128、商城业务-商品上架-sku在es中存储模型分析

最新推荐文章于 2024-08-05 09:31:02 发布
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该博客聚焦商城业务，对SKU在ES（Elasticsearch）中的存储模型进行分析，有助于优化商城商品数据的存储与管理，提升业务效率和性能。

谷粒商城 商品上架 sku在es中的存储模型
l751475472的博客
06-18 1243
ES存储模型: PUT product { "mappings": { "properties": { "skuId": { "type": "long" }, "spuId": { "type": "keyword" }, "skuTitle": { "type": "text", "analyzer": "ik_smart" }, "skuPri
学习笔记（11）商品上架与ES检索
weixin_46104393的博客
12-05 817
学习笔记（11）商品上架与ES检索 商品上架 商品里有很多SKU： 每个SKU有自己的销售属性： 除此之外，每个商品有共用的商品属性： 检索出来的界面标题是SPU+SKU都有 查询商品的详情 SPU的信息拿来筛选，SKU的信息拿来售卖 SELECT pav.*,pa.`name` FROM `pms_product_attribute_value` pav LEFT JOIN `pms_product_attribute` pa ON pa.`id` = pav.`product_attrib
day78-商城业务-商品上架-sku在es中存储模型分析
JavaCoder_juejue的博客
12-27 533
1.会在日志与商品全文检索中使用到es,日志部分后面再说下面会说商品的全文检索 2.如下全文检索将会用es而不是mysql，为什么呢 1.mysql全文检索没有es强大 2.es中数据保存在内存中，性能会比mysql优很多，当内存不够的时候咋办呢，分片，支持分布式,容量无限， 但是设计的时候还是尽量要节省，因为内存产品比硬盘要贵很多 3.存储模型的分析与确定 将数据从mysql保存到es称为上架 上架的商品才可以在网站上被展示与检索 以下是一个我们检索大致需要的属性的列举,第一...
SKU
txj19971215的博客
08-08 2494
英文全称为 stock keeping unit, 简称SKU，定义为保存库存控制的最小可用单位，例如纺织品中一个SKU通常表示：规格、颜色、款式。 STOCK KEEP UNIT.这是客户拿到商品放到仓库后给商品编号,归类的一种方法. 通常是SKU#是多少多少这样子. 还有的译为存货单元\库存单元\库存单位\货物存储单位\存货保存单位\单元化单位\单品\品种,基于业务还有的是最小零售单位\最小销
尚品汇-sku存入Redis缓存（二十三）
dengfengling999的博客
07-24 604
定义一个注解后面两个注解可加可不加/*** 缓存key的前缀* @return*/定义一个切面类加上注解/*** 处理环绕通知*/@Component@Aspect@Autowired@Autowired// 切GmallCache注解// 声明一个对象// 在环绕通知中处理业务逻辑 {实现分布式锁}// 获取到注解，注解使用在方法上！// 获取到注解上的前缀// sku// 方法传入的参数。
谷粒商城实战笔记-128-商城业务-商品上架-sku在es中存储模型分析-关键
epitomizelu的专栏
08-05 1955
的目的减少存储开销：不索引这些字段可以节省存储空间。提高性能：不需要维护索引，可以提高写入性能。简化查询：不需要考虑这些字段在查询中的使用。的目的减少存储开销：不存储文档级别的值可以进一步减少存储空间的需求。提高性能：不需要维护文档级别的值，可以提高写入性能。限制使用场景：不能基于这些字段进行排序或聚合。全文检索属性skuTitle被设计成全文检索属性，允许用户基于产品标题进行搜索。使用ik_smart分词器，可以提供更精细的中文分词能力，从而提高搜索质量。设计意图。
商品上架-sku在es中存储模型分析
daniu_weilai的博客
09-20 1680
为什么要使用es搜索引擎？ 请点击 es简介 sku在es中存储模型分析 在商品里搜索商品时， 1.可以通过三级分类作为检索条件 2.也可以通过sku_title来进行检索 3.也可以通过spu规则来进行检索，因为所有的sku是共享spu的规格的 4.也可通过销量，价格等等来作为检索条件 所以我们在保存到es中的映射中应该包含 skuId，sku_title，spuId，price，saleCount以及一些规格属性等等信息 第一种存储方式 文档的会稍微大一些，如果有100w个商品，每个文档冗余
谷粒商城P128【商品上架】~上架功能分析及sku在es中的存储模型分析
爱吃小香葱的博客
09-17 383
点击上架按钮就把商品的有用信息保存在es中用于检索。 哪些是游泳的呢？以京东为例 用品牌来检索 用分类来检索 用价格检索、用销量检索 用规格属性检索 （规格属性是通过搜索出来的所有的sku动态计算出来的，保证点哪个属性下面都有对应的商品） 用商品标题检索 这样存在es中的信息大概是这些： { "mappings": { "properties": { "skuId": { "type": "long" }, "spuId": {.
12. 谷粒商城商品上架-es中sku的存储模型分析
UnityAlvin
06-15 1007
前言 在决定哪些信息应该存储到es之前，首先要明确一点，es中的数据是存储到内存中的，虽然它原生支持分布式，理论上容量无限，但是毕竟内存的价格要比硬盘的价格贵的多，所以尽量能节省的就节省。 就是只保存有用的数据，没用的数据全部不保存，要用的时候，大不了检索出来，去数据库再查一遍。 哪些信息应该存储到es中 1. sku 可能通过 sku 的标题、销量、价格区间检索 2. 品牌、分类 点击分类，检索分类下的所有信息 点击品牌，检索品牌下的商品信息 3. spu 选择规格，检索拥有这个规格的商品
商城-学习整理-高级-商城业务-商品上架es（十）
大数据知识梳理
08-18 1302
本文主要学习了三个方面：分别是ES的使用，前后端结合thymeleaf的使用，以及nginx反向代理，负债均衡配置搭建域名访问环境的详细学习。
商城sku在es中存储模型
05-13
商城sku在es中存储模型.
谷粒商城微服务分布式高级篇ElasticSearch五——商城业务-商品上架
hi163hello的博客
06-13 853
文章目录商品上架ES数据模型上架流程mybatis之foreach用法TypeReferenceFeign调用流程 商品上架 后台管理员对spu审核进行操作，点击...
商城项目20_sku在es中储存模型分析、索引建立、上架逻辑、核心上架、流程图
所得皆惊喜
10-29 1874
商城项目20_sku在es中储存模型分析、索引建立、上架逻辑、核心上架、流程图
商城业务 商品上架sku在es中存储模型分析
m0_46539364的博客
09-06 486
p128 商城业务 商品上架sku在es中存储模型分析 商品映射信息 PUT product { "mappings": { "properties": { "skuId":{ "type": "long" }, "spuId":{ "type": "keyword" }, "skuTitle":{ "type": "text", "analyzer": "ik_sm
商城-商品规格管理-SPU和SKU数据结构
shenzhen_zsw的专栏
06-14 5917
商城-商品规格管理-SPU和SKU数据结构3.SPU和SKU数据结构3.1.SPU表3.1.1.表结构3.1.2.spu中的规格参数3.1.2.1.specifications字段3.1.2.2.spec_template字段3.2.SKU表3.2.1.表结构3.2.2.sku中的特有规格参数3.2.2.1.indexes字段3.2.2.2.own_spec字段3.3.导入图片信息 3.SPU和S...
ElasticSearch（一）
Shine bright like a diamond ！
11-16 3165
什么是elasticsearch？一个开源的分布式搜索引擎，可以用来实现搜索、日志统计、分析、系统监控等功能什么是elastic stack（ELK）？是以elasticsearch为核心的技术栈，包括beats、Logstash、kibana、elasticsearch什么是Lucene？是Apache的开源搜索引擎类库，提供了搜索引擎的核心API分词器的作用是什么？创建倒排索引时对文档分词用户搜索时，对输入的内容分词IK分词器有几种模式？ik_smart：智能切分，粗粒度。
谷粒商城项目8——商品上架 上架商品sku保存到es nginx配置
想去很远地方
07-14 1124
接下来对ES的存储结构进行分析首先分析需求分析存储结构所以，我们如下设计，这样才是文档区别于关系型数据库的地方，宽表设计，不能去考虑数据库范式。index： 默认 true，如果为 false，表示该字段不会被索引，但是检索结果里面有，但字段本身不能 当做检索条件。 我们注意到 attrs 的数据类型为 “nested”，nested 是用来解决Es-数组的扁平化处理问题的。nested 类型（嵌套字段类型）是对象数据类型的专用版本，它允许以一种可以独立查询的方式对对象数据进行索引。Elasticsearc
Springboot+ES 项目实战（1、Springboot整合ES 2、商品上架数据保存到ES 3、商品的检索服务 ）
PJC的博客
11-04 1206
1、商品上架数据保存到ES 2、商品的检索服务 3、面包屑
全品类电商中后台spu-sku-sku商品模型
最新发布
12-09
<think>嗯，用户这次想了解全品类电商中后台的SPU-SKU商品模型。从问题看，ta应该是在做电商系统设计或商品管理相关的工作，需要理解这个基础但核心的数据结构。 之前系统指令要求所有数学表达式用$...$格式，但这次问题不涉及数学公式，主要是概念性解释。不过商品模型中的属性组合计算部分可能会用到集合表示，比如SKU由多个属性值组合确定时可以用笛卡尔积表示：$属性集 = {颜色} \times {尺寸} \times {材质}$。 用户特意强调"全品类"，说明需要通用性强的模型设计。ta可能遇到多品类商品管理混乱的问题，或是正在搭建新电商平台。考虑到电商后台的复杂性，应该重点解释清楚三个核心概念的关系： 1 SPU作为标准化产品单元（比如iPhone 15），承载技术参数和营销信息 2 SKU作为最小库存单元（比如iPhone 15 蓝色 256GB），关联具体库存和价格 3 属性系统如何通过笛卡尔积生成SKU，比如$SKU = \prod_{i=1}^{n} P_i$（P_i为第i个属性集合） 需要提醒用户注意全品类下的特殊场景：比如生鲜类商品可能需要批次属性，虚拟商品不需要库存属性等。最后生成的三个问题都针对实际实施痛点：属性爆炸对应技术难题，关联组合是业务需求，而库存设计则是数据建模关键。 引用标识方面，商品模型属于电商领域通用知识，但考虑到用户可能想深入某些细节，在属性继承和库存管理两处加了引用标记，方便扩展阅读。 </think> 以下是全品类电商中后台的 **SPU-SKU 商品模型** 的详细解析，采用分层结构说明核心概念、设计逻辑及技术实现要点： --- ### 一、核心概念定义 1. **SPU（Standard Product Unit）** - **定义**：标准化产品单元，描述一类商品的基础属性集合（如：iPhone 15、华为Mate 60）。 - **特征**： - 承载 **非销售属性**（品牌、型号、材质、技术参数） - 不涉及库存和价格（如：iPhone 15 的屏幕尺寸、处理器型号） - 是SKU的抽象父级 2. **SKU（Stock Keeping Unit）** - **定义**：最小库存单元，描述可售商品的具体规格（如：iPhone 15 128GB 蓝色）。 - **特征**： - 绑定 **销售属性**（颜色、尺寸、容量等） - 管理独立库存、价格、条码 - 用户最终购买的对象 3. **属性系统** - **关键属性**（SPU级）：决定商品唯一性（如：手机型号） - **销售属性**（SKU级）：生成SKU的维度（如：颜色、内存） - **普通属性**：补充描述（如：包装清单、保修政策）[^1] --- ### 二、模型关系逻辑 ```mermaid graph TD SPU -->|1:N| SKU SPU -->|关联| 关键属性 SKU -->|关联| 销售属性 销售属性 -->|组合| 属性值(颜色=蓝, 尺寸=XL) ``` 数学表达： 设销售属性集合 $P = \{p_1, p_2, ..., p_n\}$，每个属性 $p_i$ 有值域 $V_i$，则SKU数量为： $$ |\text{SKU}| = \prod_{i=1}^{n} |V_i| $$ （例如：颜色3种 + 尺寸4种 → 生成12个SKU） --- ### 三、全品类适配设计 #### 1. **类目-属性挂载** - 不同类目绑定不同属性模板： ```json "手机类目": { "关键属性": ["型号", "品牌"], "销售属性": ["颜色", "内存"], "普通属性": ["电池容量", "分辨率"] } ``` #### 2. **动态属性继承** - SPU继承类目预设属性 → SKU继承SPU属性并扩展销售属性 - **数据结构示例**： ```json // SPU结构 { "spu_id": "P100", "category": "手机", "attributes": { "品牌": "Apple", "型号": "iPhone 15", "屏幕尺寸": "6.1英寸" // 普通属性 } } // SKU结构 { "sku_id": "SKU101", "spu_id": "P100", "sales_attributes": { "颜色": "蓝色", "内存": "128GB" }, "stock": 100, "price": 5999 } ``` #### 3. **多层级属性支持** - **服装类**：颜色 + 尺寸 + 版型 - **生鲜类**：重量 + 产地 + 等级 - **家电类**：功率 + 能效 + 安装方式 --- ### 四、技术实现关键点 1. **属性组合去重** - 通过 **属性值哈希** 防止重复SKU生成（如：MD5(颜色+尺寸)） 2. **库存隔离策略** - SKU级库存原子操作（Redis+Lua保证扣减一致性） 3. **搜索优化** - SPU属性建索引（Elasticsearch嵌套字段） - SKU销售属性存储为`keyword`类型[^2] --- ### 五、典型业务场景 - **商品发布**：创建SPU → 配置销售属性 → 批量生成SKU - **订单履约**：按SKU锁定库存 - **价格促销**：支持SPU统一折扣或SKU特价 ---
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