关于数据库:直播-服务餐饮商户年交易额超-7000-亿哗啦啦如何用-StarRocks-搞定实时报表

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你可能很少在同一家餐厅屡次就餐,却极可能在结账小票上频繁见到它。作为中国头部餐饮 SaaS 零碎服务商,哗啦啦签约餐饮商户超 40 万个,其中连锁客户占比 82%。哗啦啦所服务客户年交易总额超 7000 亿人民币,在 2021 年的行业大盘中,占比靠近 15%。

挪动领取和外卖的遍及使得餐饮企业的数据资产直线回升,治理剖析各业务板块的数据、晋升营业额变得紧急且重要, 商户核心报表(HBI) 正是在此背景下诞生。哗啦啦心愿通过这款产品来帮忙餐饮企业疾速实现多业务数据买通,建设对立数据口径和指标体系,反对自助式数据抽取、荡涤、解决,并提供灵便、易用、高效的可视化摸索式剖析能力。

8 月 11 日 19:00,哗啦啦研发工程师杨森将做客 StarRocks 直播间,从餐饮 SaaS 产品的实时报表业务痛点动手,剖析商户核心报表(HBI)筛选 OLAP 引擎的思考、需要、冀望等,并着重解读 StarRocks 在数据同步和建表模型等方面如何撑持业务需要。

为商户核心报表(HBI)做 OLAP 引擎选型过程中,哗啦啦着重关注提早性与数据一致性。ClickHouse、Apache Druid 等支流数据库产品的测试体现各有劣势,却无奈齐全达到哗啦啦大数据团队的冀望。最终 StarRocks 反对 BI 的能力失去了统一认可: 数据量和实时需要的大幅减少后,StarRocks 报表查问仍能放弃极速产出;离线指标与实时指标也达成了对立,并可能通过 API 服务响应给前端报表,与实时指标关联查问。

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对于 StarRocks

StarRocks 创建两年多来,始终专一打造世界顶级的新一代极速全场景 MPP 数据库,帮忙企业建设“极速对立”的数据分析新范式,助力企业全面数字化经营。

以后曾经帮忙腾讯、携程、顺丰、Airbnb、滴滴、京东、众安保险等超过 110 家大型用户构建了全新的数据分析能力,生产环境中稳固运行的 StarRocks 服务器数目达数千台。

2021 年 9 月,StarRocks 源代码凋谢,在 Github 上的星数已超过 3100 个。StarRocks 的寰球社区飞速成长,至今已有超百位贡献者,社群用户冲破 5000 人,吸引几十家国内外行业头部企业参加共建。

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