轻易改变 UOM conversion 会导致库存数量混乱, 也会造成财务上的数据错误. 我们这里做一个 case 来具体分析一下. 1. 开始 Carton 和 Each 的比例是 1 : 1. 2. 我们创建一个PO, ship to W1, 是一个WMS Org. Item 是 lot control 的. UOM 使用 Carton, 不用这
轻易改变 UOM conversion 会导致库存数量混乱, 也会造成财务上的数据错误. 我们这里做一个 case 来具体分析一下.
1. 开始 Carton 和 Each 的比例是 1 : 1.
2. 我们创建一个PO, ship to W1, 是一个WMS Org. Item 是 lot control 的. UOM 使用 Carton, 不用这个 item 的 Primary UOM.
这里我们注意单价是15, 因为在定义 item 的时候, 1 个 Each 单价是15, 再根据单位转换, 1 个 Carton 单价还是15. 之后所有的价格计算都根据这个来, 即使 Carton 和 Each 的单位转换比例变了.
3. 另外, 我们来看看税. 税也是根据税率乘以数量计算的. 这里10 个单位, 税是10.47.
4. 现在我们来到 Mobile 上面做收货的动作. 由于定义的PO 是ship 到WMS Org, 所以进入到WMS 的 Responsibility 里面.
5. 输入PO Number, LPN, 数量 10 Carton, Lot Number 等等. 确定. 喎?http://www.2cto.com/kf/ware/vc/" target="_blank" class="keylink">vcD4KPHA+PGltZyBzcmM9"http://www.2cto.com/uploadfile/Collfiles/20140531/2014053108532928.jpg" alt="\">
6. 等所有的 concurrent request 都跑完, 我们来看看各个表里的数据.
a) rcv_receiving_sub_ledger, 由于我们收了10 个Carton, 每个 Carton 单价15, 所以总共要支付150. 加上10.47 的税, 所以总共 160.47.
b) mtl_supply, 10 Carton 10 each
c) mtl_txn_request_lines, 这里产生了一条记录, 10 Carton, 状态是7 = Pre-Approved.
到这里, 数据都正常.
7. 现在我们到 UOM Conversion 的界面, 去把比例改一下:
8. 然后到 Returns form 上来. 如果没有改 UOM conversion 的话, 这里的 Parent Qty 应该是10. 由于我们的EBS 只追踪 Primary UOM, 因此这里的 Parent Qty 就用 Primary Quantity 除以转换比例 20 了.
9. 我们把所有的数量都 Return 回去.
10. 等 RTP 跑完, 我们再看看数据.
a) PO 的表的数据都是追踪PO 上的单位 Carton. 所以 po_line_locations_all 里面 quantity 10, quantity received 9.5 CARTON.
b) rcv_receiving_sub_ledger, 总价是 8.02, 其中税 0.52, 也就是说这里的 Carton 的单价是15. 这里的单价是从 PO 里面来的, 但实际上, 1 Carton 已经改成 20 Each 了, 实际的单价应该是 300 才对. 但也有合理的一方面, 因为只 Return 了0.5 Carton, 总价不应该超过之前的总价.
c) RCV 表追踪的单位是 item 的 Primary UOM. 因此 rcv_transactions 里面的数据开始出现 mismatch. 接受了10 Each, 返回了10 Each, 相减为 0. 但是还剩9.5 Carton. 当然, RT 作为历史记录表, 只负责记录每个transaction 的数据, 这个数据没有问题, 但是其他表的很多数据是根据RT 的数据计算的, 这样就造成了数据错误.
d) mtl_supply 里面有两笔记录, 分别为 0.5 Carton 10 Each 和 9.5 Carton 190 Each. 这里有一点问题. 我们库存应该追踪 Primary UOM 才对, 这里数量应该都是0.
e) mtl_txn_request_lines, 状态变为5 = Closed, 数量0. 在做 Return 之前 状态是7 = Pre Approved, 数量是 10. 这里是根据 Primary Quantity 计算得出的结果.
f) rcv_lot_supply 里面的数据出现明显错误, Return 之前是 10 Carton 和 10 Each, Return 之后是 9.5 Carton, 0 Each. 这是怎么算出来的呢? 我猜是根据 rcv_lot_transactions 里面的两条记录做了简单的加减 10 Carton 10 Each 和 0.5 Carton 10 Each. 相减就得到lot supply 的数据了.
11. 上面经过 Return 出现的数据问题, 我们通过 Correction 来补救一下.
如果按照库存只追踪 Primary UOM 的原则的话, 上面 Receive 这条记录的数量应该是 0. 但是这里可能是从RT 里面取数据. 接收了10个, Return 了0.5, 所以还剩9.5.
12. 针对 Receive 的记录, 多收 0.5 Carton.
13. 做完 Correction 之后, 我们再看下数据.
a) rcv_receiving_sub_ledger 产生的账目 8.02 和之前 Return 一样. 算是把之前 Return 产生的错误数据弥补回来了. 负负得正.
b) mtl_supply 有 10 Carton 和 200 Each, 这个表的计算是比较聪明的. 说明以前可能常常出这样的bug. 虽然RT 的数据是错的, 但是mtl_supply 不是简单的把RT 的数据加加减减就OK 了.
c) 但是, rcv_lot_supply 显然没有mtl_supply 那么精心设计, 数据是错的. 10 Carton 10 Each. 因为rcv_lot_transactions 就是错的.

MySQLのパフォーマンスを効果的に監視する方法は? MySqladmin、ShowGlobalStatus、PerconAmonitoring and Management(PMM)、MySQL EnterpriseMonitorなどのツールを使用します。 1. mysqladminを使用して、接続の数を表示します。 2。showglobalstatusを使用して、クエリ番号を表示します。 3.PMMは、詳細なパフォーマンスデータとグラフィカルインターフェイスを提供します。 4.mysqlenterprisemonitorは、豊富な監視機能とアラームメカニズムを提供します。

MySQLとSQLServerの違いは次のとおりです。1)MySQLはオープンソースであり、Webおよび埋め込みシステムに適しています。2)SQLServerはMicrosoftの商用製品であり、エンタープライズレベルのアプリケーションに適しています。ストレージエンジン、パフォーマンスの最適化、アプリケーションシナリオの2つには大きな違いがあります。選択するときは、プロジェクトのサイズと将来のスケーラビリティを考慮する必要があります。

高可用性、高度なセキュリティ、優れた統合を必要とするエンタープライズレベルのアプリケーションシナリオでは、MySQLの代わりにSQLServerを選択する必要があります。 1)SQLServerは、高可用性や高度なセキュリティなどのエンタープライズレベルの機能を提供します。 2)VisualStudioやPowerbiなどのMicrosoftエコシステムと密接に統合されています。 3)SQLSERVERは、パフォーマンスの最適化に優れた機能を果たし、メモリが最適化されたテーブルと列ストレージインデックスをサポートします。

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MySQLトリガーは、特定のデータ操作が実行されたときに一連の操作を実行するために使用されるテーブルに関連付けられた自動的に実行されたストアドプロシージャです。 1)定義と機能のトリガー:データ検証、ロギングなどに使用。2)動作原則:それは前後に分割され、行レベルのトリガーをサポートします。 3)使用例:給与の変更を記録したり、在庫を更新したりするために使用できます。 4)デバッグスキル:ShowTriggersとShowCreatetriggerコマンドを使用します。 5)パフォーマンスの最適化:複雑な操作を避け、インデックスを使用し、トランザクションを管理します。

MySQLでユーザーアカウントを作成および管理する手順は次のとおりです。1。ユーザーの作成:createUser'newuser '@' localhost'identifidedby'password 'を使用します。 2。許可を割り当てる:grantselect、insert、updateonmydatabase.to'newuser'@'localhost 'を使用します。 3.許可エラーを修正:Revokeallprivilegesonmydatabase.from'newuser'@'localhost 'を使用します。次に、許可を再割り当てします。 4。最適化権限:Showgraを使用します

MySQLは、迅速な開発や中小規模のアプリケーションに適していますが、Oracleは大規模な企業や高可用性のニーズに適しています。 1)MySQLはオープンソースで使いやすく、Webアプリケーションや中小企業に適しています。 2)Oracleは強力で、大企業や政府機関に適しています。 3)MySQLはさまざまなストレージエンジンをサポートし、Oracleは豊富なエンタープライズレベルの機能を提供します。

他のリレーショナルデータベースと比較したMySQLの欠点には次のものがあります。1。パフォーマンスの問題:大規模なデータを処理する際にボトルネックに遭遇する可能性があり、PostgreSQLは複雑なクエリとビッグデータ処理でより良いパフォーマンスを発揮します。 2。スケーラビリティ:水平スケーリング能力は、Google SpannerやAmazon Auroraほど良くありません。 3。機能的な制限:高度な機能におけるPostgreSQLやOracleほど良くないため、一部の関数では、より多くのカスタムコードとメンテナンスが必要です。


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