网上有关“电子商务仓库管理规划方案怎么写？”话题很是火热，小编也是针对电子商务仓库管理规划方案怎么写？寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够帮助到您。
仓库规划的五个原则
因为企业的各不相同，所以在仓库规划的时候也是各种各样的情况都有，而且各种货架公司给出的方案也是不尽相同，那么如何做出最好最适合的方案呢，这就要有一套仓库规划的原则了，这样不管我们如何写一个方案，都会有一个标准可以执行，今天就来讲一下仓库规划的四个基本原则。
一、货架
仓库里面一般都会用到货架，所以在建立仓库的时候，要事先考虑好用什么样的货架，是悬臂式货架，还是贯通式货架又或者是流利式货架非常的重要，这个事先要考虑好。
二、存储和保管的便利
仓库的作用就是对货物的存储和保管，利于货物的使用，仓库的建设要为货物创造良好的环境。
三、作业优化
仓库作业优化指提高作业的连续性，实现一次性作业，减少装卸次数，缩短搬运距离，使仓库完成一定的任务所发生的装卸搬运量最少。同时还要注意各作业场所和科室之间的业务联系和信息传递。
四、仓库的安全
仓库的安全非常的重要，一个仓库可能存放的东西比较的多，所以要注意要放火，防盗，防爆，防潮，建设规划必须符合先关部门的规定的要求，千万不要贪图省钱，这对于货架的使用和保养也很重要。
五、节省费用
仓库的供水，供电，排水，供暖，通讯，网络，办公，等设施对基建投资和运行费用的影响都很大，所以应该尽可能集中布置。
电子商务仓库管理规划方案怎么写？如何写仓库规划方案？
自动化立体仓库结构如下：
1、自动化立体仓库结构是一种利用自动化技术和立体仓库设计理念来优化仓储和物流操作的仓库建设方式。它的主要特点是通过垂直空间的充分利用，将仓库储存和货物运输过程实现自动化，提高仓库效率和操作灵活性。
2、自动化存储系统：这是实现自动化仓储的核心部分。它通常包括高层立体货架、穿梭车、输送设备、自动提升机等。通过这些自动化设备，可以实现货物的入库、出库、存储和补货等操作，提高仓库存储密度和操作效率。
3、仓库管理系统：这是控制和管理整个自动化立体仓库的关键。仓库管理系统通过与自动化设备和物流系统的连接，实现对货物流动、库存管理、订单处理和数据分析等功能的管理和监控。
4、自动化物流系统：自动化立体仓库通常与物流系统（如输送线、拣选机器人等）紧密结合，实现货物的自动卸货、分拣、装载和传送。通过自动化物流系统的应用，可以实现货物的高效流动和准确配送。
5、优势包括：提高仓库空间利用率：通过立体货架和自动化设备的应用，可以充分利用仓库的垂直空间，并提高仓库的存储容量。提高仓库操作效率：自动化设备和系统的应用可以实现货物的快速存储、检索和分拣，减少人工操作时间，提高仓库操作速度和效率。
6、提高货物准确性和品质：自动化立体仓库可以减少人工错误和损坏，提高货物的准确性和品质。增强供应链灵活性：自动化立体仓库结构可以提供更灵活的仓储和物流方案，满足不同的订单需求和市场变化。
7、设计和建设团队合作，可以更好地实现自动化立体仓库结构的成功。一些专业的自动化立体仓库设计和建设公司可以提供技术咨询、方案设计、设备选型、系统集成和项目管理等全方位的支持。与专业团队合作能够确保项目的可行性、质量和时间控制。
大数据数仓建设性能优化方案
首先你需要了解你的仓库所存放的物品种类，都分别有什么不同的存储条件。各商品里有哪些是有特殊存储要求。仓库的平面图。需要特殊存储要求的设施需具备的数量。物流的配送车的数量及客户的配送频次。结合这些你可以做出你的库存商品的仓位及各储存区的大小。货架的个数。结合你出库的时间和频次，对应你的平面图，你就可以大致做出你的仓库规划了。写仓库规划方案，考虑以下几个方面：
1.流通量承载计划。
2.储量计划。
3.储位计划。
4.物流计划。
5.库存管理计划。
6.设施设备配置计划。
7.人力资源配置计划。
8.设施设备管理计划。
9.人力资源管理计划。
10.仓库营运执行计划。
大数据数仓的性能优化主要围绕以下四个方面：
在数据仓库建设的过程中，我们不可避免的要执行数据任务，那么这些任务如何进行配置才会是最优的？如果任务调度配置存在问题，将会导致出现瓶颈任务，或者无法及时提供业务所需的数据，这时我们就需要首先从调度方面来考虑，是不是有些任务的调度时间设置不合理？或者是不是有的任务的优先级设置不合理？
对于数仓的建模而言，其实可以分为3NF建模和维度建模，推荐使用维度建模方式，可以按照星型模型或者雪花模型架构的方式去建模。3NF建模方式或者实体建模方式的应用性会差一点，在很多时候其性能也会差一点，但3NF会避免数据的冗余，其扩展性会好一些。而维度建模会有一定的数据冗余，并且冗余程度会很高，但是对于上层使用者而言，其易用性要好很多，并且其查询的性能也会好很多，虽然牺牲了一定的可扩展性，但是仍然在可接受的范围之内。之所以在大数据的框架下推荐使用维度建模，是因为建模产生的数据冗余对于大数据离线数仓来说，存储的成本并不高，因为其都属于SATA盘的存储，这样的存储成本是很低的。
总之，在大数据框架下推荐大家使用维度建模，使用星型模型或者雪花模型建模的方式，这样无论对于后续的运维还是后续的数据使用而言，都是比较便利的，并且性能会好一些。星型模型其实就是中间一个事实表，周边围绕着一堆维度表，其结构会简单一些，使用比较方便，性能也比较好；对于雪花模型而言，维度表可能还会继续关联其他的维度表，这种方式就是雪花模型，它会略微比星型模型复杂一些。其实星型模型也可以理解为较为简单的雪花模型。这里推荐大家使用星型模型，当然如果业务非常复杂，必须要使用雪花型也可以使用。这是因为星型模型虽然有数据冗余，但是其结构比较简单，容易理解，而且使用起来只需要A传给B就可以了，不需要再关联一个C。
除了上述两个较大的关键点之外，还有一些需要注意的小点，比如中间表的使用。我们一般将数仓分为三层，第一层做缓冲，第二层做整合，第三层做应用。但是并不是严格的只能分为三层，中间可能会有一些中间表，用于存储中间计算的结果，如果能够利用好中间表则会增强数仓的易用性和整体的性能。中间表的使用主要在数仓的第二层里面，因为需要整合数据，但整合后的数据仍是明细数据，对于这些表而言，数据量往往会比较大，而且会有见多的下游任务依赖这个表，因此可以做一些轻度的汇总，也就是做一些公共的汇总的中间表，这样应用层可以节省很多的计算量和成本。此外，虽然建议使用中间表，但也要注意中间表的数量，因为中间表数量过多，就会有太多的依赖层级。
在某些业务场景下，我们还需要对宽表进行拆表，拆表的情况一般发生在该表的字段较多，而其中几个字段的产出时间较晚，导致整个表的交付时间也会延迟，在这种情况下我们可以将这几个字段单独拆出来处理，这样就不会因为几个字段影响其余业务的使用。
与拆表相对的情况是合表，随着业务的增多，可能会有多个表中存放类似的数据指标，此时，我们可以将多个表整合到一个表中，减少数据任务的冗余。
表分区的功能一定要合理利用，这对于性能会产生很大的影响，一级分区一般都是按照天划分的，建议大家一天一个增量或者一天一个全量来做。二级分区的选择反而会多一些，首先大家要烤炉是否建立二级分区，其次大家再选择二级分区的建立方式。二级分区比较适合于在where语句中经常使用到的字段，而且这个字段应该是可枚举的，比如部门名称这样的。这里还有一个前提，就是如果这个字段的值的分布是非常不均匀的，那么就不太建议做二级分区。
离线数仓的计算任务基本都是通过SQL实现，这里也只讲在SQL部分如何进行优化。我们平时在进行数据处理，数据清洗，数据转换，数据加工的过程中都会使用到SQL。对于大数据体系下的SQL的优化而言，主要集中在两个大的方面进行：减少数据输入和避免数据倾斜。减少数据输入是最核心的一点，如果数据输入量太大，就会占用很多的计算资源。而数据倾斜是在离线数仓中经常会遇到的，数据倾斜分为几种，需要针对性的进行优化。
对有分区的表，合理使用分区可以过滤数据，避免全表扫描，有效的降低计算的数据输入。
SQL支持只读取一次源数据，然后将其写入到多个目标表，这样就保证了只做一次查询。语法如下
当我们在使用join，Reduce或者UDF时，先对数据进行过滤也能有效的提高任务的效率
当发生数据再Map阶段倾斜的情况，第一种处理方式反馈至业务层面，看能否通过业务层面的修改让kv值均衡分布，如果业务层面无法处理，那么可以调整Map的个数，也就是加大Map的计算节点，默认情况是每256M的数据为一个计算节点，我们可以将其调小，也就是加大Map处理的节点的个数，使得数据分割的更加均匀一些。
Join阶段的倾斜也是比较常见的，其解决方案需要分钟如下几种情况处理：
Reduce倾斜可能的情况有以下几种：
总结一下，性能调优归根结底还是资源不够了或者资源使用的不合理，或者是因为任务分配的不好，使得某些资源分配和利用不合理。
关于“电子商务仓库管理规划方案怎么写？”这个话题的介绍，今天小编就给大家分享完了，如果对你有所帮助请保持对本站的关注！
本文来自作者[同化小哥哥]投稿，不代表皑皑号立场，如若转载，请注明出处：https://arcdiy.com/cshi/202501-8551.html
评论列表（4条）
我是皑皑号的签约作者“同化小哥哥”！
希望本篇文章《电子商务仓库管理规划方案怎么写？》能对你有所帮助！
本站[皑皑号]内容主要涵盖：生活百科,小常识,生活小窍门,知识分享
本文概览：网上有关“电子商务仓库管理规划方案怎么写？”话题很是火热，小编也是针对电子商务仓库管理规划方案怎么写？寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望...