选择联手OceanBase，跨越速运到底实现了哪些层面的增长？

在消费需求持续升级、行业竞争日益激烈的当下，企业想要实现价值增长，显得更为艰难。这种现象，在物流行业尤为凸显。

尽管跨越速运有100+位BI开发人员重度使用大数据平台进行开发，累计构建了10000+数据服务接口，然而面对每天被调用次数达到数千万次、支撑整个集团50000+员工日常工作、确保良好的用户体验、满足高要求的接口延时等现实因素，想要实现进一步蜕变，对于跨越速运来说无疑是一道难以逾越的门槛。

好在紧要关头，跨越速运与OceanBase达成战略合作，打破跨越速运面临的层层现实困境，消除其固有痛点，实现价值增长。

多层次优势，捕获跨越速运的“芳心”

性能和功能方面，OceanBase表现优异。 OceanBase的HTAP数据库的功能更加丰富，基本上可以看作是一套分布式的MySQL，支持常见数据库的更新、删除、自定义索引列、一致性保障。

可维护性方面，OceanBase也得到了跨越速运的高度认可。诸如在线扩容、在线升级、自动均衡、资源隔离、管理工具不同角度，OceanBase 能为跨越速运实现更便捷的部署、升级及日常监控维护工作。

综合对比层面，OceanBase同样表现强劲。针对跨越速运在业务中大量使用的TP数据库，在稳定性、事务处理及并发能力上，OceanBase 的数据库就能给予弥补和支撑。尤其是OceanBase 的架构更简单，存算一体，只需OBServer、OBProxy两个服务就可以满足需求。

存储空间方面，OceanBase 的优势更为明显。其行列混存的方式、AP 与TP使用同一份数据。基于一系列的因素，OceanBase得到了跨越速运的肯定，展开了双方的合作，为跨越速运解决发展过程中面临的各种痛点。

多角度赋能，推动跨越速运的“蜕变”

跨越速运通过Sqoop工具从 Hive 将数据批量同步到 OceanBase，在50 并发下，220字段宽表，写入3节点 OceanBase 性能达到200W行/min，满足其离线批量数据同步的性能要求。与此同时，跨越速运还基于实时计算平台使用Flink JDBC Connector，将上游 Kafka等多源数据实时写入 OceanBase，10 partition实时写入220字段宽表，性能为15W行/min，满足了其增量数据实时同步的需求。

OceanBase 还提供了OMS工具，能够以Canal格式将其增量数据实时同步到 Kafka，供下游系统使用。这个功能非常有利于我们做数据的二次实时计算、数据备份容灾等。跨越速运还在日常日用的架构上进行升级改造，引入了HBase做运单宽表的实时聚合，并利用HBase的CDC能力将数据合并后实时同步到StarRocks中，于SR的实时运单分析性能也大幅提升。

除此之外，还能利用 OceanBase 进一步解决实时运单分析的问题，利用Flink JDBC Connector直接将上游运单多表数据写入 OceanBase，在 OceanBase 中完成运单宽表的多字段实时合并。 OceanBase 出色的AP能力，将运单宽表对接外部分析系统，也能保证用户分析的性能不变差。如此一来，跨越速运的实时运单分析架构被简化、成本降低50%、数据链路减少了一半环节、排查分析问题更加便捷、方案可复制性也大幅度变高。

OceanBase 社区版4.0上线，跨越速运第一时间尝鲜

OceanBase 社区版4.0上线后，高度认可OceanBase 的跨越速运旋即尝鲜新功能。全新的分布式代价模型和分布式查询优化框架，开发了一套非常完善的并行下压技术，开启了自适应技术的开发，提升了性能，具体可参考以下TPC-DS 100GB的不同版本测试图。几乎所有SQL 都在新版本中得到了提升，部分SQL提升了4-5倍，部分高基数列聚合场景，提升3-4倍。整体AP性能提升非常明显。

经过测试验证，OceanBase 发挥极致性能也无需做太多优化调参，只需要手动完成一次major compaction，让数据合并落盘，手动收集一次表统计信息，让执行计划更准确，然后根据机器的CPU核数设置合理分区数和并行度，充分发挥CPU能力即可。

相信随着跨越速运与OceanBase 的更深层次合作，跨越速运未来必然能够实现更多层面的价值增长，为跨越速运的后续发展持续赋能。届时，即便是面对再升级的需求、再激烈的竞争，跨越速运也能够轻而易举地应对。