# bigdataWarehouse

**Repository Path**: krison/bigdata_warehouse

## Basic Information

- **Project Name**: bigdataWarehouse
- **Description**: 大数据离线项目数据仓库
以下为本在线教育系统涉及到的业务数据表结构关系。这25张表以订单表、用户表、 课程信息表、测验表和用户章节进度表为中心，延伸出了支付表、订单明细表、章节表、课程评价表、科目表、试卷表、知识点表等，用户表提供用户的详细信息，支付表提供该订单的支付详情。
https://gitee.com/tuoluzhe8521/bigdata_warehouse
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2025-04-29
- **Last Updated**: 2025-04-29

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# bigdataWarehouse

#### 介绍
以下为本在线教育系统涉及到的业务数据表结构关系。这25张表以订单表、用户表、 课程信息表、测验表和用户章节进度表为中心，延伸出了支付表、订单明细表、章节表、课程评价表、科目表、试卷表、知识点表等，用户表提供用户的详细信息，支付表提供该订单的支付详情，订单详情表提供订单的课程等情况，课程表给订单明细表提供课程的详细信息。本次讲解以此25个表为例，实际项目中，业务数据库中表格远远不止这些。

#### 软件架构
在线教育业务流程可以以一个普通用户的浏览足迹为例进行说明，用户点开在线教育网站首页开始浏览，可能会通过分类查询也可能通过全文检索寻找自己中意的课程，这些课程都是存储在后台管理系统中的。
当用户寻找到自己中意的课程，可能会想要购买，将商品添加到购物车后发现需要登录，登录后对课程进行结算，这时候购物车的管理和课程订单信息的生成都会对业务数据库产生影响，会生成相应的订单数据和支付数据。
订单正式生成之后，还会对订单进行跟踪处理，直到订单全部完成。
在线教育的主要业务流程包括用户前台浏览课程时的课程详情的管理，用户课程加入购物车进行支付时用户个人中心&支付服务的管理，用户支付完成后订单后台服务的管理，这些流程涉及到了十几个甚至几十个业务数据表，甚至更多。



#### 安装教程

1.  安装云盘
2.  搭建系统
3.  创建文档

#### 使用说明

1.  注意代码编写xxxx
2.  注意文档
3.在线教育业务流程可以以一个普通用户的浏览足迹为例进行说明，用户点开在线教育网站首页开始浏览，可能会通过分类查询也可能通过全文检索寻找自己中意的课程，这些课程都是存储在后台管理系统中的。
4.当用户寻找到自己中意的课程，可能会想要购买，将商品添加到购物车后发现需要登录，登录后对课程进行结算，这时候购物车的管理和课程订单信息的生成都会对业务数据库产生影响，会生成相应的订单数据和支付数据。
5.订单正式生成之后，还会对订单进行跟踪处理，直到订单全部完成。
在线教育的主要业务流程包括用户前台浏览课程时的课程详情的管理，用户课程加入购物车进行支付时用户个人中心&支付服务的管理，用户支付完成后订单后台服务的管理，这些流程涉及到了十几个甚至几十个业务数据表，甚至更多。


#### 参与贡献

1.  Fork 本仓库
2.  新建 Feat_xxx 分支
3.  提交代码
4.  新建 Pull Request
5. 是打发； 阿凡达
6.撒发大水发斯蒂芬大丰收沙发
7.打发大水发

#### 特技

留待日后修改。
在线教育业务流程可以以一个普通用户的浏览足迹为例进行说明，用户点开在线教育网站首页开始浏览，可能会通过分类查询也可能通过全文检索寻找自己中意的课程，这些课程都是存储在后台管理系统中的。
当用户寻找到自己中意的课程，可能会想要购买，将商品添加到购物车后发现需要登录，登录后对课程进行结算，这时候购物车的管理和课程订单信息的生成都会对业务数据库产生影响，会生成相应的订单数据和支付数据。
订单正式生成之后，还会对订单进行跟踪处理，直到订单全部完成。
在线教育的主要业务流程包括用户前台浏览课程时的课程详情的管理，用户课程加入购物车进行支付时用户个人中心&支付服务的管理，用户支付完成后订单后台服务的管理，这些流程涉及到了十几个甚至几十个业务数据表，甚至更多。

用户行为日志的内容，主要包括用户的各项行为信息以及行为所处的环境信息。收集这些信息的主要目的是优化产品和为各项分析统计指标提供数据支撑。收集这些信息的手段通常为埋点。
目前主流的埋点方式，有代码埋点（前端或后端）、可视化埋点、全埋点三种。
代码埋点是通过调用埋点SDK函数，在需要埋点的业务逻辑功能位置调用接口，上报埋点数据。例如，我们对页面中的某个按钮埋点后，当这个按钮被点击时，可以在这个按钮对应的OnClick函数里面调用SDK提供的数据发送接口，来发送数据。
可视化埋点只需要研发人员集成采集SDK，不需要写埋点代码，业务人员就可以通过访问分析平台的“圈选”功能，来“圈”出需要对用户行为进行捕捉的控件，并对该事件进行命名。圈选完毕后，这些配置会同步到各个用户的终端上，由采集SDK按照圈选的配置自动进行用户行为数据的采集和发送。
全埋点是通过在产品中嵌入SDK，前端自动采集页面上的全部用户行为事件，上报埋点数据，相当于做了一个统一的埋点，然后再通过界面配置哪些数据需要在系统里面进行分析。
埋点数据上报时机包括两种方式。
我们的日志结构大致可分为三类，分别是页面埋点日志、启动日志和播放日志。
（1）页面埋点日志以页面浏览行为为单位，即一次页面浏览行为会生成一条页面埋点日志。一条完整的页面埋点日志包含，一个页面浏览记录（包含在page字段中）、用户在该页面所做的若干个动作记录（包含在actions字段中）、若干个该页面的曝光记录（包含在displays字段中），以及一个在该页面发生的报错记录（包含在err字段中）。除上述行为信息，页面日志还包含了这些行为所处的各种环境信息，包括用户信息、时间信息、地理位置信息、设备信息、应用信息、渠道信息等，这些信息会包括在common字段中。
特技
使用 Readme_XXX.md 来支持不同的语言，例如 Readme_en.md, Readme_zh.md
Gitee 官方博客 blog.gitee.com
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