГ просто не знают про подобные решения.

Агрегаторы контента это сервисы, наполняющие свои базы данных в инициативном порядке, а затем предоставляющие к ним доступ.

Доступ предоставляется через API в структурированном виде (например, XML или JSON), что позволяет программистам интернет-магазина реализовать механизм регулярного переноса данных в отсутствие человеческих трудозатрат. Именно этот метод является наиболее дешевым в пересчёте на товар, при наличии достаточно большого количества товаров и частом обновлении ассортимента.

Кроме того, агрегаторы контента часто плотно сотрудничают с производителями, что позволяет получать им данные сразу в структурированном виде, что как следствие, значительно снижает конечную стоимость ОТД для вас.

Далее я расскажу о мировых лидерах в этой отрасли.

Icecat

Один из крупнейших в мире агрегаторов контента, сотрудничающий с более чем 300-ми производителями. Имеет бесплатную версию Open Icecat и платную версию Full Icecat. Наш экспресс-поиск по десяти популярнейшим электронным товарам российского рынка показал, что девять из них с полным списком характеристик содержатся в бесплатной версии Open Icecat, хотя фото для большинства доступны только в платной версии Full Icecat. Услугами Icecat пользуется, к примеру, MediaMarkt.

Цена: высылается индивидуально. Обычно около 300 евро в месяц.

Плюсы: Существует бесплатная версия, которая удовлетворит базовые потребности любого интернет-магазина техники. Продуктовые данные хранятся на русском языке.

Минусы: Каталог наполняется производителями, которые заинтересованы в полноте и точности предоставляемых данных. Но сам сервис, включая его платную версию, ответственности за полноту и точность данных не несёт.

CNET DataSource™

Один из двух лидеров рынка промышленных решений.

Цена: высылается индидуально. Оценочно $25’000 — $100’000 в год за предоставление доступа к огромной промышленной базе товаров.

Плюсы: Полнота покрытия, гарантия.

Минусы: Необходимость перевода характеристик на русский язык, цена.

GfK Etilize SPEX

Один из двух лидеров рынка промышленных решений. Содержит версию для малого и среднего бизнеса, а также предложение для крупного бизнеса. В клиентах NewEgg, Best Buy, ebay, Amazon.

Цена: высылается индивидуально. Оценочно, около $1000 в месяц за версию для малого и среднего бизнеса.

Плюсы: Полнота и качество данных, гарантия качества.

Минусы: Необходимость перевода характеристик на русский язык.

Semantics3

Интересный сингапурский сервис, который ориентирован скорее на сайты сравнения товаров. Имеет доступ к базе данных цен на товары в США. При этом, содержит и довольно полные ОТД. Наш экспресс-поиск по десяти популярнейшим электронным товарам российского рынка показал, что девять из них с полным списком характеристик содержатся в базе Semantics3.

Цена: $749/месяц за получение 25000 продуктовых данных в месяц.

Плюсы: Простота использования, бесплатный период, быстрый старт, относительно низкая цена.

Минусы: Отсутствуют фото товаров, необходим перевод характеристик на русский язык.

Выводы

Крупные, средние, и даже небольшие интернет-магазины могут существенно уменьшить расходы отдела контента путем подключения к агрегатору контента. Причем, подключение к Enterprise-решениям агрегаторов может оказаться дешевле собственного отдела контента или подрядчика с таким же функционалом. Если ваш бюджет ограничен, следует обратить особое внимание на сервис Icecat, имеющий бесплатную версию.

Система управления базами данных (СУБД)

Система управления базами данных (сокращенно СУБД) – это программное обеспечение для создания и работы с базами данных.

Главная функция СУБД – это управление данными (которые могут быть как во внешней, так и в оперативной памяти). СУБД обязательно поддерживает языки баз данных, а также отвечает за копирование и восстановление информации после каких-либо сбоев.

Реляционные СУБД и язык SQL

Реляционные и объектно-реляционные СУБД являются одними из самых распространенных систем. Они представляют собой таблицы, в которых каждый столбец (он называется «field» или «поле») упорядочен и имеет определенное уникальное название. Последовательность строк (их называют «records» или «записи») определяется последовательностью ввода информации в таблицу. При этом обрабатывание столбцов и строк может происходить в любом порядке. Таблицы с данными связаны между собой специальными отношениями, благодаря чему с данными из разных таблиц можно работать – к примеру, объединять их при помощи одного запроса.

Для управления реляционными базами данных применяется особый язык программирования – SQL. Сокращение расшифровывается как «Structured query language», в переводе на русский – «язык структурированных запросов».

Команды, которые используются в SQL, делятся на:

• манипулирующие данными,
• определяющие данные,
• управляющие данными.

Схема работы с базой данных выглядит следующим образом:

Технологические параметры интеграции

Продукты «BAS:Предприятие 8.1» и «Битрикс: Управление сайтом» поставляются со встроенными в системы штатными процедурами взаимодействия и поддержкой двунаправленного обмена данными с «BAS:Предприятие», образуя готовое комплексное решение по автоматизации торговли, включая создание корпоративных веб-сайтов и организации продаж в сети Интернет.

Схема взаимодействия программных продуктов

Взаимодействие продуктов BAS и Битрикс реализуется на базе процедур двунаправленного обмена данными. Обмен данными выполняется с использованием основанного на XML открытого Стандарта обмена коммерческой информацией – CommerceML 2.0.

Интеграция реализуется следующими компонентами:

1) Функционал «Обмен данными с сайтом»

Входит в BAS: Предприятие 8.1 конфигураций УТ или УПП. Пункт меню: Сервис -> Обмен данными –> Обмен данными с веб-сайтом.

Модуль обмена данными с веб-сайтом в составе BAS:Предприятие

2) Функционал «Интеграция с BAS»

Входит в состав модулей Торговый каталог и Интернет-магазин продукта «Битрикс: Управление сайтом (редакции Малый бизнес» или Бизнес).