◆ Market Db (마켓디비)
프로그램 기반으로 Market Db 는 쇼핑몰 사업자 DB를추출하여 다양한 타겟광고
활용을 도와주는 디비수집프로그램 솔루션입니다
인터넷 쇼핑몰 상호/ 대표번호/ 주소/ 핸드폰번호 수집 하고
N사와 A사 그리고 G사에 등록된 모든 사업자의 정보 수집이 가능하며.
N사는 실시간 수집이 가능하며 99%이상이 유효 DB이며, 덧붙여 프로그램 옵션기능 중
“법인만 검색” 기능을 활성화 시키면, 법인업체 DB만 수집이 가능합니다.
또한 원하는 상호의 키워드를 입력해 db추출도 가능한 부분이라서 원하시는 정보만 추출이 가능한 부분입니다
이를 바탕으로 빠른 시간내에오픈바켓 디비수집프로그램을 활용 하실수 있습니다
★ market db 프로그램 상세보기
https://marketingmonster.kr/detail.siso?CODE=6
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주민등록넘버 수라이 금지되면서 인터넷서비스업체에서는 휴대폰나인증, 공인인증, 신용카드인증을 통해 CI를 공급받고 있으며 주민등록넘버를 대신해 거래자을 구분하는 데이터로 이용하고 위치하다. * CI(Connecting Information) : 연계첩보, 나확인원동기 등에서 개개인별로 천성하게 부여하는 개개인 감정첩보로 어느 업체에서 발급해도 독일무이하게 발급되므로 이 값이 같으면 동일인으로 감정 가능. (global unique key)* DI(Duplication Information) : 겹첩보 or 겹가입확인첩보 / 인증 업체별로 이용자에게 부여하는 천성넘버이며 동일인이라 하더라도 인증업체가 다르면 DI가 다르다. DI는 한 명이 제 개의 계정을 만드는 것을 방비하고자 만들어졌다상이점 : CI는 개개인별로 독일무이한 값, 까닭에 각기 딴 사이트에서도 긴하다 데이터 결속이 가능/ DI는 업체별로 독일무이한 값애기 까닭에 결속이 불능.
* WEB과 WAS(Web Application Server)WEB : 아파치 HTTP 서버, NGINX, WebtoBㄴ 고요인 콘텐츠를 공급하는 서버 WAS : Tomcat, Jeus, WebLogic, WebSphere ㄴ 동적인 콘텐츠를 공급하는 서버 -> 근래에는 고요인 콘텐츠도 공급해주고 있음. static : 기억력 배분을 딱 한 번만 사회 / 같은 곳의 기억력 거주지만을 바라보기 까닭에 매개변수의 값을 공유하게 됨. – WEB 서버와 WAS를 구분하는 까닭1. 작용을 구분하여 서버 부담를 방비 2.
** WEB서버에 제 개요 WAS를 결속 가능 -> WAS들 앞에 WEB서버를 안배, 결속해서 들어오는 수많은 요망을 각 WAS들에 적절하게 배분->> 이렇다 안배를 통해 로드밸런싱을 해줌으로써 낱의 WAS가 감당하는 요망의 양이 줄어들어 안고요인 서비스 경영이 가능. 물리적으로 구분하여 보안 강화 -> WEB서버를 WAS 앞단에 안배해서 리소스를 안전하게 보호할 수 있음3. 4. 제 Web Application을 서비스할 수 있음—-로드밸런싱 (부담분산): 일렉트로닉컴퓨터 망 기능의 한가지으로 2 or 3앞의 한복판감당장치 혹은 갈무리장치와 같은 일렉트로닉컴퓨터 물자들에게 공작을 나누는 것을 의지.
– 마스터 : write 작용 / 슬레전야 : 조사만 가능<-> 클러스터링 : 제 개의 DB를 수평적인 구조물로 건설 , fail 오버코트 법제을 건설하기 가해 이용. * 마스터와 slave(마스터 거리낌 시 슬리브를 위한 권능옛날) — 리플리케이션 : 제 개의 DB를 권능에 따라 수직적 구조물로 건설하는 법칙ㄴ 수직구조물, 비동기 법칙(연체때이 대부분없음), 노드들간의 데이터 동기화가 뒷감당되지 않아 일관성있는 데이터를 내다 못함, master 노드가 아웃되면 복고 및 대비가 까다롭다. 동기 법칙으로 노드들 간의 데이터를 동기화ㄴ일관성 있는 데이터 얻음, 1개의 노드가 죽어도 법제을 거리낌없이 경영할 수 있음. / 리플리케이션에 비해 글짓기 기능이 떨어짐, 거리낌 보급의 경우 감당가 까다로움, 데이터 동기화에 의해 스케일링의 경가 있음 * MONO(React와 유사) – 닷넷 프레임워크의 오픈 소스 버전 * 동기와 비동기(대들이 트래픽에서 많이 이용) 장단동기법칙 : 요망을 보낸 후 응대을 받아야만 나중 동정이 이루어등지다 법칙 – 그간격 딴 전문적그램은 중지 -> CPU가 느려등지다 건 아니지만 법제의 전체적인 효과율 저하비동기 : 요망을 보낸 후 응대과는 상관없이 나중 법칙이 동정하는 법칙 – 응대이 주어등지다데 때이 걸리더라도 그 때간격 닫른 공작을 할 수 있어 물자을 효과율적으로 이용 가능ㄴ 비동기식 감당를 요망했을 때 초출받은 함수는 막 응대을 이행.
전문적그램에 있는 SQL쿼리들을 한 구도기록철에 구도하여 전문적그램 코드와 SQL을 구분할 수 있는 강점을 갖고 있음. -> 이곳서 응대은 결실가 아닌 요망에 대한 확인 동정 / 이용자가 아닌 일을 마친 법제이 초출하는 게슈탈트애기 까닭에 콜백이라 부름 * 람다식 장단 -> 코드의 간결성, 연체연산 이행(불긴하다 연산 최소화), 병렬연결감당 가능(멀티쓰레드 선용) / 람다식의 초출이 까다로움, 람다stream 이용 시 간단 for, while문 이용 시 기능 떨어짐/ 불필요하게 많이 이용되면 도리어 가독성이 떨어짐 * MyBatis 작용 -> RDB 전문적그래밍을 좀 더 쉽게 할 수 있게 도와주는 개척 프레임워크ㄴDB에 엑세스하는 공작을 캡슐화하고 총체 SQL쿼리, 갈무리 전문적 시저 및 상급 매핑을 뒷바라지, 온갖 JDBC 코드 및 모수의 겹공작을 삭제. -> 난잡한 쿼리나 다이나믹한 쿼리에 강함, 전문적그램코드와 SQL쿼리의 구분로 코드의 간결성 및 유지고수성 발전, 빠른 개척이 가능하여 제조성이 발전 * 로그스태시(Logstash) : 공짜 오픈소스 서버의 데이터 감당 파이프라인 -> 다양한 소스에서 데이터를 수라하여 변천한 후 매번 이용하는 갈무리세경 시달- 법칙이나 난잡성적 관계없이 데이터를 동적으로 수라, 전환, 탁송함. * 함수형 전문적그래밍 : 공표형 전문적그램 : 어떻게 할 지를 나타내기보다 무어을 할 지 설명하는 법칙 -> 가독성을 높이고 유지고수를 용이하게 해줌<-> 명형 전문적그래밍 : 무어을 할 지 나타내기보다 어떻게 할 지를 설명하는 법칙 -> 경로지향, 객체지향 * innoDB : transaction을 뒷바라지, 트랜잭션-세이프 소설지 발동기에 당해.
//// MyISAM도 위치하다함. Commit, Rollback, 거리낌복고, row-level locking, 외래키 등 다양한 작용 뒷바라지. InnoDB 소설지 발동기 속성1. 트랜잭션 뒷바라지 -> 데이터 무결성 뒷감당(데이터의 일관성, 정확성이 높다.
동일시성 깜냥 높음 -> 특정 ROW에 업데이트가 일어나면 그 ROW만 잠김 : 제 클라이언트가 동일시에 이용할 수 있는 동일시성이 높음3. )2. INSERT/UPDATE/DELETE 보조 빠름 -> 이노디비 구조물 중 버퍼풀 안에 캐시갈무리소가 있음. 버퍼링 공작으로 개변된 데이터를 모아놨다가 일괄적으로 레코드판 영역에 접근하는 법칙 -> IO가 줄어서 읽기 공작보다 글짓기 공작에 유용/ SELECT의 경우, MYISAM이 더 빠름4.
5. 자동복고 가능 -> 백업 작용을 하는 Undo로그로 변태끝막음시 자동 복고 가능. MVCC(Multi Versioning Concurrency 관리: 다중 버전 동일시성 절제) 작용 공급 -> 동일시성적 일관성 뒷감당 6. 클러스터드 목차 뒷바라지 : PK규격으로 자동으로 묶어서 갈무리하는 법칙 -> 계제 배열된 사정로 레코드판에 갈무리되기 까닭에 PK로 스캔하면 검출보조가 빠름 * 트랜잭션 : 데이터베이스 사정를 기복시키기 가해 이행하는 공작 단원.
tistory. 속성 – 원자성, 일관성, 독립성, 유지성 https://mommoo. com/62 * 전문적시저 : 특정 로직을 감당하기만 하고 결실 값을 반환하지 않는 서비스 전문적그램 -> 데이터를 추출해 왜곡하고 그 결실를 딴 상에 또다시 갈무리, 경신하는 일련의 감당를 할 때 주로 이용. * B-tree : 목차를 이루고 있는 자료구조물의 한가지.
B-tree -> 데이터가 배열된 사정로 유지되어 위치하다는 것 / 한 노드 당 소생 노드가 2개 앞 가능 -> 하여 값에 대해서도 같은 때에 결실를 얻을 수 위치하다(균등성) O(logN)B+tree -> 브랜치 노드에 key만 담아두고, data는 담지 않는다. InnoDB는 B+tree로 이루어져있는데, B-tree의 확충 이념. 단지 리프 노드에만 key와 data를 갈무리하고, 리프노드끼리 Linked 가격표로 결속되어 위치하다. ㄴ 리프를 제외하고 데이터를 담아두지 않아 기억력를 더 확보, 더 많은 키 수용 가능.
-> 낱의 노드에 더 많은 key를 담을 수 있기에 트리에 높이가 낮아짐(cache 성행을 높일 수 있음)풀 스캔 시, B+tree는 리프 노드에 데이터가 송두리째 있기 까닭에 한 번의 선형수색만 하면 되기 까닭에 B-tree(온갖 노드를 확인해야함)에 비해 빠르다.