电商
方案概述
随着电商行业的迅猛发展，企业面临着前所未有的机遇与挑战。电商系统需应对关键字搜索、高并发事务处理、实时数据分析、大促流量洪峰等常见问题，同时需要保障数据安全和业务连续性。针对这一背景，ProtonBase 提出基于电商行业的解决方案，旨在构建一个高性能、安全可靠且易于扩展的数据处理平台。该方案利用 ProtonBase 的多云原生、存算分离架构，确保了系统的高可用性和弹性扩展能力，在保证分布式事务的同时有效应对电商平台大促期间常见的流量洪峰问题。同时通过 ProtonBase 的实时数据分析功能，企业能够即时获取业务洞察，支持快速决策。通过这一解决方案，电商企业不仅能提升用户体验，还能增强业务运营效率，为企业的持续增长奠定坚实的基础。
业务挑战
实时交易为主，要求高并发低延迟
电商平台常面临大量用户并发访问与实时交易，数据库必须具备强大的并发与事务处理能力，确保在高峰期保持系统稳定，防止崩溃或响应延迟。
业务场景多样，单一产品难满足
面向 C 端用户需要支持商品搜索与推荐、订单、物流、购物车、风控等多个业务场景，面向内部需要进行销售数据分析，涉及数据库、数据仓库和搜索引擎等多个产品。
数据来源多链路长，难以实时分析
业务数据存储在多个上游组件，同步汇总过程繁琐且容易出错，通常使用定时同步进行数仓建设，导致数据分析团队的实时分析、广告策略实时调整需求无法及时满足。
大促期流量激增，数据处理承压
大促期间，流量激增难以预测，需要数据库具备快速扩容能力，同时在扩容过程中保持服务连续性是一个重要挑战。
核心业务链路，服务需高可用
数据库产品作为整个电商平台的核心组件，承接了电商平台的交易写入、在线查询与搜索等重要业务链路，一旦发生故障将会对整个应用系统造成严重影响甚至导致系统瘫痪。
运维负担繁重，阻碍业务发展
开发和运维人员需要精通不同的数据产品，还需要投入大量精力进行线上运维，导致难以专注于业务开发，进而影响业务的快速推进。
方案架构
电商方案架构说明如下：
- 在线数据库：在电商场景中，ProtonBase 可用于处理订单读写、购物车操作、商品详情查询等需要强事务性和高并发查询的操作。凭借其卓越的性能，ProtonBase 能够轻松承接这些核心任务。同时，借助只读实例功能，能够在同一数据存储上支持报表查询和即席查询等需求，实现读写分离，进一步提升系统效率。
- 高性能实时分析数仓：ProtonBase 还可以作为一个支持实时写入的高性能分析数仓使用。如果企业使用 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 和 Kafka 等数据产品，可以通过 ProtonBase 的数据同步服务，将这些数据实时同步到单独的 Warebase（ProtonBase 的计算资源抽象层），从而加速分析场景下的查询操作，实现实时数据洞察。
- 冷热分层存储：ProtonBase 支持为分区子表指定不同的存储介质，实现冷热数据分层存储。对于不常用的历史数据，可以将其迁移到成本更低的存储介质（如 S3 冷存储）。这种策略不仅能显著降低存储成本，还能提升数据管理效率，确保业务高效运行。
方案优势
统一架构，减少冗余存储
ProtonBase 兼具数据库、数据仓库和搜索引擎的能力，并且具备优秀的查询和分析性能。一个数据产品即可满足多个业务场景，同时避免多个产品间的数据同步带来的系统不稳定和冗余存储。
分布式事务，高并发低延迟
ProtonBase 具备水平扩展的能力，支持分布式事务，保证数据的强一致性，具备高并发低延迟的写入性能。可以有效应对电商平台的高并发访问和交易场景。
实时同步，构建实时数仓
ProtonBase 提供数据同步服务，可以实时同步 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 和 Oracle 等多个数据源，同时解决了数仓的正确性和实时性问题，为企业提供实时数据洞察，助力更精准的商业分析决策。
极致弹性，秒级在线扩容
ProtonBase 能做到秒级扩容，并且扩容过程中服务不受影响。扩容后性能随着计算节点扩展基本是满足线性关系。可以有效应对大促期间的流量洪峰问题。
安全可靠，高可用零宕机
ProtonBase 在存算分离架构基础上，结合了 Shared-Nothing 和 Shared-Storage 两种架构的优点，让整个系统没有任何单点故障，保证系统的持续高可用与零宕机。
云上全托管，降低运维复杂度
ProtonBase 以全托管服务的形式提供给客户。不但简化了使用流程，还极大地减轻了用户的运维负担，增加了系统的稳定性和可靠性，使得用户得以更专注于业务。
