业务挑战

整个物流的全链路流程会拆解成多个关键节点，每个关键节点会产生大量数据。中通快递原有架构中，大量的数据统计分析依赖于在 Oracle 上建大量存储过程，随着数据量增大，存储和计算的问题凸显，单纯靠升级 Exadata 硬件无法从根本上解决问题，并且随着硬件的升级，成本变得更加高昂。

应用场景

中通快递重构了订单和运单中心的数据架构,每一个节点都支持横向扩展,解决了单点问题,同时降低了就成本。通过火花实时计算接入消息,与蜂巢维表在分布式计算里面做合并和加入,同时和离线的T + 1以及HBase数据做合并计算,把最终计算结果存入TiDB。依赖TiSpark在TiDB上做数据的统计分析,轻度汇总和多维汇总基于TiDB API接口来提供服务。

在二次配送环节，需要针对每一单快件进行全链路的路由和时效预测，对时效性要求很高。中通快递基于 TiDB 建设实时数仓，业务的 OLTP 数据通过 TiDB 实时写入，OLAP 的业务通过 TiSpark 做分钟级的分析。经过业务实测，TiSpark 同步 3 亿条数据到 Hive 大概需要 10 分钟，有效支撑全链路的时效分析与监控，准实时地定位每一票快件在每一个环节的状态。

用户收益

增效:它支持效率提升300%

在2019年双十一大促中,TiDB同时支撑线上OLTP和OLAP的业务,每秒峰值在万+ 12支持百亿级的插入和更新,TiSpark支持业务在线的分钟级统计分析,完美保障了双十一中通快递它服务的稳定运行。

降本:数据驱动精细化运营，成本同比降低17.1%

目前中通快递有超过100个物理节点,200余个TiDB实例投入生产,主要服务账单,结算中心,订单中心,运单中心,消息中心,转运智能相关产品线,数据驱动的精细化管理措施持续发挥效益,2020年二季度,单票成本同比下降17.1%。

视频:从Exadata到TiDB，中通快递HTAP实践