社区网格化管理服务系统的基础数据平台存储有哪些核心数据

　1、科学合理划分单元网格。

综合考虑小区类型、流动人口、治安状态等因素，以300—500户、1000—1500人为标准，将城区的11个社区共划分为108个单元网格。在社区公共服务场所设置了网格区域平面图和网格划分全景图，在每个网格设置网格区域管理图和服务指示牌，公布网格管理服务工作人员姓名、****、工作内容、监督电话等，对每一网格实施动态化、全方位管理，形成横向到边、纵向到底的社区网格化管理服务格局，切实消除了管理服务的“真空”地带。

2、优化整合社区工作力量。

采取“专管一格”和“兼管多格”相结合的方式，整合社区干部、网格员、包村联户干部、社区民警、司法调解员、工商管理员、计生协管员、村级组织管理员、物业人员等管理服务资源，培育发展楼(院)长、信息员、联防队员等志愿者队伍，争取党代表、人大代表、政协委员的支持参与，在社区组建适应群众需求的网格化管理服务团队，开展基础信息采集、政策法规宣传、社情民意联络、矛盾纠纷调解、特殊群体服务、社会治安巡查、公共服务代办、计划生育协管等工作，为社区群众提供多元化、精细化、个性化、零距离、全天候的服务。

3、健全网格管理组织机构。

在区一级组建“社会管理服务指挥中心”，先期配备了6名专职工作人员，负责协调指导、管理培训、督导检查、事件分流等工作，推动镇街网格化信息化管理工作加快进展。加强镇街“社会管理服务中心”规范化建设，成立网格化管理服务办公室，配齐办公设施，配强工作人员。在社区设立“社会管理服务工作站”，规范党员服务、矛盾调解、社区六进、计生服务、农合农保、社会救助等窗口，细化工作流程，完善规章制度，提高办事效率，确保群众不出社区就能享受到优质、便捷、高效的服务。在社区和具备条件的网格设立“网格化管理工作室”，为网格员开展信息录入等工作提供必要的场所和办公条件，金鹏信息网格化软件。

开源软件已经改变了IT，甚至整个世界，开源项目是程序员学习的一个途径。日常几乎所有的开发者都会享受到开源项目所带来的便利甚至是收益，现在甚至参与开源项目还能另辟蹊径的拿到大厂 offer，所以其实不少朋友都想参与其中。

如下罗列了一些，仅供参考：

发现问题或自荐 feature 。

fork 源码。

本地开发、自测。

发起 pull request 。

等待社区 CodeReview 。

跟进社区意见调整代码。

审核通过，合并进 master 分支，完成本次贡献。

附：

1、openGauss代码托管平台  >

2、openGauss社区贡献 *** 作说明参考  >

区别：

1MySQL Community Server 这是主程序，也是你最需要的，需要收费，另一款不需要收费；

2MySQL on Windows (Installer & Tools) 这是一个傻瓜化的安装包，包括了数据库和工具。

所以你只要安装最后一个就可以了；

3MySQL Community Server是开源免费的，这也是我们通常用的MySQL的版本。根据不同的 *** 作系统平台细分为多个版本。

4如果您的业务符合以下任何一个需求特征，那么推荐您采用MySQL企业版解决方案：

和社区相关的核心期刊：北大核心期刊、中国科技核心期刊和中国医学核心期刊等中文核心期刊数据库网络文本化。

期刊社区又名中国期刊网和中国核心期刊网，是中国专门关注核心期刊的免费期刊网站。期刊社区主打北京大学中文核心期刊。以最新版核心期刊要目为基准，力争在3—5年时间将所有核心期刊数字化。

期刊社区致力于打造中国期刊全文数据库免费期刊下载网站，做一个真正的免费期刊下载网。期刊社区口号：关注核心期刊，做真正的免费期刊网。

期刊社区定位：

1、提供以下最新核心期刊目录：北大核心期刊目录、中国科技核心期刊目录和中国医学核心期刊目录。

2、支持北大中文核心期刊检索和中国学术期刊数据库检索。

3、打造中文核心期刊数据库中心、中国期刊全文数据库、中文科技期刊数据库、中国核心期刊数据库。

4、设立各种期刊导航：医学期刊导航、社科期刊导航、哲学期刊导航、科技期刊导航等电子期刊导航系统。

5、建设期刊论文平台：核心期刊论文发表、期刊论文格式、免费期刊论文下载和中国学术论文期刊网。

随着时间和业务的发展，数据库中的数据量增长是不可控的，库和表中的数据会越来越大，随之带来的是更高的 磁盘 、 IO 、 系统开销 ，甚至 性能 上的瓶颈，而单台服务器的 资源终究是有限 的。

因此在面对业务扩张过程中，应用程序对数据库系统的 健壮性 ， 安全性 ， 扩展性 提出了更高的要求。

以下，我从数据库架构、选型与落地来让大家入门。

数据库会面临什么样的挑战呢？

业务刚开始我们只用单机数据库就够了，但随着业务增长，数据规模和用户规模上升，这个时候数据库会面临IO瓶颈、存储瓶颈、可用性、安全性问题。

为了解决上述的各种问题，数据库衍生了出不同的架构来解决不同的场景需求。

将数据库的写 *** 作和读 *** 作分离，主库接收写请求，使用多个从库副本负责读请求，从库和主库同步更新数据保持数据一致性，从库可以水平扩展，用于面对读请求的增加。

这个模式也就是常说的读写分离，针对的是小规模数据，而且存在大量读 *** 作的场景。

因为主从的数据是相同的，一旦主库宕机的时候，从库可以 切换为主库提供写入 ，所以这个架构也可以提高数据库系统的 安全性 和 可用性 ；

优点：

缺点：

在数据库遇到 IO瓶颈 过程中，如果IO集中在某一块的业务中，这个时候可以考虑的就是垂直分库，将热点业务拆分出去，避免由 热点业务 的 密集IO请求 影响了其他正常业务，所以垂直分库也叫 业务分库 。

优点：

缺点：

在数据库遇到存储瓶颈的时候，由于数据量过大造成索引性能下降。

这个时候可以考虑将数据做水平拆分，针对数据量巨大的单张表，按照某种规则，切分到多张表里面去。

但是这些表还是在同一个库中，所以库级别的数据库 *** 作还是有IO瓶颈（单个服务器的IO有上限）。

所以水平分表主要还是针对 数据量较大 ，整体业务 请求量较低 的场景。

优点：

缺点：

四、分库分表

在数据库遇到存储瓶颈和IO瓶颈的时候，数据量过大造成索引性能下降，加上同一时间需要处理大规模的业务请求，这个时候单库的IO上限会限制处理效率。

所以需要将单张表的数据切分到多个服务器上去，每个服务器具有相应的库与表，只是表中数据集合不同。

分库分表能够有效地缓解单机和单库的 性能瓶颈和压力 ，突破IO、连接数、硬件资源等的瓶颈。

优点：

缺点：

注：分库还是分表核心关键是有没有IO瓶颈 。

分片方式都有什么呢？

RANGE（范围分片）

将业务表中的某个 关键字段排序 后，按照顺序从0到10000一个表，10001到20000一个表。最常见的就是 按照时间切分 （月表、年表）。

比如将6个月前，甚至一年前的数据切出去放到另外的一张表，因为随着时间流逝，这些表的数据被查询的概率变小，银行的交易记录多数是采用这种方式。

优点：

缺点：

HASH（哈希分片）

将订单作为主表，然后将其相关的业务表作为附表，取用户id然后 hash取模 ，分配到不同的数据表或者数据库上。

优点：

缺点：

讲到这里，我们已经知道数据库有哪些架构，解决的是哪些问题，因此， 我们在日常设计中需要根据数据的特点，数据的倾向性，数据的安全性等来选择不同的架构 。

那么，我们应该如何选择数据库架构呢？

虽然把上面的架构全部组合在一起可以形成一个强大的高可用，高负载的数据库系统，但是架构选择合适才是最重要的。

混合架构虽然能够解决所有的场景的问题，但是也会面临更多的挑战，你以为的完美架构，背后其实有着更多的坑。

1、对事务支持

分库分表后（无论是垂直还是水平拆分），就成了分布式事务了，如果依赖数据库本身的分布式事务管理功能去执行事务，将付出高昂的性能代价（XA事务）；如果由应用程序去协助控制，形成程序逻辑上的事务，又会造成编程方面的负担（TCC、SAGA）。

2、多库结果集合并 （group by，order by）

由于数据分布于不同的数据库中，无法直接对其做分页、分组、排序等 *** 作，一般应对这种多库结果集合并的查询业务都需要采用数据清洗、同步等其他手段处理（TIDB、KUDU等）。

3、数据延迟

主从架构下的多副本机制和水平分库后的聚合库都会存在主数据和副本数据之间的延迟问题。

4、跨库join

分库分表后表之间的关联 *** 作将受到限制，我们无法join位于不同分库的表（垂直），也无法join分表粒度不同的表（水平）， 结果原本一次查询就能够完成的业务，可能需要多次查询才能完成。

5、分片扩容

水平分片之后，一旦需要做扩容时。需要将对应的数据做一次迁移，成本代价都极高的。

6、ID生成

分库分表后由于数据库独立，原有的基于数据库自增ID将无法再使用，这个时候需要采用其他外部的ID生成方案。

一、应用层依赖类（JDBC）

这类分库分表中间件的特点就是和应用强耦合，需要应用显示依赖相应的jar包（以Java为例），比如知名的TDDL、当当开源的 sharding-jdbc 、蘑菇街的TSharding等。

此类中间件的基本思路就是重新实现JDBC的API，通过重新实现 DataSource 、 PrepareStatement 等 *** 作数据库的接口，让应用层在 基本 不改变业务代码的情况下透明地实现分库分表的能力。

中间件给上层应用提供熟悉的JDBC API，内部通过 sql解析 、 sql重写 、 sql路由 等一系列的准备工作获取真正可执行的sql，然后底层再按照传统的方法（比如数据库连接池）获取物理连接来执行sql，最后把数据 结果合并 处理成ResultSet返回给应用层。

优点

缺点

二、中间层代理类（Proxy）

这类分库分表中间件的核心原理是在应用和数据库的连接之间搭起一个 代理层 ，上层应用以 标准的MySQL协议 来连接代理层，然后代理层负责 转发请求 到底层的MySQL物理实例，这种方式对应用只有一个要求，就是只要用MySQL协议来通信即可。

所以用MySQL Navicat这种纯的客户端都可以直接连接你的分布式数据库，自然也天然 支持所有的编程语言 。

在技术实现上除了和应用层依赖类中间件基本相似外，代理类的分库分表产品必须实现标准的MySQL协议，某种意义上讲数据库代理层转发的就是MySQL协议请求，就像Nginx转发的是>

大数据技术的发展对社区管理专业产生了深远的影响，主要表现在以下几个方面：

1 数据化管理：社区管理可以通过大数据技术将各项管理工作进行数据化，对数据进行收集、分析和处理，以便更好地了解社区的状况和问题，为社区的发展提供决策参考。

2 智能化服务：大数据技术可以为社区管理提供更加精准、高效和个性化的服务，通过数据分析、挖掘和处理，提高社区服务的智能化水平，为居民提供更好的生活品质。

3 预测性维护：基于大数据技术，社区管理可以通过对社区数据的分析和挖掘，预测社区发展的趋势和问题，及时采取措施进行维护和管理，避免出现问题。

4 信息共享：大数据技术可以实现社区管理信息的共享，不同部门之间可以通过数据平台进行信息交流和共享，提高管理效率，降低管理成本。

综上所述，大数据对社区管理专业的影响十分重要，可以提高社区管理的水平和效率，为社区的发展提供更好的服务。

想要开好一个社区团购，能够很好的整合社区资源，是有很大的盈利空间的；并且无需花费很多的广告推广费用，天客通社区新零售解决方案就能帮助大家实现这样的效果，至于社区团购的团长需要怎么做才能运营好社区团购，下面天客通小编来讲一讲。

1、建立社区数据库

相对于其他实体店而言，社区小超市建立社区数据库更容易。特别是对于一些善于交际的超市老板，这种建立更加轻而易举。

建立社区数据库有很多可行方式，比如买东西扫码，赠送礼品扫码，走访扫码。一般一个微信就可以搞定周边2-3个社区了。

总之你要想办法将社区的居民弄到你的微信里面来，不管你搞什么活动，这种付出是必须的。谁先行一步，谁先搞定，未来社区就是谁的。

2、做好社区经营

这里的社区经营不是营销，是与社区的居民搞好关系，在微信里面也要多跟社区里的居民进行互动，提供各类便民资讯，比如帮助居民发布寻狗启示，天气提示等等。这里建议不要用所谓天气查询APP来实现，而是自己编辑信息的方式提供，人性化服务。

3、寻找高品质，高价值产品

高品质，高价值产品，实惠，有利润。这样你需要为社区居民提供一些真正的高价值的商品。

这样产品，需要超市走出去寻找，不要只关注当地的批发商，你甚至可以直接去代理一些高性价比的产品，复购率高，价格实惠，而且是唯一的商品，现在这种商品很多。

社区商品需要关注的这几个方面：1，品质：2，性价比：3，复购率：4，有独特卖点。

4、小区居民上门自提服务

社区小超市提供上门服务有着独特的优势，那就是相对于其他人员，你更加具备社区居民的信任。另一个就是便捷，说白了，你本身就是这个社区的一份子，这种优势要利用好。每个小区有个自提点。

其实以上是开好一个社区团购最基本的方式。但还不仅如此，还需要一个好用的社区团购系统：

想要开好社区团购你还需要一款高效的社区团购管理系统工具，为什么这么说？有了系统之后你就能解决掉传统社区商业中手工接单，订单杂乱、线下收款，手工记录，线下推广宣传弱、消费者购物体验不好等痛点；

通过社区团购管理系统（天客通--一款专业社区团购系统）社区团购企业通过系统整合上游供应商、社区资源，从社区团购后台把商品快速覆盖至每个社区门店，再由各社区门店主将商品以“社区团购”形式推销至社区居民，从实际层面解决订单、配送、备货、提货、售后、结算等环节导致的痛点；能够帮助社区图团购企业把社区团购做得更加规范、高效，从中获得更大的收益！

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