隨著物流行業的不斷髮展，物流企業中涉及生產、運輸、倉儲及運送流環節中的各類資料增長迅速，呈現資料量大、資料型別多、價值變現難的特點。作為中國大宗物流的領導企業，山西快成物流科技有限公司（簡稱“快成物流”）利用 TiDB 一棧式資料服務平臺實現全流程精細化運營，加速海量資料的價值變現，進一步驅動產業創新。
山西快成物流科技有限公司（簡稱“快成物流”）是以新一代資訊科技為核心的“網際網路 + 大宗物流產業鏈生態”的平臺型科技企業，網路貨運排名躋身全國前三。快成物流堅持資料驅動，以“網路貨運”核心業務為抓手，打造“大宗商品數字物流產業鏈”。目前平臺服務車輛超 58 萬，註冊司機超 60 萬人，貨主近 3 萬家，全國年運單數超 700 萬單，年運費額超 100 億元。
實時交易和海量分析瓶頸凸顯
快成物流的業務資料型別多樣，包括車輛運單結構化資料、行車軌跡時序資料、司機行為資料、訂單發票憑證影像資料等。在業務高峰期，平臺產生大量的接單和搶單操作，對資料庫的高併發承載能力要求嚴格，大量結算業務對一致性要求苛刻。此外，快成物流需要對大宗貨物的行車軌跡資料進行實時統計和分析，以便對行車路線優化、運價調整作出實時決策。
快成物流原先使用 MySQL 叢集，在多維度查詢、關聯查詢等方面都會受到制約，效能問題成為制約業務發展的瓶頸。**特別是在 MySQL 主庫執行大批量更新操作的時候，主從叢集的同步延遲問題比較突出。考慮到業務資料量的不斷增長，快成物流考慮選用一款既能支援事務，又能彈性擴充套件滿足海量資料查詢需求的資料庫系統。
構建新一代實時資料平臺
經過對比測試與應用相容驗證後，TiDB 資料庫在擴充套件性、海量資料規模下的查詢效能、事務完整性等方面表現出色，快成物流決定選用 TiDB 分散式資料庫構建新一代資料服務平臺。
快成物流在公有云上部署 TiDB 叢集，遷移核心業務到 TiDB，支撐接單、搶單、訂單、行車軌跡、合同發票等多個業務應用以及綜合運營管理和辦公管理應用。此外，TiDB 與資料湖無縫連線，為各類大資料分析提供資料來源。在 TiDB 叢集本身的高可用基礎上，快成物流通過 MySQL 和公有云建立多級災備體系，全方位保障業務的連續性。
圖1：快成物流新一代資料平臺邏輯架構
快成物流結合大資料、人工智慧和物聯網等先進技術，用數字連線司機、車輛和貨物，打造“資料物流運營商”的創新業態。隨著 TiDB 新一代資料平臺的深入應用，快成物流用資料驅動的全流程精細化運營開始顯現效益：基於訂單和軌跡類等業務資料的分析，快成物流可以精準實現對大宗物流的超載控制，進一步優化返程規劃、降低貨車的空載率，在異常天氣提供更合理的動態運價調整策略。TiDB 的應用價值主要表現在以下幾個方面：
- 多場景支援
一個 TiDB 資料平臺支撐多個業務場景，完整的 HTAP 能力同時支撐海量資料的事務交易（OLTP）和實時分析（OLAP）。在滿足資料一致性的基礎上，TiDB 支援高併發讀寫，提供分鐘級統計分析，有助於業務更靈活的決策和變更。TiDB 擁有高度開放的資料生態，具備完整的資料離線、實時同步工具，可與 Flink、Spark、BI 等大資料生態構建實時或離線的數倉體系。
- 開發效率提升一倍
面向未來的雲原生分散式架構提供業務無感知的自動伸縮能力，可單獨擴充套件計算或者儲存，無需通過應用實現分散式事務。TiDB 對應用開發和資料模型設計無侵入，支援敏態開發和線上業務變更，與原有資料庫系統相比開發效率約提升一倍。
- 運維成本降低 50%
TiDB 支援 Java, Python, Golang 等所有可對接 MySQL 的開發程式語言和 ORM 框架，提供線上遷移工具。TiDB 內建的圖形化 TiDB Dashboard 及 Prometheus 監控系統，提供完整閉環監控能力和故障分析能力，運維成本降低 50% 左右。
圖2：TiDB 在搶單高峰期提供平穩支撐
在數字化轉型的過程中，各類業務對“海量、實時、線上”的資料需求變得更加迫切，實時推薦、精準營銷、實時決策成為數字化場景的關鍵能力，敏銳地識別、感知和引導使用者需求，提升使用者體驗將為企業帶來持續的競爭優勢。分散式 HTAP 資料庫是在這種趨勢下的必然產物，用一個平臺同時解決海量資料交易和實時分析難題，使得資料價值的變現更高效、更簡單。
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