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疫情持续已经两年了，改变的有很多。这一点相信每个人都有深刻的体会，其中最直接的一点就是，人们出门少了，吃穿用度很多都转线上了。
由此带来的是，身边的很多店铺因为转变慢，还没来得及去一次就关张了，不信你看看身边这两年有多少店铺都没了。与此同时，我们不难发现很多生存下来的门店经营模式和过去有了很大的分别，即从线下业务场景向全渠道、全场景转型。
由此也对 IT 架构、对数据处理提出了新的要求，一场轰轰烈烈的技术变革正在快速酝酿、发酵。
没有技术进步就没有业务变革
从线下到全渠道、全场景，看似只是服务模式的一种转变，比如餐饮企业把堂食变为堂食+外卖，但实际上，这是由内而外、由上至下的一次商业重构。
之所以这么说，是因为 线下和线上，商家与消费者的连接、沟通、服务、营销、会员管理等都是完全不同的。 举个例子，线下面对面商家很容易对消费者进行一个直观的判断，线上完成这一过程则需要依赖大量的数据分析。
由此不难理解为什么数字经济、IT 技术这两年如此火爆，说简单点，业务转型需要技术的支撑。 PingCAP 刘松对此深有感触，他在接受采访时就表示，疫情这两年，找 PingCAP 咨询业务转型、数据管理的客户较之前有非常大的增长，包括吃穿用度在内的新经济行业尤为突出。
以国内某连锁餐饮领头企业为例，旗下拥有众多品牌，名副其实餐饮巨无霸。同时，这家企业也是对数字化嗅觉最敏感、在国内最早提供手机点餐及数字支付选择的连锁餐厅之一，建立了超级 APP 等自有应用程序。
疫情这只黑天鹅，可以说充分验证了该企业先人一步数字化的价值。相关数据显示，2019 年，数字订单占该企业餐厅收入约一半以上，截至 2019 年末，公司旗下的超级 APP 是中国餐饮业下载次数最多的应用程序，并在同行内拥有最高的月活跃用户数目。
强大的数字化及配送能力使该企业在疫情期间展现出相对强大的风险抵御能力，为企业提供了较强的业绩支撑。无独有偶，另一家世界 500 强餐饮巨头（下称“餐饮巨头”）在疫情这两年也依托数字化，实现了会员数量、线上订单量猛增，截至当前，其已拥有近 2 亿会员，每天处理的订单量超千万。
再举一个例子，商超和餐饮同样的特质是会员多、订单多，不同的是商超还品类多，供应商多。 以多点 Dmall 为例，它是一家为商超提供一站式全渠道数字零售解决方案的服务商，截至 2021 年 6 月，多点 Dmall 已与 120 多家连锁商超和便利店达成合作，覆盖四个国家和地区 15000 家门店，多点 APP 注册用户过亿。一面是客户、一面是供应链，多点 Dmall 这背后的数据量毫无疑问是惊人的。
以上案例不是个案，在新经济领域，大量类似的企业都面临同样的问题。从中也不难看出，业务增长与 IT 技术已是强相关，没有技术进步难谈业务变革。
新经济 DTC 转型，核心症结在哪？
线下到线上线下一体化的业务变革，技术瓶颈究竟在哪里？其实就是数据处理。
众所周知，新经济时代，DTC（Direct To Customer，直面消费者）模式已经成为重要的发展趋势。如何理解 DTC？打开现在的直播平台，很多都是厂家自己在推广，而过去一定是中间商。厂家直面消费者，这就是 DTC。
DTC 意味着厂商从后台走向了前台，而实现这一身份的转变，必须拥有一套能够有力支撑前台工作的技术架构。 这里的技术架构可不止是用来支撑直播的，因为 DTC 看似只是厂商开了个直播间，面向客户直接卖货，但实际上这涉及到订单、库存、客服、物流、财会等一系列问题。
从业务到企业管理全流程变化，这其中就涉及几个核心指标，比如：海量消费者直接下订单，得有足够的数据并发处理能力；业务有峰值峰谷、发展的好需要迅速开新店、效益不好要果断关店，数据平台要满足快速伸缩的需求；毕竟不是专业 IT 厂商，技术架构要足够简单……事实上，这几点也是上文所提餐饮巨头转型时面临的最大困境。
该餐饮巨头可以说是最早一批拥抱云计算的。近些年，其先是用公有云承载全部业务系统，数据库采用公有云提供的分布式数据库，利用分库分表的方式来解决海量数据高速增长的问题，部分查询需要在业务代码逻辑里做聚合，这样做不仅开发复杂度高，而且无法适应业务快速迭代的要求。
如果使用传统数据库意味着读写分离、分库分表、分布式事务需要依靠应用层实现，在开发效率上大打折扣；如果每个业务应用使用独立的数据库，则将会带来数据极度碎片化，在业务服务之间无法共享，运维成本极其高昂等一系列挑战。
性能、易用性、伸缩性，数据平台如何兼得？应该说，这是新经济转向的核心症结，解决了这个问题，一切都会变得简单。该餐饮巨头是如何解决这一问题的呢？答案是 TiDB。
TiDB，从容应对 DTC 时代
简单介绍一下 TiDB，一款定位在线事务处理/在线分析处理的融合型数据库产品， 特点：一键水平伸缩，强一致性的多副本数据安全，分布式事务，实时 OLAP，兼容 MySQL 协议和生态，迁移便捷，运维成本极低。
在上述餐饮巨头，其通过在私有云数据中心部署 TiDB 分布式数据库，构建起一套可靠、灵活可扩展的数据服务平台，包括订单中心、积分中心、卡券中心和用户中心四大业务模块都是依托 TiDB 来提供稳定的多维数据服务。
今年 6 月，该企业更是将全渠道的流量切到 TiDB 分布式数据库，为近 2 亿会员的订单、支付、积分、会员管理等场景提供数据全生命周期管理。目前，该企业的 TiDB 数据库日均 TPS 超 3000，高峰时期 TPS 超一万，日均交易量接近千万级别，总数据量规模近 10 TB。
用该餐饮巨头相关负责人的话说，通过引入 TiDB，借助无感知的水平扩展能力， 促销活动前进行快速的扩容，促销活动中短时高峰实现应急在线扩容，促销活动完成后，可按需进行缩容，他们的业务变得更轻量、敏捷 ；依托出色的 HTAP 能力，一套系统、一个入口、一种体验同时支持 OLTP 和 OLAP 两种负载 ，运营效率更高；TiDB 支持标准 SQL， 高度兼容 MySQL 协议，开发人员无需学习特殊开发方法，可直接使用原有业务应用的开发框架，学习成本低，总体拥有成本更低；TiDB 能够很好地支持 业界主流的容器及 Kubernetes 云原生基础设施 ，支持私有云、公有云和混合云跨云平台部署。
事实上，TiDB 除了能带来以上优势外，还有一点至关重要，那就是 突出的实时分析能力 。这一点在使用多点 Dmall 业财一体化系统的商超体现的淋漓尽致，商超负责人当天甚至小时级就能了解到门店的经营情况，而过去，当月的经营情况只有下个月才能知晓。对于商超这样类目非常大的经营体，早知道和晚知道对于及时补货，总结、改善经营状况是有非常大区别的。
所有这一切要得益于 TiDB 全新理念的设计。 市面上的分布式数据库大致分两类，一类是 MySQL 单机版 + 分布式设计，一类如 TiDB，采用的是 NewSQL 架构，真正的原生分布式数据库 。
前者相当于给 MySQL 打补丁，来适应新的业务需求，后者则是根据时代需求全新设计的架构，区别立现。打补丁肯定能解决一定程度的问题，但是有上限，TiDB 在 PoC 过程中也曾遇到和传统大厂产品的对比测试，比如某国际大厂的数据库数据量峰值是 30 TB，再往上就无法满足了，TiDB 不仅还能继续提升，而且性能也好于大厂。
TiDB，成为新经济的数据底座
在资本推动下，新经济行业的许多实体业态，比如餐饮、新零售、高科技制造、商超等行业较前些年有了非常大的变化，过去在全国开几百上千家店，可能需要十数年的发展、累积；如今，这一过程可能只需要一两年。加盟连锁经营方式正在从小众变为主流。换句话说，上文所提餐饮巨头未来只会越来越多，对海量数据处理的需求会越来越旺盛，这个市场会越来越大。
这就是 PingCAP 的底气所在： 只要达到一定数据量，新经济企业就一定会需要一款简单而强大的数据库，这时候 TiDB 往往就会成为首选 。很多过去使用 MySQL 的新经济企业，在业务增长、数据量暴增的时候，可以轻松迁移到 TiDB。TiDB 可以支撑海量在线的业务交易，也可以提供一体化实时的分析能力，为企业中的决策者和每位员工提供一个访问数据的“任意门”，实时地获取个性化的数据服务。企业用户可以通过一套 TiDB 构建各类数字场景应用，而不必关注底层架构。
这也是 TiDB 在新经济行业的定位，即服务行业中的头部企业，成为它们的数据底座。
事实上， 截至当前，TiDB 已经服务包括小红书、多点、龙湖集团、携程等在内众多新经济行业的头部客户，反响良好 。
新经济行业正在迎来新一轮变革，商业模式变革叠加疫情等不确定因素，将彻底改变相关企业的经营形态，技术的重要性变得前所未见。经过互联网行业大规模实践验证的 TiDB 已经给出了新经济技术转型的新范式，相信未来会有更多企业从中受益，实现对新时代的拥抱。
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