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图片来源@视觉中国
“做70亿人生意的公司，才是下一代中国公司。”一位阿里巴巴前P11感慨道。
根据他对中国互联网的观察，近几年，越来越多的中国公司已经具备了走出国门的自信。与此同时，国内竞争越来越激烈，很多人选择走出去，从服务中国的14亿人，转向服务全球78亿人。
比如SHEIN（中文名简称：希音）就是一个近年来中国企业“走出去”的典型，作为跨境快时尚电商企业，其在国外市场知名度堪比国内的淘宝。
在英国修金融学的Andy已经习惯了在空闲时间刷SHEIN，与小红书诸多博主对SHEIN 的体验一致，由于价格不贵，Andy对于在SHEIN上的购物期待值其实没有那么大。一次性购买多件衣服或者饰品，不合适就选择退货。\"随着衣服邮寄过来的还有一个退货二维码，如果我需要退货直接扫码就可以，不用像其他平台一样还需要用打印机打印一张退货信息单。\"Andy说。
背靠中国强大的供应链体系，中国跨境线上快时尚品牌SHEIN俘获了大量像Andy这样的全球消费者。并在蓄势十多年之后，快速拓展海外市场，目前估值达到1000亿美金。
事实上，SHEIN只是中国跨境电商发展的一个缩影，作为新的外贸业态，伴随业界逐渐建立起的跨境电商高速公路，中国新的外贸时代大幕已经开启。
长出“小单快返”
SHEIN的成功被打上了明确的标签——“供应链强大，小单快返”。以此为风向，中国很多跨境电商品牌也想复制SHEIN的成功。
什么是“小单快返”？在跨境供应链中，这个词已经近乎封神。
在传统制衣供应链中，季节性批量集中采购才能最大程度降低成本。但“小单快返”又刷新认知——要赶上快时尚潮流，一次性大批量采购已经是上一个时代的事了。
优衣库和ZARA都创立于20世纪60-70年代，前者发端于日本，后者起家于西班牙。他们的采购模式其实代表了快时尚的早期打法。
斋藤孝浩在《优衣库VS ZARA》一书中，就优衣库和ZARA的商业模式和供应链进行了详尽的分析。他把优衣库和ZARA的商业模式都归类为SPA（Speciality retailer of Private label Apparel，自有品牌服装专业零售商），即服装企业自己策划、生产商品，并自己运营门店、销售的一体化经营模式。这一模式完全运用制造和销售垂直一体化的手法。在这一模式下，服装企业可以一边预测消费者需求变化一边策划商品，并把之前有众多企业参与的供应链（从原料采购到把商品送到顾客手上的全过程）全部统合，从而控制商品的供给和销售。
出生于21世纪第一个十年的SHEIN，其实也属于SPA模式，只不过没有线下门店，完全采用线上渠道售卖，但相比于SPA，SHEIN还是乐于把这种全链条线上卖货的模式叫做DTC（Direct to Consumer），即直面消费者。
所以在具体商业化策略上，SHEIN与优衣库和ZARA都有着本质的不同，这种不同在供应链上也表现得淋漓尽致。虽然三家都对供应链有着强把控，但有的为了方便管理会指定有限的供应商供货，例如优衣库；而有的则是有多类供应商供货，SHEIN把“多供应商供货”发挥到了极致。
优衣库的\"集中式\"生产相对明显，由于走的是基本款路线，优衣库一般会提前一年开始衣服款式的策划，在实际生产上，优衣库会限定商品范围，从而增加每种商品生产的数量，另外也通过减少代工厂数量，增加每个代工厂的订货，以此获得议价权。在最后的商品订货阶段，优衣库会根据每周的销售情况，重估市场需求，以决定追加或停止生产，也就是一边花一年时间定计划，一边每周对商品的生产和销售进行调整。
ZARA采用的是少量生产的策略，把毛衣短袖等靠价格、质量定胜负的基本款商品委托给亚洲工厂外包，其他由西班牙葡萄牙等国工厂生产，以实现多种少量快速。即先生产少量供门店货架摆放用的商品，然后根据顾客反馈情况再决定是否追加生产。ZARA最初的产品提案和原材料准备需要历时2个月，但因为自主设计和生产，每次追加生产平均只需要3个星期，因此一季周转3次。
但是SHEIN的制衣订单基本是分散在成百上千家中国供应商手中，他们大多集中在广州番禺的中小型制造工厂，SHEIN对这些供应商的一次下单可能只有百件到几百件，在筛选供应商时SHEIN也会要求供应商能够接受100件-500件的小订单，即新款先行小批量上线测款，根据市场反馈，多次追加小批量订单。也就是已经在服装供应链领域小有盛名的“小单快返”。
表1 来源@钛媒体App制表
为了避免仓库多次发货产生爆仓、断货的状况，SHEIN后来推出了JIT（Just In Time，准时制）的发货模式。如表1，一款新品上线，SHEIN运营会根据新品情况先行向供应商下一个300件的订单，但这300件不会要求供应商一次性发出，而是按照10+7/15+7/18+7的逻辑多次触发送货，触发的条件是周销≥30件。
据了解，SHEIN能够触达的中国供应商数量在1000+，其在对2021年Q1供应商大会做总结时，披露了这一数据。同时公开数据也显示，真正围绕SHEIN在广州番禺设工厂的核心供应商大概在300-400家。
如果按照每日3000款新品、每类新品300单计算，SHEIN一天新单下单量会达到9万件，在不考虑其他因素之下，SHEIN一个月会产生近270万新单，而一家中小工厂的全部产能可能在30万—40万。
有SHEIN供应商表示，在产品销量好、有可能成为爆款的情况下，有时候第一批货还没有做完，下批货就已经下单了。这种柔性的碎片化订单，虽然会提升供应商的制作成本，但好处在于，SHEIN回款快，新供应商月结，随着供应商等级的提升，最快可以实现货款周结，这也是吸引供应商愿意跟SHEIN合作的原因之一。
图片来源@截取自SHEIN招商官方公众号
除了有OEM（买手发图，看图打版）、ODM（自主开发设计）的合作模式，SHEIN也支持OBM模式，即供应商具有自主品牌和商标。这也是明显区别于优衣库和ZARA的地方。目前已知的第三方入驻有unifee、jazzevar、genanx等在淘宝也拥有店铺的品牌。品牌合作方越来越多，可能也是SHEIN逐步从日上新200+，到日上新2000+，再到现在日上新能达到5000+的重要原因。
数字化底座
一件衣服的跨境运输，会涉及到两个核心链条，后端供应链和前端供应链。
前者指的是衣服从设计到打版、加工成衣，后者则指的是成衣出厂之后，通过何种链路送往消费者手中。在传统情况下，前端链路和后端链路并不互通，或者做不到实时协作。但在SHEIN模式中可以看到，SHEIN的供应链系统，在前后端链路的协作上较为通畅。
前后端供应链的打通与SHEIN供应链的数字化能力有很大相关性。
钛媒体App通过第三方查询获知，在SHEIN的诸多关联公司中，南京希音电子商务有限公司、深圳库尚信息技术有限公司、广州希音供应链管理有限公司、广州希音国际进出口有限公司四家公司很大程度上承担了SHEIN“CTO”的角色，这四家公司共拥有软件专利/著作权88项。SHEIN 的App、供应链管理系统、线上购物的智能化推荐、流行趋势分析系统、仓储拣货系统、数据挖掘、面料管理、服装可视化、智能营销等核心系统大多来自这四家公司。
表2 来源@钛媒体App 制表
技术的应用可以极大影响SHEIN的下行动作。
以上图第二条专利“深度学习模型的超参数确定方法、装置、设备和存储介质”为例，其功能是为了根据不同地区的消费者情况进行商品检索与排序。这意味着，SHEIN希望在全球各地的用户登录其全球唯一独立站和App时，可以根据用户所处的地区进行喜好上的个性化推荐。这其实是一种更对技术要求更高的“中心化”策略。
钛媒体App曾在《不要忽视Lazada，技术正在成为重构东南亚电商的关键因子》的文章中对东南亚电商Lazada和Shopee的本地化策略进行了对比。Lazada的策略是投入大量的技术研发以要用一套统一的算法、一个通用入口来应对东南亚的多元化市场。而Shopee的策略是为每个市场提供了各自的电子商务应用程序，他们通过在每个国家铺设本地化团队来应对不同东南亚国家定制的需要。SHEIN的思路同Lazada一致，但是它所面临的用户是全球用户，不同在于Lazada做的是全电商品类，但是SHEIN只在快时尚。
SHEIN一出生就诞生在全球互联网飞速发展的时代，因为底层系统在数据沉淀、挖掘等方面具备了一定的基础，所以SHEIN在社交化广告投放时也具备了一定优势。从优衣库和ZARA来说，前者通过投放广告（线下等）来吸引顾客，后者则是投资于门店，靠门店陈列来吸引流量。
而SHEIN呢？公开资料显示，SHEIN的获客是通过在Facebook、Twiter等社交平台投放广告、优惠券然后将流量吸引至SHEIN App，他们也会将商品免费邮寄给网红博主，并在试穿后在社交平台分享展示。
SHEIN目前可以查到的供应商信息确实也证明，SHEIN的确在购买社交平台流量服务。钛媒体通过第三方渠道查询显示，SHEIN注册地位于香港的母公司卓天商务有限公司（ZORTOP BUSINESS CO.,LIMITED）的供应商列表中，出现了一家名为“易点天下网络科技股份有限公司”，卓天商务于2022年4月采购了该公司服务，采购额为5941.73万元，进一步查询易点天下的主营业务，是为跨国企业提供在Google、Facebook 、TikTok For Business等流量资源上的服务。
除了引领网红潮流，在获客上独辟蹊径，SHEIN在快时尚的捕捉速度上也十分“夸张”——优衣库对于时尚潮流的预测一般会在一年前开启，ZARA产品的提案和准备是两个月，而SHEIN对于时尚的捕捉其实是靠全网实时时尚元素的爬取，定款之后，从设计到成衣，SHEIN只用两周，由于不需要发送到线下门店而是SHEIN负责将商品集中运送至海外独立仓，待客户下单就近发货。
通过对SHEIN的进一步了解，钛媒体App也发现，上述的这些大大小小的系统都只在底层运作，真正将前端供应链中的消费者与后端供应链中的成百上千家供应商连到了一起的，是一款叫做GMP（中文名称：给我货）的库存管理系统。大概在2019年前后，SHEIN上线了GMP库存管理系统的移动端版本。这使得SHEIN的供应商能够通过
图片来源@SHEIN官方公开图片
图片来源@SHEIN官方公开图片
这也是为什么在SHEIN的各类招商明细中，能够使用系统、具备快速学习和反应能力成为了一件必须强调的事项。而当市场行情、测款数据、消费者订单等前端供应链各环节能够通过底层系统、前端应用实时回传，这就使得SHEIN小单快返的运营逻辑能够跑通。
数字化系统将SHEIN的跨境电商供应链串联到了一起。
供应链规模化
数字化之后，是规模化。
上文提到，结款快是大部分供应商选择与SHEIN合作的原因之一，但这不是最根本原因，甚至数字化也不是根本原因。从源头驱动数字化机器高速运转的，其实是供应链管理的规模化。
让SHEIN引以为傲的招商条件，是五个“无”：无保证金、无入驻费、无推广费、无销售佣金、无国际物流费。供应商要做的，只是在SHEIN下达了生产指令后“稳定交付”。
这也意味着在按时完成订单，将货物运往SHEIN指定的国内中心仓时，往后的链条，商家基本可以躺平。什么国际物流涨没涨价、目的地物流最后一公里怎么送，消费者有退货怎么办，商品引流够不够等可能产生的一系列问题，SHEIN将以“大家长”似的方式全盘搞定。
这是与亚马逊完全不同的全球供应思路。
亚马逊电商发展二十多年，想把中国商品卖向全球的外贸人已经把“如何运营亚马逊店铺”这门学问钻研成了很多本专著。史先贺先生在他的《跨境电商平台与亚马逊》一书中梳理了开一家亚马逊店铺可能会涉及到的六大类成本：采购成本，中国运输费用，头程费用，亚马逊FBA仓成本，商品佣金，推广费用等。
但从物流上来说，在消费者下单前，亚马逊店铺运营者需要预测销量，并提前将货物运往亚马逊FBA仓或海外自建仓，在客户下单后，就近发向消费者。这期间店主需要自己规划好国内物流、头程、最后一公里的运送问题并承担实际运输成本以及可能发生的风险成本。
表3 来源@钛媒体App 制表
这里头程成本也有很多门道，比如什么样的货物选择的海运、什么样的货物选择空运，什么样的货物可以使用中欧班列等等，再比如如果店铺处于创业初期出货量少，如何利用好拼箱等等。史先贺在书中就提到这一点，他说：“亚马逊的运营成本中，采购成本要控制在10%，头程物流成本占了很大比例，有些甚至占到了产品采购成本的一半以上，所以在资金实力不足的情形下，新手卖家要尽量选择一些重量较小的产品。”
光有物流还不行，亚马逊店铺的运营也难倒了很多跨境人：怎么做推广，推广费多少合适，按照亚马逊规则什么样的店铺排名更高，什么样的行为容易被封禁？“而实际上，在扣除产品成本，物流费用等之后，利润率能达到50%以上的产品在后期推广中才有更大价格伸缩空间。”
但如果按照SHEIN模式，供应商/品牌方只需要承担产品成本、货物从工厂到SHEIN中心仓的成本两大块即可。
不过，虽然没有包揽供应商国内的物流，SHEIN也为供应商提供了两种端到端的国内物流方式。第一种供应商可以选择将货物就近送往指定地点，合作物流取货后将会送外SHEIN中心仓；第二种方式是，供应商将货物自主送往SHEIN中心仓。而又由于SHEIN要求核心供应商的位置需要集中在广州番禺SHEIN附近，这也使得供应商的成本大头其实只在产品生产的前期成本。
表4 来源@钛媒体App根据公开资料整理
同时又由于SHEIN掌握了成百上千家供应商的货物，拥有把大规模货物运往全球的“特权”，其在物流谈判中也将获得更多议价空间。
也就是说，SHEIN把跨境电商供应链中原来在亚马逊模式下成本占比最大的物流成本凭借规模化运输、集约化管理的方式打出了成本差。
规模化并非只在物流环节生效，在跨境电商流量获取这一最重要环节，SHEIN和它的供应商们也是获益者。
回顾过去外贸行业的发展，有近二十年B2B外贸经验的李文博总结：“其实说穿了，不管是最早做外贸还是做跨境电商，大家都还是一个圈子、一个逻辑。简单来说就是，通过平台，或者通过搜索引擎优化、投广告等等，获得流量优势做销量，然后建立供应链，再去做供应链优化，把价格和物流这些发挥到极致，最终实现规模上的突破增长。”
但是服装在传统外贸模式下的难题在于，海外的流量采买成本也就是商品推广成本，非常昂贵。如果流量投出去实现导流，但没有复购，其实外贸商是不赚钱的。甚至会进入“做得越大、亏得越多”的怪圈。“但如果有复购，外贸商才敢买流量，因为消费者开始复购，意味着开始赚钱。”
复刻SHEIN？
根据SHEIN提供的数据，近六年（2015年-2020年），SHEIN的销售额连续以100%的速度增长，目前业务已经覆盖欧美、中东、东南亚等230多个国家和地区。
自2020 年以来，受新冠疫情影响，很多企业的跨境业务都受到了或多或少的挑战，但SHEIN在对供应商的答疑中表示，无论是销量还是物流，都稳定运行，不止一次号召供应商放心备货。特别是在各类国际航班取消的情况下，SHEIN依靠强大的供应链体系，可选择包机送货。
也正是因为供应链的韧性，使得即使在目前全球疫情散点多发的情况下，过去3个月，SHEIN下单量依然在增长。
但正如前文所说，就在线快时尚领域，SHEIN已经有了十几年的经验积累，并且规模化优势逐渐凸显，如果没有差异化的突围，新的在线快时尚品牌很难超越SHEIN在全球在线快时尚领域的地位。
在去年5月份，凯度联合Google发布BrandZ™中国全球化品牌50强名单中，SHEIN发达市场品牌力增速第一，并位居2021凯度BrandZ™中国全球化品牌50强榜单中的第11位，较去年排名前进一个身位。而同在50强榜单中的另一家来自中国的在线快时尚品牌ZAFUL，可能是因为在供应链韧性等方面处于弱势，2021年排名较2020年有中度下降，从第38名掉到了43名。
中国外贸未来的发展，不止需要一个SHEIN。在跨境供应链管理中，有没有一些通用的方法论是像ZAFUL这种非头部的跨境电商品牌能够适用的？“能否复制下一个SHEIN”，是中国跨境供应链需要共同面对的问题。
对此，钛媒体同多位行业专家、从业者进行了交流。
有近20年的外贸从业经验的中国出口贸易专家朱子斌（Ben）认为，SHEIN的模式不是完全通用。
朱子斌曾有过一段巧克力品牌的创业经历，“我们当时巧克力产地在欧洲，然后贴上香港的品牌，但是欧洲的一些巧克力厂家其实并不希望自己的产品去贴别人的牌子，所以首先在供应商合作上就存在很多难点，他们对OEM的合作模式不一定很接受。”
朱子斌做的巧克力外贸生意与SHEIN的不同在于，SHEIN所依托的是中国全世界最全的供应链体系，并且供应商较为多元化，无论是OEM\ODM种种都可以找到合适的供应商，但欧洲大部分的巧克力供应商可能并不会愉快地作出中国供应商相同的选择。
另一个案例，来自兔兔智能珠宝（TOTWOO）。兔兔智能珠宝是王洁明在海外创立的全球智能珠宝品牌，相对于传统珠宝或者快时尚饰品供应链来说，智能珠宝的供应链明显没有那么简单。
兔兔智能珠宝创始人兼首席执行官王洁明表示，经过多年的观察，珠宝行业护城河其实不在设计，而在于建立在独特供应链基础上的产品创新和心智塑造。比如成功地把钻戒定义为结婚必备的Debeers,和把每一颗珠子定义为人生中难忘一刻的PANDORA，都是兼具独创供应链、独创产品和独创营销这三大特性。
兔兔首饰与众不同之处是，不仅仅创造了用首饰闪光震动来体现唯一连接的两个人之间的情感交互，而且还用APP搭建了一个两人专属的爱的空间。它所销售的依然是千百年来首饰所承载的“爱”，但体现方式早就超越了仅仅用外形设计和材质来表达的“爱”。也正是由于兔兔在首饰中加入了这些“智能”元素，使得与传统珠宝相比，兔兔智能珠宝的供应链会发生一个很大的变化。
最突出的是，由于要搭载智能芯，要解决充电问题、闪光问题，防水问题，触摸交互问题，信号问题等等，那么什么样的材质、工艺可以解决这些问题，并且还能量产出货，是兔兔智能珠宝在进行材料、代工厂选取时候面临的最大挑战。
兔兔智能珠宝这类品牌供应链的特异性在于，作为一个创新品牌，是没有现成供应链的。要一下子规模化就更难了。
先不提超小智能芯部分的供应链已经够复杂了，就首饰部分而言，虽然中国的珠宝供应链非常强大，特别是珠三角地区，深圳的黄金、广州的银饰、东莞的不锈钢等等，都是诸多国际品牌的加工厂。但对于智能珠宝来说，哪怕你给人提供了智能芯，也没有一家工厂可以独立生产出智能珠宝。
“有一些核心材料，我们需要自己采购，然后给到工厂。为了实现批量生产的同时保持珠宝首饰的特有工艺，我们会经常和工厂一起商讨结构，甚至会帮助工厂去搞定上游厂商。”王洁明表示。所以，单就这点来说，兔兔智能珠宝无法像SHEIN可以直接要求供应商具备工厂、设计打版、成衣经验等一条龙供货。“因为这些原因，我们开始比较苦。乃至后来，我们索性自己建立了组装线，来灵活地整合各个工厂的零部件。现在，全球范围内可以真正做到柔性化量产的智能首饰供应链只有兔兔。这也变成了我们的核心竞争力之一”王洁明说。
不过在更长远的未来，珠宝供应链能不能像SHEIN一样将自己的供应链全部数字化掉，王洁明还很困惑。“像番禺的一些卫星似的小工厂，他们并不像我们在一些视频里看到的有非常大的面积和统一管理，规模小也就意味着他们的数字化本身就很难。”而SHEIN之所以能够让成百上千的中小供应商能够数字化，很大原因是因为SHEIN本身在资金投入以及技术研发等方面都能长久支撑它这么去做，同时又因为SHEIN也确实能够帮到供应商卖货，才可以反向引导或强制进行供应链上下游的数字化。
像SHEIN从数字化供应链中获得规模化效益，各个行业都有不同的难点，这些可能都是现在看来仍然无法跨越的鸿沟。
不过除此之外，朱子斌也谈到了另一个问题：SHEIN的模式能持续多久？
据他观察，中国其实在慢慢失去早期在全球纺织业中的绝对优势，由于人工成本更低，像东南亚地区像印度、柬埔寨的纺织业也正在崛起。“工人不足的问题会真正打击到中国制造业。”朱子斌说。
李文博的一位耳机制造业朋友的案例也印证了工人缺乏对其耳机工厂的影响。据其描述，这家耳机制造工厂经历了三次搬迁，目前正在考虑第四次搬迁。最早他把工厂设立在了深圳市区，后来搬到了深圳郊区，最后搬到了江西，现在好像江西也出现了一些问题。“人力成本增长很快，他其实很希望有一些自动化的设备能够将自动化掉三分之一、二分之一的工序，然后实现成本的降低，如果这个路走不通，他的工厂可能会迁往东南亚。”李文博说。
其实再回过来看，SHEIN的成功其实可以看作是中国服装供应链的一次代表性突围。如果中国已经在丧失纺织业的绝对优势，那么为什么还会产生SHEIN这样一家以服装为核心的快时尚品牌？
某大型跨国企业全球供应链负责人 David同钛媒体App交流时所谈到的问题恰好是这一问题的答案。 David表示，只考虑人工成本，中国区的确高于某些地区，比如东南亚，但是如果能够通过精益生产、自动化、数字化，降低制造成本，可以使总体成本竞争力始终保持优势或平衡。
施耐德电气全球供应链执行副总裁、首席供应链官Mourad TAMOUD曾在2021年下半年同钛媒体App交流时表示，中国市场的优势在于产业基础雄厚，人力资源丰富，技术发展迅速，结合这些有利因素，施耐德电气会通过精益生产、自动化、数字化等方式，保持供应链的总体竞争力。
Mourad Tamoud介绍，施耐德电气在供应链管理中坚持“STRIVE战略”，即可持续（Sustainable）、可信赖（Trusted）、富有韧性（Resilient）、智能（Intelligent）、快速及高效（Velocity and Efficiency）。同时为了避免单一供应可能存在的风险，为应对地区供应链出现问题的可能性，施耐德电气在其他地区会进行备份，他们在全球有约200家工厂，大部分产品至少有两个区域供应，多家工厂生产，以保证供应链的互补。在诸多积极改善供应链的举措下，施耐德电气在2022年Gartner“全球供应链25强榜单”中位居全球第二。
也就是说，数字化、规模化、集约化的方式重构供应链系统虽然任重道远，但的确真实有效。供应链重构所降低的各类成本可能在某种程度上抵消了人工成本等的上涨，如此像施耐德电气、SHEIN一样具有全球业务的企业，才能在不确定性频发的时代，保持供应链韧性。
所以即便从操作细节上，SHEIN很难复制，但这种以数字化、规模化等的方式统合供应链的做法的SHEIN模式是值得其他行业的外贸人借鉴的。
从独立站、跨境物流到海外仓
SHEIN模式如此成功的案例或许只有一个，但中国供应链有多种可能性。供应链规模化的红利正在流向各行各业各领域，只是时间早晚、市场快慢的问题。
当前，已经有不少服务商从供应链的各个环节（可参考表3）出发，试图以技术为底座，加快供应链规模化的进程。其中，比较关键的三个环节是独立站、跨境物流以及海外仓。
先来说独立站。
无论是SHEIN还是前面提到的兔兔珠宝，都已经建立独立站并且已经熟练运营。王洁明告诉钛媒体App，兔兔自去年开始组建独立站，获得了非常迅速的发展，只用了3周就杀进谷歌购物中心美国手链畅销榜的前十。
一站式跨境电商独立站建站SaaS服务商有赞AllValue业务负责人周凯在与钛媒体App交流时也表示，有赞从2020年开始组建国际化品牌AllValue，据AllValue这两年对市场的观察，一直以来是否建设独立站对商家来说只是一个选择问题，不是必选项——不建独立站、通过亚马逊网站等第三方渠道，商家依然可以实现生意成交。但是近年来，独立站作为商家的流量渠道之一被采纳的可能性越来越大。
“一个是技术原因，随着行业数字化能力的成熟，建站门槛变低了，并且由于工具的成熟，独立站的运营、导流也变得容易；另一个原因是由于开源节流的需要，DTC营销已经成为跨境电商新时尚，建站、构建自营渠道，运营私域，都是DTC营销的主要手段。”周凯分析。
但仅仅为出海品牌提供具备交易功能的独立站其实远远不够。“由于众多中国卖家在亚马逊被封，很多人就把品牌出海单纯地理解为建一个独立站，但其实是一个很复杂的体系，做品牌就需要耐心克服很多困难。”王洁明坦言。
这是因为，在运营模式上，与中国商家在微信、抖音上建立的小程序店铺不同，海外独立站不依托任何一个流量渠道或者社交平台，它是天然的品牌直接面向消费者的自营渠道，需要借助社交平台等营销渠道为独立站导流。
这是DTC出海独立站与中国电商生态的差异点。而从商品买卖的整个链条考虑，独立站仅仅是商家商品展示的窗口，商品真正从促销、引流，到下单、出库，再到商品被用户搜到，中间还需要其他工具的支持。因此，以独立站为核心，中国很多服务跨境电商出海的解决方案服务商会打包提供交易管理、商品管理、会员管理、促销工具、营销工具、运营工具等多种服务，只不过这些服务，有很多可能来自于各方合作伙伴。
“一件中国商品从中国送往北美，一个稳定的承诺时效往往能够给消费者更好的体验，这个时候商家可以通过有赞AllValue的合作伙伴体系，选择物流以及仓储服务商。”周凯举例表示。
这其中，菜鸟物流就可能会成为有赞AllValue这类跨境独立站服务商的目标合作伙伴之一。据菜鸟物流向钛媒体App提供的资料，菜鸟物流于2014年开始推出跨境物流解决方案，目前已经在欧洲、在美洲、在东南亚、在俄罗斯等地的eHub、海外仓、分拨中心、末端配送网络等物流场景中落地。
菜鸟物流在全球拥有九大分拨中心，以欧洲为例，菜鸟在意大利的国家分拨中心已于2022年3月完成数智化改造，与欧洲本土物流分拨中心相比，菜鸟的分拨中心突出优势在于采用了自研的海外分拨系统（GXMS），核心产品功能“流向引擎”将分类错综复杂的全球跨境包裹业务属性标签化，能将菜鸟欧洲分拨中心的分拣效率大幅提升一倍以上。数据显示，结合菜鸟跨境物流全链路的建设及干线，中国跨境商家包裹物流时效从以往的40―50天，缩短至最快12天送达海外消费者手中。
跨境货物抵达海外目的地后，就会交由对应的海外仓入库拣选，此后的链路就会涉及到万邑通这样的提供海外仓储服务的企业。据了解，万邑通在美国、欧洲、澳洲等地拥有八大自营海外仓，海柔创新跨境电商事业部总监罗佳丽向钛媒体App透露，随着数字化的推进，万邑通也在利用物流自动化机器人加强海外仓仓储运营效率。
罗佳丽分析，对于海外仓来说，人力问题是关键的痛点问题之一，“除了人工成本高，仓库管理员的文化素质也参差不齐，需要利用自动化手段尽可能降低漏发货、发错货的频率。”同时，在仓库周转上，由于库存周转效率要求比较高，SKU也比较多，海外仓需要利用自动化提升存储密度。作为海柔创新的第一个海外仓客户，应用ACR（箱式仓储机器人）系统后，万邑通英国仓实现存储密度2倍增长，拣选效率3-4倍增长，日处理能力5万件。
在中国跨境电商发展的大潮中，诸多跨境供应链相关服务商的参与，有望为中国跨境电商品牌开辟覆盖全球的高速公路。
根据中国海关总署最新公布的数据，2022年一季度，中国有进出口实绩的外贸企业数量43.2万家，同比增长5.7%。2021年全年中国货物出口总额21.73万亿元，增长21.2%。这其中，海关总署分析数据显示，2021年中国跨境电商出口约1.4万亿元，增长28.3%，占总出口的6.4%，占比扩大0.4个百分点。
系列数据和市场态势都在证明，跨境电商已经成为未来增长潜力较大的外贸新业态。
而匹配这一新业态的供应链体系正在突破原有供应链的桎梏，通过数字化、规模化的方式焕发新生。（应受访者要求，文中Andy、David、李文博均为化名。）
（本文网友分享钛媒体APP 作者｜秦聪慧，编辑｜盖虹达）
挖贝网12月28日，深冷股份（300540）于2021年12月28日召开2021年第五次临时股东大会，审议通过了《关于公司董事会换届选举暨提名第四届董事会非独立董事候选人的议案》《关于公司董事会换届选举暨提名第四届董事会独立董事候选人的议案》《关于公司监事会换届选举暨提名第四届监事会非职工代表监事的议案》；于同日召开了公司2021年第二次职工代表大会、第四届董事会第一次会议、第四届监事会第一次会议，审议通过了《关于选举公司董事长的议案》《关于聘任公司高级管理人员的议案》《关于选举公司第四届董事会各专门委员会委员的议案》《关于选举公司第四届监事会主席的议案》。公司第四届董事会、监事会、董事长、高级管理人员换届选举及第四届董事会各专门委员会委员选举已完成，现将有关情况公告
第四届董事会成员情况：
董事长：罗晓勇
非独立董事：罗晓勇、谢乐敏、陈永、周荣、涂兵、胡小玲
独立董事：于波、侯水平、方萍
第四届监事会成员情况：
监事会主席：许忠莉
非职工代表监事：许忠莉
职工代表监事：易倩、熊艺练
第四届董事会聘任高级管理人员情况：
总经理：谢乐敏
副总经理：周荣、崔治祥、张建华、马继刚
总工程师：文向南
财务总监：涂兵
董事会秘书：马继刚
第四届董事会各专门委员会委员情况：
战略委员会：主任委员（召集人）罗晓勇；委员于波、谢乐敏
审计委员会：主任委员（召集人）方萍；委员侯水平、涂兵
提名委员会：主任委员（召集人）侯水平；委员于波、周荣
薪酬与考核委员会：主任委员（召集人）；委员于波方萍、胡小玲
董事会、监事会成员任期自三年，自2021年第五次临时股东大会审议通过之日起；高级管理人员、专门委员会委员任期自公司第四届董事会第一次会议通过之日起至本届董事会届满之日止。
公司2021年第三季度报告显示，2021年第三季度公司归属于上市公司股东的净利润为3,324,369.26元，比上年同期增长231.79%。
挖贝网资料显示，深冷股份长期致力于气体低温液化与分离技术工艺的研究，专注于天然气液化及液体空分领域，现有主营业务是为客户提供天然气液化与液体空分工艺包及处理装置，主要产品包括：天然气液化装置、焦炉气液化装置、煤层气液化装置、空气分离装置、化工尾气和轻烃回收装置、氧氮液化装置、HYCO分离装置、LNG/L-CNG加气站、氢加注站、大型低温液体储槽、增压透平膨胀机组等。
图源| 图虫 2021年被称为“元宇宙”发展元年。这一年，“元宇宙第一股”Roblox正式IPO，巨头Facebook随后宣布更名为“Meta”，激发了全球市场对于元宇宙概念的热情。 何为元宇宙？目前学界业界尚无统一定论。追溯其概念，最初来源于1992年的科幻小说《雪崩》，描述了一个平行于现实世界的网络世界Metaverse，所有现实世界的人在Metaverse中都有一个化身，在其中交往和生活。从元宇宙概念诞生至今已有30年，元宇宙的行业雏形亦趋于明朗，产业链已初步形成。 鉴于元宇宙广阔的产业化前景，国内城市在元宇宙“赛道”上的“较量”已悄然展开。据21世纪经济研究院不完全统计，武汉、合肥、成都、上海徐汇区、深圳福田区等均已将元宇宙写入新一年的政府工作报告，不少地方也在相关产业规划中“点名”元宇宙。 各地积极行动起来的背后，是元宇宙为地方经济带来全新发展机遇。从经济规模来看，彭博预计，元宇宙将在2024年达到8000亿美元的市场规模；普华永道预测，元宇宙市场规模在2030年将达到1.5万亿美元。 21世纪经济研究院梳理了最近一年间全国10个省份（包括北京、上海和重庆），以及发布政策的15个地级市的元宇宙发展政策，探讨当前元宇宙相关领域的区域格局、行业布局和发展路径，梳理国内元宇宙产业链上下游，以期为元宇宙在国内的发展路线图提供借鉴经验。 元宇宙产业链 元宇宙前景被市场看好，一个重要原因在于过去数十年间、其底层技术发展已逐渐完备。元宇宙涉及到非常多的底层技术，包括人工智能、数字孪生、区块链、云计算、脑机接口、5G等。而这些底层技术与元宇宙相结合，就形成一个庞大的元宇宙产业链。 这些技术要素可划分为三类产业化布局：以软件硬件设施、人机交互为底层基础设施及设备的布局；以开发引擎、图像视频渲染工具为开发工具的核心层布局；以创作者经济、内容曝光及分发为应用产品及运用生态的应用服务层布局。 其中，基础设施层主要包含通信网络基础设施、算力基础设施和新技术基础设施，重点涉及到物联网、5G/6G 网络、Wifi6、云计算、人工智能、区块链等技术，主要负责数据的实时传输与分发、存储计算与处理、挖掘与分析决策。 核心层由终端入口、时空生成、交互体验、产业平台、虚拟社会架构组成，VR/AR/XR是最为关键的入口。这既包括虚拟现实、智能可穿戴、脑机接口等打通与现实世界沉浸式交互的接口，又包括以数字孪生、三维仿真等建模仿真工具、内容制作工具构筑虚实交互体验等等。 应用服务层包含消费端应用服务、行业应用端服务、政府端应用等。完整的“元宇宙”形成后，其将赋能工业生产、医疗健康、教育培训、文化娱乐等传统行业，创造信息消费新业态新模式，对人类的生产生活方式带来颠覆式变革。 值得注意的是，元宇宙在不同的产业领域当中，发展速度也不一样，相对来说，应用服务层更早受到元宇宙概念的影响，正在发生不小的改变。其中，游戏行业的形态与元宇宙十分相近，市场规模大、市场变化程度也较为剧烈，被视为元宇宙最先应用的场景。除此之外，工业制造、设计规划以及公共服务市场空间巨大。 地方元宇宙政策路线图 面对庞大的产业链，2021年伊始，国家及地方层面对元宇宙技术和相关产业设计逐渐登台。 2021年12月，中央纪委国家监委发表文章《元宇宙如何改写人类生活》。该文章指出，要理性看待元宇宙带来的新一轮技术革命和对社会的影响，并提醒元宇宙可能成为游戏、社交、零售及电商发展的下一个机遇。今年1月，工信部强调要特别注重培养一批深耕专业领域工业互联网、工业软件、网络与数据安全、智能传感器等方面的“小巨人”企业，培育一批进军元宇宙、区块链、人工智能等新兴领域的创新型中小企业。 除了国家部委的表态，多地将更具体、更务实的元宇宙布局写入政府工作报告和产业规划。如上海将元宇宙写入产业发展“十四五”规划，杭州成立元宇宙专委会，网易元宇宙产业基地落户三亚、深圳成立元宇宙创新实验室等。未来，元宇宙在国内发育的最终形态要脱虚入实，与实体经济深度融合。 为此，21世纪经济研究院梳理了最近一年间全国10省份、15个地级市的元宇宙发展政策，总结归纳了当下国内元宇宙相关领域的区域格局、行业布局和发展路径。 区域格局：长三角领军布局元宇宙 在目前已明确发文支持元宇宙的各地政策中，长三角地区的步调正趋于同步。 上海最先将元宇宙写进“十四五”产业规划，浙江杭州随后发布一系列资金与政策福利，如杭州钱塘区着眼于人才引进，为以元宇宙产业项目为发展目的的高层次人才给予最高1000万元启动资金和研发费用补助、最高1000平米3年租金补贴、最高1000万元贷款额度贴息支持以及最高1000万元创业发展资助，产业发展紧缺、水平特别突出的创业项目，最高给予1亿元资助。 长三角地区对元宇宙打响城市品牌同样看重。江苏无锡滨湖区在元宇宙生态产业规划中提出，在2025年前打造成长三角元宇宙技术创新高地，打造元宇宙的“滨湖名片”。南京首个元宇宙产业扶持政策提出，将在江宁高新区规划建设元宇宙产业先导区，打造长三角地区特色化园区，鼓励产学联合协作，围绕产业聚集区建设特色示范空间。安徽合肥同样将元宇宙写入“十四五”产业规划，明确将加快平台建设步伐，加速数字技术赋能实体经济。 在元宇宙消费能力和潜力上，上海在城市环境、产业基础、消费基础以及产业治理等方面均有不俗实力，加之长三角地区在人才、技术和产业领域的链条式布局，长三角布局元宇宙具备自身独特的优势。 行业布局：文旅、医疗行业为重点 借元宇宙加速城市数字化转型、实现数字经济弯道超车，是地方政府推动元宇宙的一大支点。 据21世纪经济研究院统计，目前已发布政策支持的10省份、15个地级市中，多地提及元宇宙技术将与城市特色相结合开发文化旅游等虚拟场景。如广州黄埔区将建设具有黄埔特色的元宇宙标志性场景；上海虹口区将着力打造北外滩元宇宙发展和应用示范区；四川成都计划在交子大道打造全新多元化科技、文化、潮流的元宇宙生活消费场景矩阵；黑龙江省更是提出构建全省体积视频公共服务平台，促进沉浸式视频节目（直播）、元宇宙演唱会、演绎式娱乐等新兴业态集聚。此外，元宇宙与数字艺术交易相结合似乎正走在前列，广东潮州近日推出“潮州工艺美术元宇宙精品馆”上线。 除文旅业之外，医疗也成为不少地方迈向元宇宙的重点领域。基于元宇宙通过可穿戴设备捕获数据信息的底层技术，元宇宙医疗得以迈出向真实世界数字化的第一步。 21世纪经济研究院注意到，浙江、黑龙江、上海、济南、合肥等地都已明确将医疗划入元宇宙发展生态范畴。其中，浙江的发展思路具有代表性，浙江近年来在AR引擎、虚拟场景建设、新型人机交互、心理健康与医疗等元宇宙产业赛道上已有一定研究和储备，部分企业已进入上市IPO与资本通道。随着元宇宙相关技术的成熟及应用，元宇宙的嵌入，或将重构医疗领域生态体系。 政策组合拳：产业投资、招商引资步伐加快 元宇宙的加速落地离不开市场推进，各地政府使出浑身解数吸引企业落户。 由地方政府牵头组建元宇宙产业投资基金动作在今年较为集中。3月，杭州余杭区未来城为鼓励XR产业升级发展，计划汇聚规模达10亿元的XR产业基金；5月，广州市天河区元宇宙联合投资基金正式发布，总规模逾200亿元；6月16日，上海宣布将发起设立百亿级元宇宙新赛道产业基金，打造10家具有国际竞争力的头部企业。 此外，北京城市副中心将采用“母基金+直投”方式联合其他社会资本，通过打造一支覆盖元宇宙产业的基金支持元宇宙初创和重大项目；福建厦门号召引进行业领军企业，加大对国内外元宇宙领军企业的招引力度。 除了产业基金，如何吸引人才也是元宇宙发展的重中之重。除了为吸引元宇宙产业人才开出最高达千万元补贴的杭州钱塘，将住房补贴细化于元宇宙布局计划中的还有北京、广州、南京等地，如广州最高将给予100万元租房补贴、500万元购置办公用房补贴；南京对于面积在400平方米以上的载体，给予每年20万元运营补贴，每增加100平方米再增加给予5万元补贴，力争为落户的元宇宙企业提供一条龙孵化服务。 元宇宙发展中的潜在风险 元宇宙是典型的融合性技术，其创新性，对于风险监管提出新的要求。 当前，元宇宙中较为突出的社会风险主要有新型伦理危机、新型网络犯罪、新型安全风险等。以新型网络犯罪为例，今年2月18日，银保监会发布《关于防范以“元宇宙”名义进行非法集资的风险提示》指出，近期，一些不法分子蹭热点，以“元宇宙投资项目”“元宇宙链游”等名目吸收资金，涉嫌非法集资、诈骗等违法犯罪活动。有关风险和提示涉及编造虚假元宇宙投资项目、打着元宇宙区块链游戏旗号诈骗、恶意炒作元宇宙房地产圈钱、变相从事元宇宙虚拟币非法牟利等四方面。 元宇宙绝非法外之地。为有效解决上述元宇宙社会风险问题，政府宜主导开展审慎而包容的元宇宙监管，坚持促进发展和监管规范两手抓的原则，推动元宇宙社会治理生态系统的构建。 一方面，宜采用规划、投资、法律规范等多种方式来规范和促进元宇宙的场景应用。元宇宙核心价值在于产业价值。发展数字经济的过程中，“数字产业化”是手段，“产业数字化”是目的。元宇宙最关键的应用场景是产业场景，借助元宇宙，身处世界各地的人们可以高效沟通协作，全面联网的智能设备将有效联动，产业链协作将变得更加透明高效，数字资产和实物资产的融合“孪生”，解决小微企业融资难题。也正因此，发展元宇宙绝不是“脱实向虚”，而是要实现数字经济与实体经济深度融合，切实赋能实体经济全面升级，让各行各业都能找到“第二曲线”新发展空间。 另一方面，政府应当主动开展元宇宙监管，但同时也要包容和审慎，在防范和化解元宇宙社会风险的同时，还需引导和鼓励资本与技术积极参与元宇宙的长期发展。处于发展早期阶段，元宇宙的定义、特征、应用、风险和挑战仍在不断演变当中，应提早对政策、技术特征、应用、适用性等问题开展预研究，并在重点领域开展试点项目和概念证明，为适时、适当强化元宇宙领域的调研建立基础，避免监管缺位，为产业健康发展营造良好环境。 附：各地布局元宇宙路线图梳理 表格数据 本期编辑 江佩佩 实习生 詹惠楠
1、mysql数据库的安装
安装服务器端：在终端中输入如下命令，回车后，然后按照提示输入sudo apt-get install mysql-server当前使用的ubuntu镜像中已经安装好了mysql服务器端，无需再安装，并且设置成了开机自启动服务器用于接收客户端的请求、执行sql语句、管理数据库服务器端一般以服务方式管理，名称为mysql启动服务
sudo service mysql start查看进程中是否存在mysql服务
ps ajx|grep mysql停止服务
sudo service mysql stop重启服务
sudo service mysql restart
配置
配置文件目录为/etc/mysql/mysql.cnf进入conf.d目录，打开mysql.cnf，发现并没有配置进入mysql.conf.d目录，打开mysql.cnf，可以看到配置项主要配置项如下bind-address表示服务器绑定的ip，默认为127.0.0.1port表示端口，默认为3306datadir表示数据库目录，默认为/var/lib/mysqlgeneral_log_file表示普通日志，默认为/var/log/mysql/mysql.loglog_error表示错误日志，默认为/var/log/mysql/error.log
2、 数据完整性
可以通过查看帮助文档查阅所有支持的数据类型使用数据类型的原则是：够用就行，尽量使用取值范围小的，而不用大的，这样可以更多地节省存储空间常用数据类型整数：int，bit小数：decimal字符串：varchar,char日期时间: date, time, datetime枚举类型(enum)特别说明的类型decimal表示浮点数，如decimal(5,2)表示共存5位数，小数占2位char表示固定长度的字符串，如char(3)，如果填充'ab'时会补一个空格为'ab 'varchar表示可变长度的字符串，如varchar(3)，填充'ab'时就会存储'ab'字符串text表示存储大文本，当字符大于4000时推荐使用对于图片、音频、视频等文件，不存储在数据库中，而是上传到某个服务器上，然后在表中存储这个文件的保存路径更全的数据类型可以参考http://blog.csdn.net/anxpp/article/details/51284106约束
主键primary key：物理上存储的顺序非空not null：此字段不允许填写空值惟一unique：此字段的值不允许重复默认default：当不填写此值时会使用默认值，如果填写时以填写为准外键foreign key：对关系字段进行约束，当为关系字段填写值时，会到关联的表中查询此值是否存在，如果存在则填写成功，如果不存在则填写失败并抛出异常说明：虽然外键约束可以保证数据的有效性，但是在进行数据的crud（增加、修改、删除、查询）时，都会降低数据库的性能，所以不推荐使用，那么数据的有效性怎么保证呢？答：可以在逻辑层进行控制数值类型(常用)
类型 | 字节大小 | 有符号范围(Signed) | 无符号范围(Unsigned) |
TINYINT | 1 | -128 ~ 127 | 0 ~ 255 |
SMALLINT | 2 | -32768 ~ 32767 | 0 ~ 65535 |
MEDIUMINT | 3 | -8388608 ~ 8388607 | 0 ~ 16777215 |
INT/INTEGER | 4 | -2147483648 ~2147483647 | 0 ~ 4294967295 |
BIGINT | 8 | -9223372036854775808 ~ 9223372036854775807 | 0 ~ 18446744073709551615 |
字符串
类型 | 字节大小 | 示例 |
CHAR | 0-255 | 类型:char(3) 输入 'ab', 实际存储为'ab ', 输入'abcd' 实际存储为 'abc' |
VARCHAR | 0-255 | 类型:varchar(3) 输 'ab',实际存储为'ab', 输入'abcd',实际存储为'abc' |
TEXT | 0-65535 | 大文本 |
日期时间类型
类型 | 字节大小 | 示例 |
DATE | 4 | '2020-01-01' |
TIME | 3 | '12:29:59' |
DATETIME | 8 | '2020-01-01 12:29:59' |
YEAR | 1 | '2017' |
TIMESTAMP | 4 | '1970-01-01 00:00:01' UTC ~ '2038-01-01 00:00:01' UTC |
3、命令行操作
3.1 、数据库操作
查看所有数据库show databases;使用数据库
use 数据库名;查看当前使用的数据库
select database();创建数据库
create database 数据库名 charset=utf8;例：create database python charset=utf8;删除数据库
drop database 数据库名;例：drop database python;
3.2 、数据表操作
查看当前数据库中所有表show tables;查看表结构
desc 表名;创建表auto_increment表示自动增长
CREATE TABLE table_name( column1 datatype contrai, column2 datatype, column3 datatype, ..... columnN datatype, PRIMARY KEY(one or more columns));
例：创建班级表
create table classes( id int unsigned auto_increment primary key not null, name varchar(10));
例：创建学生表
create table students( id int unsigned primary key auto_increment not null, name varchar(20) default '', age tinyint unsigned default 0, height decimal(5,2), gender enum('男','女','人妖','保密'), cls_id int unsigned default 0)修改表-添加字段
alter table 表名 add 列名 类型;例：alter table students add birthday datetime;alter table classes add phone VARCHAR(20);修改表-修改字段：重命名版
alter table 表名 change 原名 新名 类型及约束;例：alter table students change birthday birth datetime not null;修改表-修改字段：不重命名版
alter table 表名 modify 列名 类型及约束;例：alter table students modify birth date not null;修改表-删除字段
alter table 表名 drop 列名;例：alter table students drop birthday;删除表
drop table 表名;例：drop table students;查看表的创建语句
show create table 表名;例：show create table classes;
3.3 、增删改查(curd)
curd的解释: 代表创建（Create）、更新（Update）、读取（Retrieve）和删除（Delete）
查询基本使用
查询所有列select * from 表名;例：select * from classes;查询指定列可以使用as为列或表指定别名
select 列1,列2,... from 表名;例：select id,name from classes;
增加
说明：主键列是自动增长，但是在全列插入时需要占位，通常使用0或者 default 或者 null 来占位，插入成功后以实际数据为准全列插入：值的顺序与表中字段的顺序对应格式:INSERT [INTO] tb_name [(col_name,...)] {VALUES | VALUE} ({expr | DEFAULT},...),(...),...
insert into 表名 values(...)例：insert into students values(0,’郭靖‘,1,'蒙古','2016-1-2');部分列插入：值的顺序与给出的列顺序对应
insert into 表名(列1,...) values(值1,...)例：insert into students(name,hometown,birthday) values('黄蓉','桃花岛','2016-3-2');上面的语句一次可以向表中插入一行数据，还可以一次性插入多行数据，这样可以减少与数据库的通信全列多行插入：值的顺序与给出的列顺序对应
insert into 表名 values(...),(...)...;例：insert into classes values(0,'python1'),(0,'python2');
insert into 表名(列1,...) values(值1,...),(值1,...)...;例：insert into students(name) values('杨康'),('杨过'),('小龙女');
修改
格式: UPDATE *tbname* SET col1={expr1|DEFAULT} [,col2={expr2|default}]...[where 条件判断]
update 表名 set 列1=值1,列2=值2... where 条件例：update students set gender=0,hometown='北京' where id=5;
删除
DELETE FROM tbname [where 条件判断]
delete from 表名 where 条件例：delete from students where id=5;逻辑删除，本质就是修改操作
update students set isdelete=1 where id=1;
4 、mysql查询
4.1、查询
创建数据库、数据表
-- 创建数据库create database python_test_1 charset=utf8;-- 使用数据库use python_test_1;-- students表create table students( id int unsigned primary key auto_increment not null, name varchar(20) default '', age tinyint unsigned default 0, height decimal(5,2), gender enum('男','女','中性','保密') default '保密', cls_id int unsigned default 0, is_delete bit default 0);-- classes表create table classes ( id int unsigned auto_increment primary key not null, name varchar(30) not null);
插入数据
-- 向students表中插入数据insert into students values(0,'小明',18,180.00,2,1,0),(0,'小月月',18,180.00,2,2,1),(0,'彭于晏',29,185.00,1,1,0),(0,'刘德华',59,175.00,1,2,1),(0,'黄蓉',38,160.00,2,1,0),(0,'凤姐',28,150.00,4,2,1),(0,'王祖贤',18,172.00,2,1,1),(0,'周杰伦',36,NULL,1,1,0),(0,'程坤',27,181.00,1,2,0),(0,'刘亦菲',25,166.00,2,2,0),(0,'金星',33,162.00,3,3,1),(0,'静香',12,180.00,2,4,0),(0,'郭靖',12,170.00,1,4,0),(0,'周杰',34,176.00,2,5,0);-- 向classes表中插入数据insert into classes values (0, "python_01期"), (0, "python_02期");查询所有字段
select * from 表名;例：select * from students;查询指定字段
select 列1,列2,... from 表名;例:select name from students;使用 as 给字段起别名
select id as 序号, name as 名字, gender as 性别 from students;可以通过 as 给表起别名
-- 如果是单表查询 可以省略表明select id, name, gender from students;-- 表名.字段名select students.id,students.name,students.gender from students;-- 可以通过 as 给表起别名 select s.id,s.name,s.gender from students as s;
消除重复行
在select后面列前使用distinct可以消除重复的行select distinct 列1,... from 表名;例：select distinct gender from students;
4.2、条件
使用where子句对表中的数据筛选，结果为true的行会出现在结果集中
语法select * from 表名 where 条件;例：select * from students where id=1;where后面支持多种运算符，进行条件的处理比较运算符逻辑运算符模糊查询范围查询空判断
比较运算符
等于: =大于: >大于等于: >=小于: <小于等于: <=不等于: != 或 <>例1：查询编号大于3的学生
select * from students where id > 3;
例2：查询编号不大于4的学生
select * from students where id <= 4;
例3：查询姓名不是“黄蓉”的学生
select * from students where name != '黄蓉';
例4：查询没被删除的学生
select * from students where is_delete=0;
逻辑运算符
andornot例5：查询编号大于3的女同学
select * from students where id > 3 and gender=0;
例6：查询编号小于4或没被删除的学生
select * from students where id < 4 or is_delete=0;
模糊查询
like%表示任意多个任意字符_表示一个任意字符例7：查询姓黄的学生
select * from students where name like '黄%';
例8：查询姓黄并且“名”是一个字的学生
select * from students where name like '黄_';
例9：查询姓黄或叫靖的学生
select * from students where name like '黄%' or name like '%靖';
范围查询
in表示在一个非连续的范围内例10：查询编号是1或3或8的学生
select * from students where id in(1,3,8);between ... and ...表示在一个连续的范围内
例11：查询编号为3至8的学生
select * from students where id between 3 and 8;
例12：查询编号是3至8的男生
select * from students where (id between 3 and 8) and gender=1;
空判断
注意：null与''是不同的判空is null例13：查询没有填写身高的学生
select * from students where height is null;判非空is not null
例14：查询填写了身高的学生
select * from students where height is not null;
例15：查询填写了身高的男生
select * from students where height is not null and gender=1;
优先级
优先级由高到低的顺序为：小括号，not，比较运算符，逻辑运算符and比or先运算，如果同时出现并希望先算or，需要结合()使用4.3 排序
为了方便查看数据，可以对数据进行排序
语法：select * from 表名 order by 列1 asc|desc [,列2 asc|desc,...]
说明
将行数据按照列1进行排序，如果某些行列1的值相同时，则按照列2排序，以此类推默认按照列值从小到大排列（asc）asc从小到大排列，即升序desc从大到小排序，即降序例1：查询未删除男生信息，按学号降序
select * from students where gender=1 and is_delete=0 order by id desc;
例2：查询未删除学生信息，按名称升序
select * from students where is_delete=0 order by name;
例3：显示所有的学生信息，先按照年龄从大-->小排序，当年龄相同时 按照身高从高-->矮排序
select * from students order by age desc,height desc;
4.4 聚合函数
为了快速得到统计数据，经常会用到如下5个聚合函数
总数
count(*)表示计算总行数，括号中写星与列名，结果是相同的例1：查询学生总数
select count(*) from students;
最大值
max(列)表示求此列的最大值例2：查询女生的编号最大值
select max(id) from students where gender=2;
最小值
min(列)表示求此列的最小值例3：查询未删除的学生最小编号
select min(id) from students where is_delete=0;
求和
sum(列)表示求此列的和例4：查询男生的总年龄
select sum(age) from students where gender=1;-- 平均年龄select sum(age)/count(*) from students where gender=1;
平均值
avg(列)表示求此列的平均值例5：查询未删除女生的编号平均值
select avg(id) from students where is_delete=0 and gender=2;
4.5 分组
group by
group by的含义:将查询结果按照1个或多个字段进行分组，字段值相同的为一组group by可用于单个字段分组，也可用于多个字段分组select * from students;+----+-----------+------+--------+--------+--------+-----------+| id | name | age | height | gender | cls_id | is_delete |+----+-----------+------+--------+--------+--------+-----------+| 1 | 小明 | 18 | 180.00 | 女 | 1 | || 2 | 小月月 | 18 | 180.00 | 女 | 2 | || 3 | 彭于晏 | 29 | 185.00 | 男 | 1 | || 4 | 刘德华 | 59 | 175.00 | 男 | 2 | || 5 | 黄蓉 | 38 | 160.00 | 女 | 1 | || 6 | 凤姐 | 28 | 150.00 | 保密 | 2 | || 7 | 王祖贤 | 18 | 172.00 | 女 | 1 | || 8 | 周杰伦 | 36 | NULL | 男 | 1 | || 9 | 程坤 | 27 | 181.00 | 男 | 2 | || 10 | 刘亦菲 | 25 | 166.00 | 女 | 2 | || 11 | 金星 | 33 | 162.00 | 中性 | 3 | || 12 | 静香 | 12 | 180.00 | 女 | 4 | || 13 | 周杰 | 34 | 176.00 | 女 | 5 | || 14 | 郭靖 | 12 | 170.00 | 男 | 4 | |+----+-----------+------+--------+--------+--------+-----------+select gender from students group by gender;+--------+| gender |+--------+| 男 || 女 || 中性 || 保密 |+--------+
根据gender字段来分组，gender字段的全部值有4个'男','女','中性','保密'，所以分为了4组 当group by单独使用时，只显示出每组的第一条记录, 所以group by单独使用时的实际意义不大
group by + group_concat()
group_concat(字段名)可以作为一个输出字段来使用，表示分组之后，根据分组结果，使用group_concat()来放置每一组的某字段的值的集合select gender from students group by gender;+--------+| gender |+--------+| 男 || 女 || 中性 || 保密 |+--------+select gender,group_concat(name) from students group by gender;+--------+-----------------------------------------------------------+| gender | group_concat(name) |+--------+-----------------------------------------------------------+| 男 | 彭于晏,刘德华,周杰伦,程坤,郭靖 || 女 | 小明,小月月,黄蓉,王祖贤,刘亦菲,静香,周杰 || 中性 | 金星 || 保密 | 凤姐 |+--------+-----------------------------------------------------------+select gender,group_concat(id) from students group by gender;+--------+------------------+| gender | group_concat(id) |+--------+------------------+| 男 | 3,4,8,9,14 || 女 | 1,2,5,7,10,12,13 || 中性 | 11 || 保密 | 6 |+--------+------------------+
group by + 集合函数
通过group_concat()的启发，我们既然可以统计出每个分组的某字段的值的集合，那么我们也可以通过集合函数来对这个值的集合做一些操作select gender,group_concat(age) from students group by gender;+--------+----------------------+| gender | group_concat(age) |+--------+----------------------+| 男 | 29,59,36,27,12 || 女 | 18,18,38,18,25,12,34 || 中性 | 33 || 保密 | 28 |+--------+----------------------+分别统计性别为男/女的人年龄平均值select gender,avg(age) from students group by gender;+--------+----------+| gender | avg(age) |+--------+----------+| 男 | 32.6000 || 女 | 23.2857 || 中性 | 33.0000 || 保密 | 28.0000 |+--------+----------+分别统计性别为男/女的人的个数select gender,count(*) from students group by gender;+--------+----------+| gender | count(*) |+--------+----------+| 男 | 5 || 女 | 7 || 中性 | 1 || 保密 | 1 |+--------+----------+
group by + having
having 条件表达式：用来分组查询后指定一些条件来输出查询结果having作用和where一样，但having只能用于group byselect gender,count(*) from students group by gender having count(*)>2;+--------+----------+| gender | count(*) |+--------+----------+| 男 | 5 || 女 | 7 |+--------+----------+
group by + with rollup
with rollup的作用是：在最后新增一行，来记录当前列里所有记录的总和select gender,count(*) from students group by gender with rollup;+--------+----------+| gender | count(*) |+--------+----------+| 男 | 5 || 女 | 7 || 中性 | 1 || 保密 | 1 || NULL | 14 |+--------+----------+select gender,group_concat(age) from students group by gender with rollup;+--------+-------------------------------------------+| gender | group_concat(age) |+--------+-------------------------------------------+| 男 | 29,59,36,27,12 || 女 | 18,18,38,18,25,12,34 || 中性 | 33 || 保密 | 28 || NULL | 29,59,36,27,12,18,18,38,18,25,12,34,33,28 |+--------+-------------------------------------------+
4.6 分页
当数据量过大时，在一页中查看数据是一件非常麻烦的事情
语法
select * from 表名 limit start,count
说明
从start开始，获取count条数据例1：查询前3行男生信息
select * from students where gender=1 limit 0,3;
示例：分页
已知：每页显示m条数据，当前显示第n页求总页数：此段逻辑后面会在python中实现查询总条数p1使用p1除以m得到p2如果整除则p2为总数页如果不整除则p2+1为总页数求第n页的数据select * from students where is_delete=0 limit (n-1)*m,m
4.7 连接查询
当查询结果的列来源于多张表时，需要将多张表连接成一个大的数据集，再选择合适的列返回
mysql支持三种类型的连接查询，分别为：
内连接查询：查询的结果为两个表匹配到的数据右连接查询：查询的结果为两个表匹配到的数据，右表特有的数据，对于左表中不存在的数据使用null填充左连接查询：查询的结果为两个表匹配到的数据，左表特有的数据，对于右表中不存在的数据使用null填充语法
select * from 表1 inner或left或right join 表2 on 表1.列 = 表2.列
例1：使用内连接查询班级表与学生表
select * from students inner join classes on students.cls_id = classes.id;
例2：使用左连接查询班级表与学生表
此处使用了as为表起别名，目的是编写简单select * from students as s left join classes as c on s.cls_id = c.id;
例3：使用右连接查询班级表与学生表
select * from students as s right join classes as c on s.cls_id = c.id;
例4：查询学生姓名及班级名称
select s.name,c.name from students as s inner join classes as c on s.cls_id = c.id;
4.8 自关联
设计省信息的表结构provincesidptitle设计市信息的表结构citysidctitleproidcitys表的proid表示城市所属的省，对应着provinces表的id值问题：
能不能将两个表合成一张表呢？
思考：
观察两张表发现，citys表比provinces表多一个列proid，其它列的类型都是一样的
意义：
存储的都是地区信息，而且每种信息的数据量有限，没必要增加一个新表，或者将来还要存储区、乡镇信息，都增加新表的开销太大
答案：
定义表areas，结构如下
id
atitle
pid
说明:
因为省没有所属的省份，所以可以填写为null城市所属的省份pid，填写省所对应的编号id这就是自关联，表中的某一列，关联了这个表中的另外一列，但是它们的业务逻辑含义是不一样的，城市信息的pid引用的是省信息的id在这个表中，结构不变，可以添加区县、乡镇街道、村社区等信息创建areas表的语句
create table areas( aid int primary key, atitle varchar(20), pid int);从sql文件中导入数据
source areas.sql;查询一共有多少个省
select count(*) from areas where pid is null;例1：查询省的名称为“山西省”的所有城市
select city.* from areas as cityinner join areas as province on city.pid=province.aidwhere province.atitle='山西省';例2：查询市的名称为“广州市”的所有区县
select dis.* from areas as disinner join areas as city on city.aid=dis.pidwhere city.atitle='广州市';
4.9 子查询
子查询
在一个 select 语句中,嵌入了另外一个 select 语句, 那么被嵌入的 select 语句称之为子查询
主查询
主要查询的对象,第一条 select 语句
主查询和子查询的关系
子查询是嵌入到主查询中子查询是辅助主查询的,要么充当条件,要么充当数据源子查询是可以独立存在的语句,是一条完整的 select 语句子查询分类
标量子查询: 子查询返回的结果是一个数据(一行一列)列子查询: 返回的结果是一列(一列多行)行子查询: 返回的结果是一行(一行多列)标量子查询
查询班级学生平均年龄查询大于平均年龄的学生查询班级学生的平均身高
select * from students where age > (select avg(age) from students);
列级子查询
查询还有学生在班的所有班级名字找出学生表中所有的班级 id找出班级表中对应的名字select name from classes where id in (select cls_id from students);
行级子查询
需求: 查找班级年龄最大,身高最高的学生行元素: 将多个字段合成一个行元素,在行级子查询中会使用到行元素select * from students where (height,age) = (select max(height),max(age) from students);
子查询中特定关键字使用
in 范围格式: 主查询 where 条件 in (列子查询)4.9 总结
查询的完整格式 ^_^ 不要被吓到 其实很简单 ! _ !
SELECT select_expr [,select_expr,...] [ FROM tb_name [WHERE 条件判断] [GROUP BY {col_name | postion} [ASC | DESC], ...] [HAVING WHERE 条件判断] [ORDER BY {col_name|expr|postion} [ASC | DESC], ...] [ LIMIT {[offset,]rowcount | row_count OFFSET offset}]]完整的select语句
select distinct *from 表名where ....group by ... having ...order by ...limit start,count执行顺序为：from 表名where ....group by ...select distinct *having ...order by ...limit start,count实际使用中，只是语句中某些部分的组合，而不是全部
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