购物车中数据的存放方式

aierong 2004-06-30 03:38:04
第一次做BToC站点的购物车,总结了一下购物车中数据的存放方式

方式1:用会话

会话中可以存放任何类型数据,每个用户有一个唯一的会话ID,用此ID区分不同用户的购物车
会话数据是存放在WEB服务器的内存中的,如果使用购物车的用户比较多的话,这样一来将占用大量服务器资源
会话有一小缺陷,它是依靠COOKIE来与用户通讯的,一旦用户关闭COOKIE,使用会话将比较麻烦

当然在ASP。NET中还有另2种方式保存会话数据
一种是指定另一台服务器来存放会话数据,这样一来可以有效分担WEB服务器的运行开销。
另一种是把会话数据存放在MS SQL中,MS SQL是利用局部临时表实现的,会话数据放在局部临时表中,MS SQL为每一个局部临时表也分配一个唯一的ID,我想是用此ID区分不同用户的不同会话数据的。但是我不推荐使用此方法,频繁在数据库里面建立和删除临时表对数据库的开销太大

方式2:在数据库里面用表(ShopingCart)
我喜欢的实现方式

表有几个基本字段
CartId 购物车ID(唯一)
Id 商品的ID(唯一)
Qty 用户购买商品的数量
CreateDate 购物车创建时间

此表的字段CartId是区分不同用户的购物车的ID,要是登陆用户,你可以在表中存放此登陆用户的登陆名的ID,要是未登陆用户使用购物车,你可以给他分配一个GUID(全球唯一标志)做购物车ID

此方法有也有一些缺陷,一是它会造成大量无效数据,大家都知道,使用购物车的人,不一定会最终结帐购买商品。但是使用购物车就得往表(ShopingCart)里面插入相关数据,未登陆用户一离开站点,他在表中的数据就成了一堆废数据,因为他在下次登陆时,我们分配给他的是一个新的CartId购物车ID.有废数据我们就得时常来维护此表,我们可以写一个清除废数据的过程(利用字段CreateDate和CartId可以判断无效数据),人工调用运行也可以,要是想由MS SQL代我们来运行,就可以设置一个JOB,由JOB自动调用过程清楚废数据

说拉缺陷,我们该说说此方式的优点拉
1。占用系统资源少,我们可以把数据库安置在一台电脑中,WEB服务器安置在另一电脑中,系统资源充分发挥
2。购物车中数据可以得到有效保留,我们可以试想一客户在购物时,突然某其他原因(死机等原因)离开了购物站,他在购物车中数据有效保留下来,他下次登陆时购物车中还有上次保留的数据,避免用户再次选购商品的操作(此功能只对登陆用户的购物车有效) ,要是用会话实现购物车,所有用户一旦离开站点,他的购物车中数据全部失效

好拉,我就总结了这些,由于刚刚接触ASP。NET,对许多方面还认识不多,可能还有其他一些方法实现购物车,希望大家能够给与指点,谢谢大家

aierong@2118.cn
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aierong 2004-07-13
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aierong 2004-07-02
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hansenzhou 2004-06-30
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其实有条件的还是建议Web server和Database分开来比较好.
Outdll 2004-06-30
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用DataSet静态变量也可以实现,优点是速度快,缺点是占内存
内容概要:本文提出了一种基于改进扩散模型的高海拔地区新能源高波动出力场景生成方法,并提供了完整的Python代码实现。该方法针对高海拔地区风能、光伏等新能源出力波动剧烈、不确定性高的特点,通过优化扩散模型的结构与训练策略,有效捕捉历史数据的概率分布特征与时序相关性,从而生成高质量、多样化的出力场景。文详细阐述了模型的数学推导、网络架构设计、损失函数优化及采样算法改进,并通过实验证明其在拟合精度、场景多样性与稳定性方面优于传统生成模型,为电力系统在高比例新能源接入下的规划、调度与风险评估提供了可靠的场景输入支持。; 适合人群:具备一定Python编程能力和机器学习基础,从事新能源发电预测、电力系统分析、智能优化、场景生成等方向研究的科研人员、高校研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高海拔地区风电、光伏出力的不确定性建模与多场景生成;②支撑含高渗透率新能源的电力系统随机优化调度、鲁棒决策与风险评估;③为相关学术研究、论文复现与算法改进提供可运行的技术方案与代码基础; 阅读建议:建议读者结合所提供的完整资源(代码、数据集、说明文档)进行实践操作,重点关注扩散模型的前向加噪与反向去噪过程的设计细节,以及如何将其适配于新能源时序数据的生成任务,通过参数调优与对比实验深入理解模型的生成机制与性能边界。
内容概要:本文围绕基于静态约束法的配电网电动汽车接入容量评估展开研究,提出了一种在新型电力系统背景下评估主动配电网对电动汽车承载能力的方法。研究通过构建数学模型,结合潮流计算与关键约束条件(如电压越限、线路过载等),量化分析配电网可承受的最大电动汽车充电负荷容量,旨在识别规模化电动汽车接入带来的潜在运行风险,并为电网规划与运行提供科学依据。文配套提供了完整的Matlab代码实现,便于仿真验证与结果复现。此外,该研究与分布式光伏承载力评估、电动汽车可调能力分析等方向形成技术联动,展现了多主题协同的研究体系。; 适合人群:具备电力系统分析基础理论知识及Matlab编程能力的高校研究生、科研机构研究人员,以及从事新能源并网、智能配电网规划与运行等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于学术研究的模型复现与论文撰写支撑;②评估实际配电网电动汽车大规模接入的可行性与安全边界,指导充电基础设施布局;③作为高校教学案例,帮助学生深入理解电网承载力评估的核心原理、建模方法与仿真技术; 阅读建议:建议结合文提及的相关研究方向(如二阶锥规划、多面体聚合方法等)进行对比学习,充分利用所提供的Matlab代码与网盘资料开展仿真实验,重点关注约束条件的设定逻辑与潮流计算模块的实现细节,以深化对评估模型机理与工程应用价值的理解。

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