随着物流行业的一直倒退，物流企业中波及生产、运输、仓储及运送流环节中的各类数据增长迅速，出现数据量大、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经营，减速海量数据的价值变现，进一步驱动产业翻新。
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外围的“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。快成物流保持数据驱动，以“网络货运”外围业务为抓手，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，全国年运复数超 700 万单，年运费额超 100 亿元。
实时交易和海量剖析瓶颈凸显
快成物流的业务数据类型多样，包含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 要求刻薄。此外，快成物流须要对大宗货物的行车轨迹数据进行 实时统计和剖析，以便对行车路线优化、运价调整作出实时决策。
快成物流原先应用 MySQL 集群，在多维度查问、关联查问等方面都会受到制约，性能问题成为制约业务倒退的瓶颈。** 特地是在 MySQL 主库执行大批量更新操作的时候，主从集群的同步提早问题比较突出。思考到业务数据量的一直增长，快成物流思考选用一款既能反对事务，又能弹性扩大满足海量数据查问需要的数据库系统。
构建新一代实时数据平台
通过比照测试与利用兼容验证后，TiDB 数据库在扩展性、海量数据规模下的查问性能、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。
快成物流在私有云上部署 TiDB 集群，迁徙外围业务到 TiDB，撑持接单、抢单、订单、行车轨迹、合同发票等多个业务利用以及综合经营治理和办公治理利用。此外，TiDB 与数据湖无缝连贯，为各类大数据分析提供数据源。在 TiDB 集群自身的高可用根底上，快成物流通过 MySQL 和私有云建设多级灾备体系，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
快成物流联合大数据、人工智能和物联网等先进技术，用数字连贯司机、车辆和货物，打造“数据物流运营商”的翻新业态。随着 TiDB 新一代数据平台的深刻利用，快成物流用数据驱动的全流程精细化经营开始浮现效益：基于订单和轨迹类等业务数据的剖析，快成物流能够精准实现对大宗物流的超载管制，进一步优化返程布局、升高货车的空载率，在异样天气提供更正当的动静运价调整策略。TiDB 的利用价值次要体现在以下几个方面：
- 多场景反对
一个 TiDB 数据平台撑持多个业务场景，残缺的 HTAP 能力同时撑持海量数据的事务交易（OLTP）和实时剖析（OLAP）。在满足数据一致性的根底上，TiDB 反对高并发读写，提供分钟级统计分析，有助于业务更灵便的决策和变更。TiDB 领有高度凋谢的数据生态，具备残缺的数据离线、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。
- 开发效率晋升一倍
面向未来的云原生分布式架构提供业务无感知的主动伸缩能力，可独自扩大计算或者存储，无需通过利用实现分布式事务。TiDB 对利用开发和数据模型设计无侵入，反对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晋升一倍。
- 运维老本升高 50%
TiDB 反对 Java, Python, Golang 等所有可对接 MySQL 的开发编程语言和 ORM 框架，提供在线迁徙工具。TiDB 内置的图形化 TiDB Dashboard 及 Prometheus 监控零碎，提供残缺闭环监控能力和故障剖析能力，运维老本升高 50% 左右。
图 2：TiDB 在抢单高峰期提供安稳撑持
在数字化转型的过程中，各类业务对“海量、实时、在线”的数据需要变得更加迫切，实时举荐、精准营销、实时决策成为数字化场景的要害能力，敏锐地辨认、感知和疏导用户需要，晋升用户体验将为企业带来继续的竞争劣势。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剖析难题，使得数据价值的变现更高效、更简略。
💡 欢送点击【浏览原文】查看更多 TiDB 用户案例。