Datenmodellierung Probe-E-Commerce-System mit MONGODB

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Electronics an Kleidung zur persnlichen Pflege mit Medikamenten, wir kaufen in diesen Tagen alles online! Selbst Lebensmitteleinkaufen geschieht in diesen Tagen bei Amazon! Aber wie bauen Sie ein System auf, das eine so groŸe Auswahl an Produkten verkauft, sorgt fr reibungslose Checkout-Optionen und strzt nicht whrend des riesigen Verkaufs wie der Black Friday-Verkauf und das Great Indian Festival an? Nun, lass uns einen Blick darauf werfen.

  • sollte eine Suchfunktion mit der Lieferung von ETA
  • anbieten. Sollte einen Katalog aller Produkte bereitstellen
  • sollte bereitstellen Wagen- und Wunschliste Merkmale
  • sollte den Zahlungsablauf reibungslos umgehen
  • sollte eine Ansicht fr alle vorherigen Bestellungen bereitstellen

So wie immer, beginnen wir mit dem Verriegeln der Anforderungen. FORctional-Voraussetzungen, die eine Suchfunktionalitt mit der Lieferung anbieten, die etashould einen Katalog aller Produkte bereitstellt, um den Warenkorb und den Wunschzettel mitzunehmen.

Nun fr ein System, das einen solchen hohen Verkehr behandelt, insbesondere whrend des enormen Umsatzes, ist mglicherweise schwierig, alle drei nicht funktionalen Anforderungen zu erfllen. Aber nicht alles muss immer verfgbar sein, eine geringe Latenzzeit haben und extrem konsistent sein. Beispiele, Zahlungs- und Inventarsysteme sollten auch bei der Verfgbarkeitskosten stark konsistent sein, die Suche muss selbst wenn sie leicht inkonsistent sind. Die meisten benutzerdegenden Komponenten sollten eine geringe Latenzzeit haben.

Es gibt zwei UIs, die wir anbieten, einen Startbildschirm, der einige Empfehlungen, personalisiert oder allgemein enthlt, je nachdem, ob es sich um einen wiederkehrenden Benutzer oder einen neuen Benutzer handelt, und eine Suchseite, in der Benutzer sehen knnen Ergebnisse basierend auf einem Suchtext.

Nun, ein Unternehmen, das auf einer Skala, wie Amazon's arbeitet, wird mit mehreren Lieferanten interagieren. Um diese Anbieter zu verwalten, bentigen wir mehrere Dienste, die wir gemeinsam eingehende Dienste anrufen. Diese Inbound-Dienste interagieren mit Lieferantensystemen und holen die relevanten Daten ab. Wenn ein neuer Anbieter hinzugefgt oder ein Lieferant zu ihrem Inventar einen neuen Artikel fgt, muss er in das System flieŸen, damit diese Informationen dem Benutzer leicht zur Verfgung stehen. Diese Informationen werden erneut unser System ber den eingehenden Dienst eingeben und den Benutzer auf der Homepage oder durch Suchergebnisse durch verschiedene Verbraucher erreichen, die einem Kafka anhren, der Ereignisse von Inbound-Services jederzeit ergibt, in denen solche „nderungen erfolgt. Schauen wir uns diese Verbraucher etwas detaillierter an.

Einer der Verbraucher in unserem System ist ein Artikeldienst, der Kafka an Bordneuerelemente anhrt und APIs zum Hinzufgen, Aktualisieren und Abrufen von Elementen auslst. Es sitzt auf einem MONGODB, da diese Artikelbezogene Daten unstrukturiert sind. Unstrukturiert in dem Sinne, dass verschiedene Arten von Elementen unterschiedliche Attribute haben. Zum Beispiel hat ein Hemd GrŸe, Stoff- und Farbattribute, whrend ein Fernsehgert Attribute wie BildschirmgrŸe, Farbtechnik, Gewicht, Auflsung usw.

hat

Sobald ein neuer Artikel eingeschaltet ist, stellt ein Suchverbraucher sicher, dass dieser Artikel von den Benutzern abgefragt werden kann. Es wird alle neuen Elemente gelesen und verarbeitet, die angeboren werden, und formatieren sie so, dass sie in der Datenbank gespeichert werden knnen, und das Suchsystem kann es verstehen. Nach dem Formatieren wird der Suchverbraucher diese Daten in eine ElasticSearch-Datenbank eingesetzt. Wir verwenden hier eine Elastiker, da es fr die textbasierte Suche sehr effizient ist, und untersttzt auch die Fuzzy-Suche, die wir fr nahtlose Benutzererfahrung bentigen. Was dies in einem anderen Tutorial detaillierter diskutiert hat, in dem wir hinbergehen, welche Datenbanken fr die Szenarien am besten sind.

Jetzt ein Suchdienst, der mit dieser Elasticssuche interagiert, wird die APIs ausgesetzt, um die Produkte zu filtern, zu sortieren, zu suchen, usw. Wenn Sie sich erinnern, in den funktionalen Anforderungen haben wir mit der Suche mit der Lieferung ETA erwhnt. Dies kann auf die Anforderung erweitert werden, dass wir die Suchergebnisse nicht anzeigen sollten, die nicht an den Benutzer geliefert werden knnen, da dies eine schlechte Benutzererfahrung wre. Dafr spricht der Suchdienst mit etwas, das als Wartungsfreundlichkeit und Tat-Service namens Service ist. Servicefreundlichkeit und TAT-Dienst werden berprft, welches Lager das Produkt ausgeliefert wird, wenn es eine Route zwischen dem Warehouse und dem PIN-Code des Benutzers gibt, wenn ja, dann kann diese Route zum Tragen dieses Produkts verwendet werden. Es wird auch einen ungefhren Liefertermin herausfinden und all diese Informationen an den Suchdienst bermittelt. Der Suchdienst kommuniziert diese Informationen weiter an den Benutzer.

Im Suchbildschirm sollte der Benutzer ein Produkt wnschen, oder fgen Sie es dem Warenkorb hinzu. Dies geschieht ber den Wunschlach- und Warenkorbservice. Wunschling-Service ist ein Repo von allen Wunschlisten in unserem System- und Warenkorbservice ist ein Repo von allen Karren. Sowohl diese Dienste werden in der genauso errichtet, als sie jeweils APIs bereitstellen, um Elemente von einer Wunschliste oder dem Warenkorb abzuholen, zu fgen und zu lschen, und sie sitzen beide auf MySQL-DBS. Sie knnen auf derselben Hardware aufgebaut werden, aber wenn man bedenkt, dass es sich in der Annahme, dass es in der Regel sehr lange ist, insbesondere wenn sich ein Verkauf annimmt, es ist vorgeschlagen, separate Hardware fr diese Dienste zu haben. Auf diese Weise wird die Skalierung der Hardware fr den individuellen Service viel einfacher.

Jetzt, jedes Mal, wenn eine Suche geschieht, wird ein Ereignis Kafka zugefhrt. Dies hilft uns, ein Empfehlungssystem aufzubauen, das den Interessen des Benutzers und auch eine allgemeine Empfehlung basierend auf den beliebtesten Produkten basiert. In hnlicher Weise senden Wunschzettel- und Cart-Dienste auch hnliche Ereignisse an Kafka. Lassen Sie uns einen Blick darauf werfen, wie dieser Analyseart des Systems ausfhrlich funktionieren wird.

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