2024年企业网站数据库表设计 篇1
数据平台的建设可以当做一个产品来设计。从广义上来讲，所有以数据驱动为核心的都可以称为数据产品（如数据报表平台，DMP，BI平台），从狭义上来讲，就是公司内部的数据平台。今天我们要讨论的，主要是在公司内部搭建数据平台。
公司的内部数据平台，主要是给各业务提供数据处理、分析、展示，供内部所有部门人员使用的，涉及数据的收集（填报）、数据的整合、业务报表制作、业务员数据分析以及可视化数据展示，目的是让公司内部的所有业务都能通过数据来驱动和辅助决策。简单点讲就是通过数据分析平台来驱动公司内部的数据化运营。
那么如何设计符合企业实情并能解决实际问题的数据分析平台呢？
1. 平台建设主导人需要对每一块业务需求有深刻的了解，知道每个业务部门想要看什么样的数据，需要什么样的分析报表；这些数据是否现在就可以获取到，是否需要收集；业务部门通过这些数据分析，是如何推进和改善业务，是否有提升的价值意义。
2. 平台的设计需要根据业务的要求设计符合使用者需要的内容，产品要有层级和结构。如果设计的一张数据报表既要满足管理层的需求又要满足一线业务人员的需要，那么这样的数据产品体验很大可能是比较差的。因为领导和业务人员的关注点不一样，看数据的视角也不一样。领导往往需要一些能帮助把握大方向的关键指标，并且希望知道这些指标之后的问题是什么？原因是什么？所以给领导设计的报表需要直观易懂，并且能够基于这些指标的一场定位到问题。而业务人员更在乎业务的执行，关注的数据往往粒度很细，需要知道各项指标的明细。
领导关注的报表（FineReport制作）
销售领导关注的指标明细（FineReport制作）
3. 数据平台一定要注意数据质量、规范、统一。因为数据分析平台是面向所有业务的，怎么保证公司的所有部门人员对于数据的理解是一致的，这点特别难。（比如服装行业的“断码”，从领导层来讲，公司仓储的服装全部尺码如果不完整就是断码；从仓库的仓管员角度来讲，仓库内的服装尺码不全就是断码；从门店的业务员角度来讲，客户需要的尺码当前门店无货就是断码）。公司的业务系统各有不同，数据库分布，数据口径不一，数据孤岛问题，导致数据的质量和结构也千差万别，越是这样，数据仓库的数据建设就显得尤为重要。平台的数据质量依赖于数据仓库底层的数据模型，所以一个好的数据仓库很大程度上决定了数据分析平台的数据质量。
4. 工具选型上，有报表平台、BI。报表平台适合构建基础的规范化的数据分析平台，从明细报表（表格类）的，项目档案，文件报备，数据填报，数据报表，业务主题分析，文中的所有demo就是用FineReport制作，侧重于展示和报表管理。BI侧重于分析，拿到数据可以自己拖拽维度来分析，不同于报表受模板框架的限制，涵盖简单的明细报表、分析报表和主题分析，制作要简单很多，大数据量的处理性能也强劲很多，代表：FineBI、Tableau.
下面我们就从实战的角度来加以阐述。
某公司是一家电商公司，那么该公司的各部门需要看哪些数据呢？首先收集日常常用的数据指标，哪些是经常要查询的，哪些是要日常填报的，这些在过往的经营中都有备案，好收集。这就构成了日常的基础查询类报表，这类报表最占大头。
其次，我们可以观察一下各部门的KPI是什么？下放到团队以及个人的KPI是什么？是否能以具体的数字来量化？如果对负责支持的部门的KPI不了解，就去寻求部门领导帮助（使用者最懂要什么），不落实指标如何能设计出好的数据报表？通常粗略的，例如采购部门的KPI基本就是销售额、订单数、销售毛利润、采购成本；运营部门的KPI就是新老用户述、留存率、复购率、用户流失、转化率，市场部门的KPI就是PV/UV、新客数，这就构成了各部门日常管理的报表。
那么知道各个部门的核心KPI后，下一步就是针对一些特定场景的主题报表。主题报表往往是记录某一事件，其中的指标都是相互关联的。
比如，我希望知道这个月我的绩效完成的怎么样？在团队内排名是提升还是下降？每个人的绩效结果明细是怎样的？——这就构成了日常考核报表。
又比如在分析产品时，需要重点关注某些产品的相对市场份额和市场增长率，则要建立波士顿矩阵分析，以便让资源有效地分配到合理的产品结构中（当然还有其他分析角度）——这就是品类分析。
产品分析（FineReport制作）
再从业务分析和使用场景入手，拿采购部门的小王来说，他是怎样看数据的呢？
每天早上，我希望知道昨天的销售情况怎么样？所以这时候应该设计一张基础查询报表给到他，这张数据报表应该具有以下功能和内容：
1.能够查看昨天以及过去各时段的数据；能够按照产品、地域来统计；能够与过往的平均值做比较，看看是不是某区域某产品的趋势上有大的变化，是不是广告投放，活动推广带来的，影响大不大。其次，每个月，每季度的数据是多少，能够选定时间段自动展示。
2. 指标越丰富越好，如果销售额下降了，看看是不是订单数下降了，订单数没变是不是客单价的问题，是由于商品结构的原因还是活动门槛调整导致的。
3. 数据分析的能够下达的粒度越细越好。比如数据粒度可以从全国下钻到省份，从省份下钻到城市，这样交易额下降了就能知道是哪个省哪个城市出了问题？就能针对性的解决。
经过以上几个步骤，即可形成平台雏形，形成规划文档。但一个数据分析平台，无论前期规划得多么丰富，也不可能一蹴而就。公司的业务在不断变化，分析的内容也越来越丰富，在这过程中总需要不断磨合和调整，只有不断完善之后，才能形成一个更加量身定制的实用平台。
2024年企业网站数据库表设计 篇2
你好，开发一个网站前期的准备阶段以及开发阶段是耗时耗力的。
首先需要注册一个域名，其次是确定源代码方向，最后需要稳定的云空间和流量支持。
开发是写代码的阶段，代码的调试以及软件测试及上线需要反反复复跑很多遍，这是投入时间比较多的。
你好，好的产品经理一定要懂产品懂用户，如果产品是年轻人使用的，交互风格就应符合年轻人的使用感受；如果是中老年使用的，那应以简约为主。
信息收集阶段
Pocket：在产品定义环节，用 Pocket 收集行业、竞品等信息。
需求分析
MindNode：用思维导图梳理产品的整体框架和演进步骤。XMind 在 Windows 上或许值得推崇，但 Mac 上那种卡顿的体验仿佛让人一秒出戏 Windows 98。
Numbers：一款被忽略的 Mac 原生应用，主要用于数据分析，等比 Office 套件中的 Excel。不过在分析功能上 Numbers 一直处于被 Excel 吊打的状态，数据分析师对它更是一脸嫌弃。但日常分析 Numbers 足以应付，内置的某些公式好用到飞起，加上排版性很强，作为一个表格工具也可以有很好的表达力。
方案输出
Keynote：这个阶段中我需要将想法呈现给不同受众群体来通过产品立项。 Keynote 中的「神奇移动」，能够清晰直观的演示一件事物的前后逻辑，效果惊人。Keynote 也是我这几年最最最爱的应用，完美得无懈可击！
业务建模
Axure RP：产品经理的必备饭碗，流程、用例、场景、原型图都用 Axure 完成，曾经也尝试过 Sketch 画原型，效果也还不错，只是在 Sketch 上建模还是特别容易陷入交互的误区，恍然一刹那感觉是名设计师。
Eagle：在向设计师沟通的时候，除开拿出业务原型，我也会通过 Eagle 收集的一些素材，和设计师一起讨论这款产品在视觉上的表达与呈现。
蓝湖：一键通过链接分享功能，省去很多发送的时间，连线和标注功能简直不能更好用，是设计师推荐给我用的，一秒爱上。
项目计划
OmniPlan：接触最多的项目管理工具，简单的项目计划用 Excel，复杂和长期项目就使用 OmniPlan。
任务管理
Things：Things 也是今年发现的好物之一，Things 的使用覆盖了产品规划的各个过程，每日的任务计划通过它进行管理。
蓝湖：蓝湖也有任务管理的功能，但不能覆盖已经完成项目，这一点到不影响使用，比起Things更适用于多团队、多项目协同，系统也更稳定。
工具终归为「人」服务，善假于物可以减少工作环境中的噪音，使我们变得更专注，以此提升效率加速产出。不过最终要做出一款好产品，靠的还是对用户的洞察与尊重。但有了这些好工具的加持，我们往往就有了一个好的开始。
2024年企业网站数据库表设计 篇3
一般常见的主键生成方法有以下几种，
第一种，UUID(Universally Unique Identifier)通用唯一识别码，包含32个16进制数字，以连字号分为五段，形式为8-4-4-4-12的32个字符。
比如516b4fdd-aa28-4ddf-99b6-5f58a60f0219
UUID由以下几部分的组合
1, 当前日期和时间，UUID的第一个部分与时间有关，如果你在生成一个UUID之后，过几秒又生成一个UUID，则第一个部分不同，其余相同。
2, 时钟序列。
3, 全局唯一的IEEE机器识别号，如果有网卡，从网卡MAC地址获得，没有网卡以其他方式获得
这种方式的代码实现简单、不占用网络带宽，但是无序无规则、查询慢、可读性差。
第二种，数据库自动增长，
自动增长序列 + 时间序列 + 你的业务修饰符号 = 主键，
这里的自动增长序列肯定不会重复，时间序列也不容易猜测带，所以肯定很安全，但是扩容不太容易，严重依赖数据库机器，容易出现单点故障，效率很低下。
第三种，Twitter-Snowflake 生成的ID。把时间戳，工作机器id，序列号组合在一起。整体上按照时间自增排序，并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞（由datacenter和workerId作区分），效率较高。据说：snowflake每秒能够产生26万个ID。
这种方法是本地生成、不占用网络带宽、有一定的规则，但是对机器的时间依赖比较强.
第四种，Redis 的id生成策略。这主要依赖Redis是单线程的，所以也可以用生成全局唯一的ID。你可以用Redis的原子操作 INCR和INCRBY来实现。
这种方法不依赖数据库、灵活、可以做到没有单点故障、性能高于数据库。但是占用网络带宽、增加redis维护量。
推荐使用后面两种。 以上仅是个人看法，供您参考，谢谢。