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七月, 2009 的归档
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GAE对象数据库设计特点
在 2009/07/29 上发表 | 1 条评论Google App Engine的数据库属于对象数据库，设计的思路比较独特，主要适用于“多查询，少更新”的web应用。今天去参加Sun的开发者日，正好有个MySQL的讲座，其中提到MySQL的pluggable storage engine当中，针对web应用优化的MyISAM，也是延续这个思路。不过MySQL毕竟是关系数据库，对于复杂的表查询操作，专家和新手写出来的语句，效率那可是千差万别。而GAE则不同，可以保证任何人只要能完成功能，效率都不会太差。当然，这是以牺牲部分功能作为代价的。但是想一下，还是更喜欢GAE的方式，毕竟设计数据结构和关系的时候就把问题解决，总比上线以后才发现数据库操作效率低下要好。 使用GAE的Python版和Java版做的程序也有好几个了，正好把它与传统的关系数据库比较一下。 查询比更新快十倍。 查询结果数量有限制。GAE进行查询时最多返回1000条数据，即使使用count来查看记录数量，最多也只返回1000。但是，在获取数据时可以指定offset，这样可以简单分页。 想统计，就要维护计数器。由于最多返回1000，无法得知到底有多少数据，如果程序中需要总数、平均值、总和、按月总数等等统计数据，就要自己维护一个计数器对象。具体做法，参考Google官方的文章计数器。 先索引，后查询。出现在查询条件中的字段，必须设置索引。 不用严格遵循数据库设计范式。在关系数据库中，类别名称、tag名称等一般要独立成表，然后使用时放置索引。但在GAE中，对象可以直接保存这些短小的数据，这样在查询时就规避了GAE无法进行表关联的缺点，而且由于有索引，这样速度其实也非常快。 查询条件，只能有一个不等。允许有多项查询条件，但是其中只能有一项是非相等条件（例如：大于，小于）。 ID或Key的使用，用于定位获取对象，速度最快。对于帐户对象，可以使用唯一的email作为key，这样更新时就不需要再查询一次了，直接在Transaction中完成更新即可。 在一个Transaction中，不能出现不同组的对象。 尽量减小单个组内的对象数量。由于Google App Engine属于云计算，所有的对象数据都分布在无数节点之上，这样数据查询可以并行完成，速度大大提高。如果把大量对象放置在一个组内，所有这些对象只能存在一个节点之上，查询时就没有并行查询的优势了。 数据关系的强制一致性。如果删除一个对象，所有依赖于该对象的对象都将被删除。 tag的实现，可以结合对象的list属性，直接保存所有的tag字符串。这样便于查询、增减。但不利于统计例如：具有某tag一共有多少对象。 暂时想到这么多，有空再补充。 -
Agile项目半年记，Agile脑图
在 2009/07/25 上发表 | 评论暂缺做这个Agile项目也有半年了，经历了1次release，几次iteration，完成的大小不一的story也有30多个了，还有deadline临近时的繁忙。7年前在书上读过的那些关于Agile和XP的概念和名词，一直没太多机会完整地实践，现在却是天天在用。近来闲暇，正好用在线工具MindMeister，结合工作笔记和培训资料，画了一个Agile脑图，汇总一下这半年的收获。 Agile作为一个知识体系，内容很复杂，脑图有点大，时间有限，暂时没有设置太多关联，只是简单按照层级列了一下，以后慢慢补上。这也是正是脑图的一个优势，当事情层级比较多、关系比较复杂的时候，使用脑图比较容易理清脉络。 -
在线脑图制作利器：MindMeister
在 2009/07/21 上发表 | 2 条评论一直在使用Mindjet的Mind Manager Pro，制作脑图。很好用，不过有时候在不同电脑上就觉得很不方便了。最近发现了一个在线制作脑图的工具，MindMeister，可以随时保存，然后在其他电脑上继续编辑。Get Things Done！ 画脑图有很多好处，比如记录头脑风暴，分享思想，计划项目，可视化思考。特别适用做课堂笔记，思考一件事情，做计划等等。MindMeister的功能很强大，除了在线创建脑图之外，还可以与朋友实时合作，一个人创建的部分会自动发送给其他人。它还提供分享，密码保护，导出成PDF或各种图片。除此之外，MindMeister还有离线模式，可以嵌入iGoogle，提供IE和FireFox浏览器扩展，更为开发人员提供API。基本上能想到的都有了！ 最让人意想不到的是，这么强大的工具，居然是用JavaScript制作了，拖拽一下首页上的demo就知道了。 -
开心网：越堕落越快乐！
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通过Analytics的Map Overlay，透视全球最有价值客户群
在 2009/07/04 上发表 | 评论暂缺专业的市场人员，最重要的工作就是收集反馈信息，分析目标客户的特点和ROI，然后微调商业策略和广告策略，再获取反馈…同时，随时关注市场趋势、变化和爆发性事件，并及时调整。在线市场也是同样，追踪、分析网站访问情况，一直在用Google Analytics。经过几年的持续更新，Analytics已经成为主要的追踪工具之一。相比于其他很多在线追踪系统和日志分析软件，Analytics的缺点是实时性不强，大约晚半天；不过，胜在功能强大，电子商务方面的追踪功能完，与Adwords集成性强，性能稳定，又是Google出品，不至于泄漏网站的商业机密。 由于网站是面向全球销售产品，所以要找出访问量最高的国家。到Google Analytics，Visters，Map Overlay。美国最高，巴西其次，然后是意大利、印度、英国等等国家。 现在，看看哪个国家的购买金额最高。美国还是最多，但是随后的名次变成了法国、英国、德国、加拿大、澳洲、巴西等等 有了访问量，总收入，还是无法知道哪个国家最有价值。那么就来看看电子商务转换率（Ecommerce Conversion Rate）。令人惊奇的是，前两名居然变成了不知名的非洲国家Buikina Faso和伊拉克，接下来才是美国、澳洲、挪威、英国、法国、加拿大等等。 看起来似乎转化率指标最有用，它表明有多少百分比的访问用户转化成了购买客户。但是，访问量太小的国家，偶然性很强，显然商业价值也有限，并不值得投入过多广告和推广。而且，每个国家的购买金额也很重要。所以几个指标综合起来来看，拥有大量最有价值客户的国家，可以列出来了：美国、法国、英国、澳洲、加拿大等等。 好钢用在刀刃上，精力有限，一定要集中在目标客户群大的那些国家。找出了目标国家，下一步自然就是使用adwords、其他广告、affiliation、reseller等方式来积极推广了。