基于Sequoia DB巨杉数据库的投资组合评比器（设计思路）
项目提要。
后端分为数据爬取和数据处理两个大的模块，分别在两个不同的程序中运行，其中数据处理模块会与前端进行交互。数据处理模块采用Spring+SpringMVC架构，其中分为其中包含用户模块和投资组合模块。投资组合模块包括组合基本信息获取、组合变化趋势对比。用户模块在实现了用户注册、登陆等基本功能的前提下包括了组合收藏、组合自定义再组合、用户个人组合分析等功能。
前端主要基于react框架进行搭建，构成的页面有用户登陆注册页面，热门投资组合信息一览，热门投资组合对比（变化数据和变化曲线），用户收藏组合查询，用户自定义组合查询与分析等页面。
项目通过tomcat部署实现前后端分离。
设计思路：
(1). 数据库部署与安装
在阿里云服务器上部署巨杉数据库SequoiaDB 5.0.1后部署根据官方文档部署巨杉数据库的mysql和postgresql，同时部署sparksql并将SDB相关jar包导入spark目录下的jars文件夹中，部署成功后通过命令行成功进入spark、mysql界面。
成功在命令行界面创建表格插入数据后就可以开始使用代码来使用数据库了。
(2). 代码实现使用数据库
首先需要导入数据库的相关驱动和依赖，详情见源码pom.xml。利用JDBC成功利用代码连接至mysql、spark等数据库后将注册驱动获取连接、关闭连接等封装成工具包，供后续开发使用。（下图为spark数据库工具示例）
(3)数据库投资组合数据爬取。
使用spscheduler模块设置定时器实现对数据的定时爬取，进而保持数据库中数据的实时更新，具体更新方案为设置每隔10分钟爬取当前榜单数据以及大V的基本信息（如粉丝数量等），然后设置在每天00:10以及每天00:30定时爬取大V的新的一天的基金数据（基金信息是没隔一天变化一次）；同时调用logging模块实时记录定时器的调用过程，方便查看系统错误；
(4)数据库ER图，其中投资组合相关信息存储在spark数据库中，用户相关信息存储在mysql实例中。
(5)后端设计思路介绍
数据库ER图中最重要的两个属性就是用户名和投资组合编码，前后端会通过这两个属性来实现其他相关数据的发送。因为会用到大量有关查询的语句，所以可以使用PreparedStatement进行预编译来提高程序运行速度。
投资组合数据存储在spark数据库中，主要会展示三个内容：第一个内容就是投资组合的基本信息，包括投资组合名，投资组合粉丝数量，成立以来年化率等数据，数据爬取时已进行预处理，所以可以直接从数据库查询转化成json转递到展示层；第二个内容就是投资组合之间的对比，用户可以自由选择多个组合进行对比，同时可以更加自由选择投资组合在某段指定的时间内的数据对比，包括每日市场净值变化曲线对比；第三个内容是夏普率、波动率等数据表格对比，其中夏普率和波动率等数据是根据用户指定的时间区间实时计算，可以将其计算公式利用策略设计模式多次使用，能够更加直观展现出数据在某段时间内的变化趋势。
用户数据包括用户信息和组合分析等内容，该部分数据主要存储在mysql实例中，spark可以通过SequoiaDB的多模能力通过集群或者连接至mysql数据库中获取用户信息，从而实现spark和mysql的联机业务处理。
(6)前端设计思路
整体页面基于React框架进行搭建，通过axios和react-router等路由组件于部署在Tomcat服务器上的后端模块进行交互。页面上通过antd等组件是实现相关选项和按钮的布局设计，用户可以通过有关选项来获取目标数据和进行选择操作，此外使用了echarts组件来进行数据的图像化，将多个组合图像化于同个坐标系当中进行更加直观的数据趋势对比。
(7)系统架构图
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