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title: 二维火案例-客户案例-分布式数据库-OceanBase
description: 稳定支撑餐饮 SaaS 系统用餐期间高并发，存储空间缩减至原有的1/5，业务无感在线切换，数据归档和历史信息查询性能显著提升。
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# OB Cloud 稳定支撑餐饮 SaaS 系统高并发

- 80 % 存储空间节省
- 在线切换 实现业务无感
- 显著提升 数据归档和历史信息查询性能

## 一、业务背景

餐饮 SaaS 通常中午、晚间点餐高峰期会面临系统高并发，大量订单的写入和查询对系统的抗压能力要求很高。作为 Cobar 长期用户之一，单点瓶颈的消除在过去对业务稳定发展有很大帮助，但伴随着应用和高可用性上的限制，以及运维复杂度的增加，对业务未来的升级创新，二维火还是感受了到掣肘。

## 二、业务挑战

Cobar 本质上是一个关系型数据库的分布式处理系统，是提供关系型数据库（MySQL）分布式服务的中间件。虽然能解决单点瓶颈，但在实际使用中其实会给用户产生各种烦恼，例如：

- 应用限制，很多只支持简单的SQL，复杂应用需改造
 - 非 Sharding Key 查询
 - 分布式事务和数据一致性
 - 不成熟的高可用
 - 运维复杂

## 三、解决方案

1. **原生支持多副本，保障数据一致性和安全性**
      1. OceanBase 每个节点均支持读写，分区的数据副本根据规则设置在多个节点同步。同一个分区的多个副本基于 Paxos 一致性协议保证副本的强一致。主分区拥有数据最新版本，具备强一致性读和写能力，备分区具备弱一致性读能力。
 2. **大集群多租户模式**
      1. OceanBase 采用原生多租户设计，支持将多个传统数据库合入一个集群，租户间数据相互隔离，可设置各自资源占用，并支持平滑扩展收缩，保留隔离能力的同时又能提高资源利用率，方便管理且降低运维成本。
 3. **高级压缩技术**
      1. OceanBase 存储层基于 LSM-Tree 架构，写入先进内存，磁盘上基线 SSTable 相对静态，为数据编码/压缩的实际应用打下良好基础。通过在变长 16K 微块上应用字典、RLE、差值、常量等编码方式，行列混存，编码后的数据进行 ZSTD 压缩，可以大幅节约存储空间，对海量数据场景非常友好。配合Block / Row / BloomFilter 多级缓存，降本提效双管齐下。
 4. **OMS平滑迁移**
      1. 对源端每个 MySQL 物理实例建立正向链路迁移/同步数据至目标端 OceanBase，同时建立一条 OceanBase 至源端中间件层的反向链路，OMS 的数据校验功能也确保了数据的无损和一致。

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## 四、客户收益

1. **降本效果显著**
      1. **​**归档库切换 OceanBase 后，凭借 OceanBase 的高级压缩技术，所需存储空间缩减至原有的 1/5，降本效果立竿见影；
 2. **业务无感在线切换**
      1. **​**在 OceanBase 侧验证各项业务操作后，应用服务器通过滚动重启的方式切换数据源，实现业务无感在线切换。
 3. **性能明显提升**
      1. **​**得益于原生分布式架构，二维火的数据归档和历史信息查询性能显著提升。

![二维火](https://mdn.alipayobjects.com/huamei_22khvb/afts/img/A*CPqUTaOIhDoAAAAAAAAAAAAADiGDAQ/original) 二维火创立于2006年，是“扫码点餐”的发明者，也是全国第一款会赚钱的收银系统，长期专注于云计算餐饮软件系统的研发和应用。2007 年，二维火发布餐饮管理系统 1.0，至今已深耕餐饮 SaaS 领域十余年。从前厅后厨、到供应链、数据化运营等等，二维火已经形成涵盖智能排队、智能化找店、扫码点餐、营销、外卖管理、供应链、财务报表等服务的全产品矩阵，服务商户 49 万余家，服务范围覆盖 400 多个城市，注册会员超 2 亿。 [ 行 业 ] [其他行业](https://www.oceanbase.com/customer/dakashuo?industry=other&tab=all) [ 应用场景 ] [OLTP 事务处理](https://www.oceanbase.com/solution/oltp) [冷数据归档降本](https://www.oceanbase.com/solution/data-archive)

### 目录

- [一、业务背景](#yewubeijing)
- [二、业务挑战](#yewutiaozhan)
- [三、解决方案](#jiejuefangan)
- [四、客户收益](#kehushouyi)

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