社交電商平臺的用戶行為深度挖掘

用戶行為深度挖掘主要包括用戶瀏覽習(xí)慣、購買決策路徑、商品偏好等內(nèi)容。通過這些數(shù)據(jù)為用戶提供更精準(zhǔn)的商品推薦，提高用戶的購物體驗。

我司在分庫分表策略上的實踐

為了滿足海量數(shù)據(jù)的存儲與處理需求采用了分庫分表策略。具體而言將數(shù)據(jù)按照定的規(guī)則（如用戶ID、時間戳等）劃分到不同的數(shù)據(jù)庫和表中，以降低單個數(shù)據(jù)庫或表的壓力，提升數(shù)據(jù)讀寫效率。

不同行業(yè)在分庫分表策略的特點及建議

由于紡織品種類繁多，每種產(chǎn)品都有大量的屬性信息，考慮根據(jù)產(chǎn)品類型進(jìn)行分庫分表，以降低查詢復(fù)雜度。

實時性要求較高，頻繁地獲取處理傳感器數(shù)據(jù)，因此建議采用分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，保證數(shù)據(jù)處理速度。

由于涉及到大量兒童個人信息和教學(xué)資源，注重數(shù)據(jù)安全性，合理規(guī)劃數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)，方便后期的數(shù)據(jù)分析與利用。