【实战案例】电子合同:深圳法大大网络科技有限公司
PolarDB采用存储和计算分离的架,提供分钟级的配置升降级、秒级的故障恢复、全局数据一致性和免费的数据备份容灾服务,既融合了商业数据库稳定可靠、高性能、可扩展的特征,又具有开源云数据库简单开放、自我迭代的优势。本文介绍深圳法大大网络科技有限公司如何通过PolarDB应对业务挑战。

业务挑战:历史合同归档查询
法大大有4个业务集群分别存储不同客户的数据,遇到如下挑战:
- 每月新增约3000万份合同,现有RDS平均每3个月需要做一次RDS手动分库。
- 6亿份历史合同,检索合同需要从多个库依次进行,平均查找时间7秒。
- 考虑过将历史数据统一抽取到大数据平台,但改造成本高,耗时长。
解决方案
PolarDB依靠计算与存储分离、分布式存储架构,能够很好地支撑大数据量的存储和高效查询。
- 法大大通过数据传输服务DTS(Data Transmission Service)将存储在MySQL数据库中的相关数据迁移至PolarDB,并通过ETL工具定期地将历史数据同步至PolarDB。
- 使用PolarDB存储超过6亿份电子合同数据,这些数据可以安全地存储在PolarDB,解决了主业务库容量的瓶颈问题。
- PolarDB开启3个只读节点,6亿份历史合同数据查询仅需0.5秒,解决查询慢的问题。

客户价值
- 100%兼容MySQL,实现零改造成本
PolarDB能够100%兼容MySQL 5.6、5.7和8.0的特性,应用从MySQL数据库迁移至PolarDB以后,不用做任何的改造即可实现海量历史数据的归档及实时查询。配合上云迁移工具DTS,已有的数据库可以平滑迁移至PolarDB。
- 数据容量弹性自适应增长
法大大每月都会产生TB级的增量的结构化数据,PolarDB存储的弹性及海量存储的能力很好地解决了传统MySQL存储容量的问题,而PolarDB基于快照的备份方式也很好地实现了大数据量的备份及按时间点恢复。
- 并发高性能查询能力
PolarDB采用读写分离架构,支持多路应用服务器并发访问,平均查询时间从7秒降低至0.5秒,显著提升查询业务体验。
- 自带读写分离的高可用服务
数据服务需要提供7x24的高可用服务,PolarDB的计算节点采用一主多读的集群架构,在提供服务高可用的同时,进一步降低了高可用服务的使用成本,同时数据库访问地址的管理更加便捷和高效。
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