零售业（AR） 某零售集团在中国400多个城市拥有超过4000家店铺，涉猎的商品包括保健产品、美容产品、香水、化妆品、日用、食品、饮品、电子产品、洋酒及机场零售业务。 该集团要求门店尽快扩张，业务数据需要接入总部和云数据中心，目前面临的主要困难包括： 4000+门店数量庞大，设备管理复杂。

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零售商品识别工作流 工作流介绍 准备数据 选择数据 创建SKU 自动标注数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题： 视觉套件

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此方案通过全链路产品、技术和业务场景的深度融合，为零售品牌企业提供更全面的数字化转型解决方案，为客户创造更优质的业务价值，共同驱动零售行业高质量发展。 应用场景 面向企业全流程业务数字化解决方案，以全域消费者触点为基础，提供端到端业务数字化能力，覆盖零售、分销、订单、商品、结算、供应链等全链

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Magento软件快速构建电商网站，为传统零售商家、网上卖家和在线直销等厂商提供功能齐全、管理简便、高可用的电商网站平台。Magento是一款专业的开源电商网站框架，具有模块化架构体系和丰富的功能。该方案适用于如下场景： 有一定网上零售经验和规模的淘宝和易趣卖家，希望建立自己独立的品牌和专卖店；

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视觉套件（使用零售商品识别工作流开发应用） ModelArts Pro 的视觉套件提供了零售商品识别工作流，自主构建高精度的商品识别算法，帮助提高商品新品上线效率，提升消费者体验。 本章节介绍如何使用视觉套件中的零售商品识别工作流开发应用，以蛋糕店的蛋糕商品为样例，通过上传训练数据

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。 制造、交通、能源、建筑、汽车、政企、农业、零售等 卓越运营规划咨询 构建企业卓越运营能力，从经营视角驱动流程集成和运营数字化，连接关键经营KPI和日常运营，实现目标的有效分解、KPI落地和持续改进。 制造、交通、能源、汽车、零售、农业、化工等 数字化业务规划咨询 构建数字化业

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工作流介绍 工作流简介 超市、零售商店等场景下，商品种类更新速度快，商品识别技术会提升商品优化和运营效率。ModelArts Pro提供零售商品识别工作流，为您提供高精度的商品识别算法，提高零售商品新品上线效率。 功能介绍 自主构建高精度的商品识别算法，帮助提高商品新品上线效率，提升消费者体验。

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互联网应用、物联网数据、高性价比数据库解决方案等应用场景。 互联网应用 电商、金融、O2O、零售、社交应用等行业，普遍存在用户基数大、营销活动频繁、核心交易系统数据库响应日益变慢的问题，制约业务发展。DDM提供线性水平扩展能力，能够实时提升数据库处理能力，提高访问效率，轻松应对高并发的实时交易场景。

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执行以下步骤切换为连接新建的数据库。 在Data Studio客户端的“对象浏览器”窗口，右键单击数据库连接名称，在弹出菜单中单击“刷新”，刷新后就可以看到新建的数据库。 右键单击“retail”数据库名称，在弹出菜单中单击“打开连接”。 右键单击“retail”数据库名称，在弹出菜单中单

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可以帮助确定最佳的数据库整合和数据迁移方案，以实现数据的同源共享。 为数据应用提供依据。了解源端系统库表的详细情况，可以为后续的数据分析和应用提供依据，帮助构建有效的数据模型和架构。 在盘点动作执行前，需要客户提供所要盘点的数据库IP地址、数据库端口号、数据库名称以及至少有源库表和视图只读权限的账号。

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>淘宝订单接口”查询到平台推送的订单，单击“单据转换”按钮。 图2 淘宝订单接口 在“订单中心 >线上订单 >零售发货单”查询到对应的订单，单据状态=已审核。 图3 零售发货单-基本信息 图4 零售发货单-操作日志 父主题： 实施步骤

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用户不可见。 当主节点故障后，会发生主备切换，期间数据库客户端会发生短暂中断。若存在复制延时，主备切换时间会长一点，数据库客户端需要支持重新连接。 主备实例的备数据库节点仅用于故障转移和恢复场景，不对外提供服务。由于使用备数据库节点会带来额外性能开销，从性能角度来看，单机实例的性

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用户相关信息。 查看表和数据库的信息 本实践演示了基本数据库查询案例： 查询表信息 查询表大小 查询数据库 查询数据库大小 模拟数据分析 交通卡口通行车辆分析 本实践将演示交通卡口车辆通行分析，将加载8.9亿条交通卡口车辆通行模拟数据到 数据仓库 单个数据库表中，并进行车辆精确查询和

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应用场景 零售：门店极简开局，大幅提升开局效率 在零售行业，随着业务的快速发展，零售门店的建设也会快速扩张。采用传统的开局部署方式，规划、部署、网优、验收整个过程下来一般需要至少1周的时间，而且网络部署过程中需要工程师多次现场调试，这种传统的网络部署方式效率低下，人力成本居高不下，无法实现零售门店的快速扩张。

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方案概述 应用场景 零售行业全渠道运营能力已经成为企业刚需能力，在这样的背景下企业会面临如下痛点： 无法快速接入新渠道，易错失交易机会与流量红利 无法有效分析渠道经营状况，及时调整策略，导致资源浪费 库存风险大，无法科学有效地平衡库存与渠道的管理，无法做到全渠道库存共享，库存周转

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数据库 云数据库 RDS 文档数据库服务 DDS 云数据库 GaussDB 数据复制服务 DRS 云数据库 TaurusDB 父主题： SCP授权参考

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数据库 MySQL Redis DB2 Gauss 200 Oracle PostgreSQL Sql Server 父主题： 连接器

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数据库 创建数据库 删除数据库 查看指定数据库 查看所有数据库 父主题： Spark SQL语法参考（即将下线）

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的调用情况。 数据库维度汇总 APM支持以数据库维度汇总对Mysql数据库监控的指标，具体指标以及说明，参见表2。 图5 数据库维度汇总Mysql数据库监控 表2 数据库维度汇总参数说明列表 指标集 指标 说明 数据库连接 db 数据库名称。 创建连接数 该数据库创建连接数。 销毁连接数

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数据库 C3P0连接池监控 Cassandra监控 ClickHouse数据库 DBCP连接池监控 Druid连接池监控 EsRestClient监控 GaussDb数据库 HBase监控 Hikari连接池监控 Jetcd监控 MongoDb监控 Mysql数据库 ObsClient监控

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- ENUM LAST 数据库监控 (dataBase，数据库监控) invokeCount 调用次数 该数据库的调用次数 - INT SUM errorCount 错误次数 该数据库的错误次数 - INT SUM totalTime 总响应时间 该数据库的总响应时间 - INT

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