快成物流 X TiDB：以数字化引擎领跑物流科技新业态

大家好，今天本人给大家带来文章《快成物流 X TiDB：以数字化引擎领跑物流科技新业态》，文中内容主要涉及到MySQL、数据库，如果你对数据库方面的知识点感兴趣，那就请各位朋友继续看下去吧~希望能真正帮到你们，谢谢！

随着物流行业的不断发展，物流企业中涉及生产、运输、仓储及运送流环节中的各类数据增长迅速，呈现数据量大、数据类型多、价值变现难的特点。作为中国大宗物流的领导企业，山西快成物流科技有限公司（简称“快成物流”）利用 TiDB 一栈式数据服务平台实现全流程精细化运营，加速海量数据的价值变现，进一步驱动产业创新。

山西快成物流科技有限公司（简称“快成物流”）是以新一代信息技术为核心的“互联网 + 大宗物流产业链生态”的平台型科技企业，网络货运排名跻身全国前三。快成物流坚持数据驱动，以“网络货运”核心业务为抓手，打造“大宗商品数字物流产业链”。目前平台服务车辆超 58 万，注册司机超 60 万人，货主近 3 万家，全国年运单数超 700 万单，年运费额超 100 亿元。

实时交易和海量分析瓶颈凸显

快成物流的业务数据类型多样，包括车辆运单结构化数据、行车轨迹时序数据、司机行为数据、订单发票凭证图像数据等。在业务高峰期，平台产生大量的接单和抢单操作，对数据库的高并发承载能力要求严格，大量结算业务对一致性要求苛刻。此外，快成物流需要对大宗货物的行车轨迹数据进行实时统计和分析，以便对行车路线优化、运价调整作出实时决策。

快成物流原先使用 MySQL 集群，在多维度查询、关联查询等方面都会受到制约，性能问题成为制约业务发展的瓶颈。**特别是在 MySQL 主库执行大批量更新操作的时候，主从集群的同步延迟问题比较突出。考虑到业务数据量的不断增长，快成物流考虑选用一款既能支持事务，又能弹性扩展满足海量数据查询需求的数据库系统。

构建新一代实时数据平台

经过对比测试与应用兼容验证后，TiDB 数据库在扩展性、海量数据规模下的查询性能、事务完整性等方面表现出色，快成物流决定选用 TiDB 分布式数据库构建新一代数据服务平台。

快成物流在公有云上部署 TiDB 集群，迁移核心业务到 TiDB，支撑接单、抢单、订单、行车轨迹、合同发票等多个业务应用以及综合运营管理和办公管理应用。此外，TiDB 与数据湖无缝连接，为各类大数据分析提供数据源。在 TiDB 集群本身的高可用基础上，快成物流通过 MySQL 和公有云建立多级灾备体系，全方位保障业务的连续性。

图1：快成物流新一代数据平台逻辑架构

快成物流结合大数据、人工智能和物联网等先进技术，用数字连接司机、车辆和货物，打造“数据物流运营商”的创新业态。随着 TiDB 新一代数据平台的深入应用，快成物流用数据驱动的全流程精细化运营开始显现效益：基于订单和轨迹类等业务数据的分析，快成物流可以精准实现对大宗物流的超载控制，进一步优化返程规划、降低货车的空载率，在异常天气提供更合理的动态运价调整策略。TiDB 的应用价值主要表现在以下几个方面：

• 多场景支持

一个 TiDB 数据平台支撑多个业务场景，完整的 HTAP 能力同时支撑海量数据的事务交易（OLTP）和实时分析（OLAP）。在满足数据一致性的基础上，TiDB 支持高并发读写，提供分钟级统计分析，有助于业务更灵活的决策和变更。TiDB 拥有高度开放的数据生态，具备完整的数据离线、实时同步工具，可与 Flink、Spark、BI 等大数据生态构建实时或离线的数仓体系。

• 开发效率提升一倍

面向未来的云原生分布式架构提供业务无感知的自动伸缩能力，可单独扩展计算或者存储，无需通过应用实现分布式事务。TiDB 对应用开发和数据模型设计无侵入，支持敏态开发和在线业务变更，与原有数据库系统相比开发效率约提升一倍。

• 运维成本降低 50%

TiDB 支持 Java, Python, Golang 等所有可对接 MySQL 的开发编程语言和 ORM 框架，提供在线迁移工具。TiDB 内置的图形化 TiDB Dashboard 及 Prometheus 监控系统，提供完整闭环监控能力和故障分析能力，运维成本降低 50% 左右。

图2：TiDB 在抢单高峰期提供平稳支撑

在数字化转型的过程中，各类业务对“海量、实时、在线”的数据需求变得更加迫切，实时推荐、精准营销、实时决策成为数字化场景的关键能力，敏锐地识别、感知和引导用户需求，提升用户体验将为企业带来持续的竞争优势。分布式 HTAP 数据库是在这种趋势下的必然产物，用一个平台同时解决海量数据交易和实时分析难题，使得数据价值的变现更高效、更简单。

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到这里，我们也就讲完了《快成物流 X TiDB：以数字化引擎领跑物流科技新业态》的内容了。个人认为，基础知识的学习和巩固，是为了更好的将其运用到项目中，欢迎关注golang学习网公众号，带你了解更多关于mysql的知识点！