AnalyticDB：Cerita Pelanggan

Informasi latar belakang

Business advisor adalah layanan penting yang disediakan oleh Alibaba untuk jutaan pedagang. Layanan ini membantu pedagang menganalisis operasi toko secepat mungkin. Selama promosi penjualan, sejumlah besar data dihasilkan dan terjadi lonjakan lalu lintas. Analisis data menjadi sangat signifikan dalam skenario seperti itu.

Business advisor menyediakan kemampuan analisis per jam berdasarkan AnalyticDB for MySQL, yang dapat digunakan selama promosi penjualan. Business advisor menampilkan analisis keseluruhan dari lima metrik utama, termasuk jumlah produk terjual, jumlah pembeli, jumlah pengunjung, jumlah orang yang menambahkan produk ke keranjang belanja, dan jumlah pembayaran. Data dari metrik tersebut dihasilkan dari toko, produk, dan saluran. Business advisor juga menunjukkan peringkat pedagang berdasarkan industri dan lokasi, serta tren peringkat toko dalam satu hari dan perubahan peringkat sepanjang hari.

Dampak bisnis

Jika aplikasi frontend melakukan kueri pada data setiap jam, AnalyticDB for MySQL melakukan perhitungan real-time pada data per jam. Perhitungan ini mencakup operasi kompleks seperti JOIN dan GROUP BY, yang membutuhkan waktu setidaknya 1 detik. Untuk menampilkan data dari 24 jam sebelumnya, dibutuhkan waktu hingga 24 detik. Latensi ini lebih lama dari yang diharapkan.

Materialized views dapat digunakan untuk mengurangi latensi tersebut. Dengan menyimpan hasil presentasi per jam dalam materialized views, Anda hanya perlu melakukan kueri pada materialized views. Hal ini mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk setiap kueri menjadi 100 milidetik.

Informasi latar belakang

Seorang pelanggan menyediakan layanan pemasaran otomatis untuk perusahaan garmen. Dalam banyak kasus, berbagai informasi seperti keanggotaan dan inventaris diperlukan untuk menghasilkan laporan. Jumlah informasi yang besar membutuhkan waktu lama untuk diproses, sehingga laporan tertunda dan menyebabkan tenaga pemasaran kehilangan peluang berharga. Sejumlah besar kueri yang diproses secara bersamaan juga dapat menyebabkan ketidakstabilan dalam database.

Dampak bisnis

Pelanggan mengonfigurasi penyegaran otomatis materialized views. Tampilan tersebut diperbarui pada waktu tertentu setiap malam. Data dalam materialized views sudah diproses, sehingga mempercepat kueri dan memudahkan pembuatan laporan. Pelanggan tidak lagi memerlukan sistem penjadwalan tugas terpisah dengan menggunakan mode penyegaran terjadwal, yang mengurangi biaya.

Informasi latar belakang

Cainiao adalah bagian penting dari Alibaba Group yang menangani banyak paket. Paket di gudang harus menjalani pemeriksaan spot. Personel terkait melihat laporan pemeriksaan spot yang dihasilkan dalam tujuh hari terakhir secara berkala. Laporan ini berisi informasi seperti informasi produk, rasio pemeriksaan spot, laju kelulusan, dan jumlah paket. Sejumlah besar sumber daya komputasi dikonsumsi untuk menghasilkan laporan. Ketika jumlah paket melonjak karena acara seperti festival belanja Double 11, dibutuhkan waktu lebih lama untuk menghasilkan laporan. Ketika sejumlah besar personel melihat laporan, kueri besar yang dikirim ke database secara tidak teratur juga menyebabkan ketidakstabilan dalam sistem.

Dampak bisnis

Materialized views digunakan untuk menampilkan data pemeriksaan spot dalam tujuh hari terakhir dan diperbarui setiap jam. Ketika karyawan perlu melihat data pemeriksaan spot, mereka hanya perlu melakukan kueri pada materialized views dengan menambahkan kondisi filter terkait waktu ke pernyataan kueri. Blok kode berikut menunjukkan contoh pernyataan kueri:

CREATE MATERIALIZED VIEW xxx_report
REFRESH NEXT now + interval 1 hour
AS
SELECT ...
WHERE create_time >= select current_date() - interval 7 day