業(yè)務(wù)痛點(diǎn)

Flowerplus（花加）的業(yè)務(wù)主要涉及鮮花采購、售賣、物流，需要通過BI報(bào)表分析鮮花庫存情況、采購鏈路、物流進(jìn)展、業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化率、商品售罄報(bào)警等，同時(shí)也要對海量用戶訂單進(jìn)行業(yè)務(wù)分析。由此可見，F(xiàn)lowerplus對大數(shù)據(jù)分析的實(shí)時(shí)性要求較高，而傳統(tǒng)的MySQL數(shù)據(jù)庫無法滿足這一需求。

• 復(fù)雜數(shù)據(jù)查詢性能

  使用傳統(tǒng)MySQL數(shù)據(jù)庫對訂單、商品流量、采購、業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化率以及商品售罄報(bào)警等分析時(shí)速度較慢，數(shù)據(jù)達(dá)到千萬級或者億級時(shí)，復(fù)雜查詢報(bào)表返回很慢或者根本無法返回，無法正常支撐報(bào)表和BI業(yè)務(wù)。

• 數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性

  部分報(bào)表對返回速度要求較高，要求秒級返回。

• 數(shù)據(jù)兼容性

  Flowerplus原有系統(tǒng)中主要使用RDS MySQL、PolarDB MySQL、DRDS等MySQL生態(tài)數(shù)據(jù)庫，F(xiàn)lowerplus的研發(fā)團(tuán)隊(duì)希望分析存儲產(chǎn)品能兼容MySQL數(shù)據(jù)庫語法，降低研發(fā)團(tuán)隊(duì)的使用成本。

• 彈性擴(kuò)展存儲空間

  Flowerplus當(dāng)前部分報(bào)表業(yè)務(wù)量數(shù)據(jù)已達(dá)到數(shù)億級，未來可能超10億，F(xiàn)lowerplus希望分析存儲產(chǎn)品能夠彈性擴(kuò)展。

解決方案

針對上述Flowerplus遇到的業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，阿里云制定以下方案。

方案解讀：

• 使用云原生數(shù)據(jù)倉庫AnalyticDB MySQL替換MySQL進(jìn)行OLAP（Online Analytical Processing）數(shù)據(jù)分析，提升業(yè)務(wù)報(bào)表和BI報(bào)表分析速度，確保業(yè)務(wù)報(bào)表和BI報(bào)表快速返回。

• AnalyticDB for MySQL和AnalyticDB for MySQL均兼容MySQL語法，其中AnalyticDB for MySQL的技術(shù)架構(gòu)和MySQL數(shù)據(jù)庫更貼合。

• 通過增加節(jié)點(diǎn)提升AnalyticDB for MySQL的并發(fā)能力和并行計(jì)算能力，達(dá)到橫向擴(kuò)展的目的，保證在業(yè)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)量和查詢復(fù)雜程度提高的情況下，依然能夠以相對穩(wěn)定的返回速度執(zhí)行報(bào)表查詢。

客戶價(jià)值

RDS MySQL+AnalyticDB for MySQL的HTAP（Hybrid Transaction and Analytical Process）數(shù)據(jù)庫解決方案為Flowerplus帶來以下價(jià)值：

• 通過AnalyticDB for MySQL的快速分析能力，提升Flowerplus的數(shù)據(jù)分析效率，幫助企業(yè)更加快速的進(jìn)行業(yè)務(wù)優(yōu)化。

• 通過AnalyticDB for MySQL進(jìn)行報(bào)表分析時(shí)，數(shù)據(jù)分析性能提升了2~10倍，極大的提升了業(yè)務(wù)體驗(yàn)。

• AnalyticDB for MySQL基于多節(jié)點(diǎn)集群架構(gòu)，相比傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，具有更高的擴(kuò)展性和靈活性，降低了Flowerplus由于數(shù)據(jù)量和訪問量變大帶來的維護(hù)成本。