业务工单系统使用阿里云版MongoDB后，解决了查询效率低的问题，极大地提升了业务效率和用户体验，获得了显著的效果。
纵腾集团IT运维总监，李晓川
客户介绍
福建纵腾网络有限公司（简称“纵腾集团”）成立于2009年，总部位于中国深圳，以“全球跨境电商基础设施服务商”为企业定位，为跨境电商商户提供海外仓储、专线物流服务及商品分销、供应链服务等一体化物流解决方案。旗下拥有“谷仓海外仓”、“云途物流”、“纵腾冠通”、“沃德太客”等知名的服务品牌。
业务面临的挑战
工单系统
随着客户数量增多，及访问量的激增，纵腾需要针对售后服务打造一个专门的工单系统，供客户进行服务咨询和提问。工单系统需要灵活存储多种字段的信息，同时前端还需要支持用户进行不同维度的分析查询。当前，工单系统存储工单826万余件，每次查询数据数量在1000条以内，需花费2秒的时间。
监控系统
纵腾内部有大量的IT系统和应用程序，在使用阿里云版MongoDB之前，受限于关系型数据库的数据模型和扩展限制，使得集成日志数据和现有的企业服务总线（ESB）难以有效展开，管理员无法进行统一的监控和应用系统分析，而这恰恰又是保障业务QoS的关键。
阿里云版MongoDB解决方案
灵活的文档模型：
对于工单系统而言：MongoDB灵活的文档模型和高效的查询能力有效地解决了工单系统的存储和访问需求。
而对于监控系统：MongoDB的JSON文档模型天然适合半结构化的监控日志数据，不同应用系统、不同的监控指标也能在同一个MongoDB表中统一存储，灵活更新监控维度，从而集中地在单一视图中提供给业务全面的应用性能分析视角，实现业务更高的QoS，增加使用MongoDB 后，结构更加清晰和单一 、开发更为便捷、查询速度更快。
无结构化：MongoDB 无结构化特性，方便存储大的宽表，在一个集合中能满足用户大部分的查询信息，不需要跨表Join。
多索引：工单系统查询角度很多，仅在单集合中就建立了50+个索引，在使用阿里云版MongoDB后可建立多索引特性 。
分片查询：监控系统需要针对大量监控数据的即时查询效率；而面向终端用户的工单系统的查询性能，更是直接影响到了客户的实际体验，使用阿里云版MongoDB分片技术，能够将查询和并发的压力水平分散至各个分片，大大加快了查询速度。
工单系统架构示例
客户价值
更快的开发速度助力服务部署和落地：使用阿里云版MongoDB提升了部署效率，部署时间从 2人天，缩短到了仅需 2小时/人。因为MongoDB是文档型数据库，节省了表结构设计时间6人天。同时使用了MongoDB的分片架构，有效地提升了查询效率，平均查询时间从2秒降低到0.1秒。
降本增效：阿里云版MongoDB使用自研云盘，使得数据库成本大幅度降低50%以上，并且在同等成本下，能实现更高的性能，为运营活动的顺利开展奠定基础。
快速回档：阿里云版MongoDB具备快速回档能力，可以实现分钟级别任意指定时间的集群回档，大幅度提升数据备份回档速度。
专业的服务：阿里云版MongoDB托管服务的背后是阿里云及MongoDB原厂的联合支持，日常的运维任务依靠阿里云管控平台，数据库故障、调优以及其他复杂问题可协调原厂专家团队介入解决，提供7*24小时专业服务支持，为业务的在线提供保驾护航。
扫码加入钉群，与MongoDB专家一对一沟通，了解更多阿里云MongoDB产品与方案，市场活动及线上培训等内容。
