新榜作为数据驱动的头部内容科技公司，覆盖了全平台、各层级的新媒体资源，提供内容营销、直播电商、培训运营、版权分发等服务，以内容服务新媒体产业。新榜基于微信、抖音、小红书、B站、快手等主流内容平台，提供完善的数据工具，为用户带来实时热门素材、品牌声量、直播电商等全面的数据监测分析能力，同时提供基于多平台新媒体数据的企业级数据服务。

在具体应用上，新榜平台提供了实时内容排行榜、全站内容检索、多标签组合筛选以及热门内容主动推送等功能。面对着多应用的全域数据整合需求、众多新媒体从业者的多样化使用场景，平台需要存储多类型的数据（如作品内容、评论、弹幕、点赞数等），面临着海量数据存储、实时分析处理和高并发批量更新及查询的多重技术挑战。

图1 新榜平台首页

1. 数据时代的新媒体内容管理痛点

原技术方案解析

图2 新榜原内容数据管理方案

新榜在原方案中通过搭配Elasticsearch、在线分析库和离线处理库实现业务需求，其中Elasticsearch承接了点查和多维检索需求，在线分析库承接报表生成和聚合查询的需求，离线处理库则负责数据的批量处理。

这套架构承载着作品、创作者、话题等多维度的数据存储，以及多维度的关联查询和聚合查询，并且由于包含了大量的点赞数、评论数等实时内容，还需要每日更新大量数据。

▶︎ 业务核心需求与挑战

在使用原方案的过程中，业务面临着性能瓶颈及成本问题：

• Elasticsearch入库性能差：业务员系统每日承接4000万+条新作品数据写入和2亿+作品/日的批量拉取和更新需求，面临着显著的写入性能瓶颈，峰值时段时倒排索引构建延迟达5秒。
• 在线分析库更新能力差：高频更新时延迟极高，大数据量的多表聚合操作依赖预计算临时表。
• 架构复杂导致数据冗余：同一份数据在多个系统存储多份，存储成本高，资源利用率低。
• 多组件运维和开发复杂度高：需要运维多组件并完成数据链路的搭建。新业务需求需适配多端接口，开发周期与成本成倍增长。

作为国内领先的新媒体内容平台，新榜的业务存在着以下关键需求：

• 海量更新与批量分析：支持每秒万行级别数据更新、千万级别数据量和低延迟的实时分析。
• 灵活查询：

• 多维过滤，例如查找出粉丝量在1w以上，地域在上海，粉丝标签为母婴的抖音博主；
• 去重聚合，例如如热度排行版产出时的数值统计；
• Join分析，例如用户表join作品详情表联合分析；
• 其他查询需求。

• 成本优化：降低存储与计算资源消耗，减少数据同步维护的成本。

2. Lindorm多模融合方案应对

图3 新榜采用Lindorm一体化方案

阿里云瑶池旗下的云原生多模数据库Lindorm作为多模融合的一体化平台，涵盖了宽表、搜索、列存和计算的能力，对标客户原先ES+分析库+离线处理库的架构。

图4 Lindorm多引擎方案对标原方案

通过使用Lindorm的一体化方案，业务在使用过程中可以做到对下层引擎无感知，只需要通过统一入口查询，命令就会自动解析路由到各引擎，并直接返回结果数据。

客户价值

▶︎ 无痛迁移，灵活开发

Lindorm提供兼容Elasticsearch开源协议和MySQL协议的接口，业务可以灵活选择，搭配使用，从而降低开发成本。

• 对于新榜平台的新业务，通过统一的Lindorm SQL接口对多个引擎进行调用，实现数据的高效写入和查询，这种方式更加简单易用，降低了开发和维护的复杂度。
• 对于新榜在Elasticsearch上的存量业务，业务代码可以保留ES API的用法，直接丝滑迁移到Lindorm，无需进行改造。

图5 Lindorm的统一SQL入口

▶︎ 去除冗余，降低成本

Lindorm的多个引擎使用统一的冷热分离存储层，原始数据只需存一份，同时建立多份索引，支持查询自动回查和整合。新榜使用原方案时，全量数据需要分别在Elasticsearch、在线分析库和离线处理库存一份，造成了200%的冗余数据，存储成本高，而Lindorm的一体化方案仅需存储一份原始数据：

• 完整数据统一存储在宽表引擎内，Lindorm支持按照冷热分割线进行底层数据的自动冷热分离，极致降低存储成本；查询时则会自动查询冷热两边的数据，业务侧无感知。
• 对于需要进行多维检索和轻量聚合的数据列，建立搜索索引，并存储在搜索引擎内。
• 对于需要进行分析和大数据量聚合的数据列，建立列存索引，并存储在列存引擎内。

图6 Lindorm存储层支持自动冷热分离

▶︎ 超高性能，降本增效

Lindorm的宽表引擎由HBase演变而来，经过Lindorm团队的多年打磨，能够支持千万级别并发写入和点查，分担搜索库压力，同时通过深度优化的压缩降低存储成本。

• Lindorm的宽表引擎能够高效应对频繁更新和大批量数据拉取的场景，与新榜原先使用的Elasticsearh相比，Lindorm宽表的高并发写入能力和点查性能有数量级的提升。Lindorm宽表支持每秒千万级别的并发写入/更新/查询，完全分布式的设计支持架构无限横向扩展，满足了新榜每日大批量数据更新和根据作品id、用户id等主键字段高并发点查的需求。
• 宽表引擎使用深度优化的ZSTD压缩算法，相较于常见数据库，可以将存储空间降低至50%，从而有效降低存储成本。

图7 Lindorm通过超高压缩率降低存储成本

▶︎ 多模融合，高效统一

Lindorm打造多模统一的开发体验，业务无需关心各个引擎间的数据链路，Lindorm内部保证引擎间的数据一致性和同步效率。Lindorm帮助新榜免去在原Elasticsearch、在线分析库和离线处理库间的链路搭建和运维工作。

• 在Lindorm内部，从宽表到搜索、宽表到列存的数据同步链路通过索引建立自动搭建，列存到宽表的数据链路则通过SQL命令完成。业务侧无需关心链路及数据一致性问题，从而降低了日常运维成本，新业务接入更加敏捷快速。
• 按需建立索引后，客户侧视图为一张大宽表，部分列可点查，部分列可多维检索和全文检索，部分列可进行实时分析和批处理，可直接进行查询和完整结果返回。

图8 Lindorm提供统一的查询和分析体验

3. Lindorm多模数据库介绍

图9 Lindorm多模一体架构

Lindorm是面向海量泛时序、半结构化和非结构化数据提供低成本存储、在线查询、搜索分析等一站式数据服务，兼容MySQL协议、HBase、ES、Hive、Spark、HDFS等开源标准。提供宽表、搜索、时序、向量等数据模型，适用于多行业多场景，典型场景有车联网的一站式平台、高并发写入和点查场景（替换HBase）、DB+搜索一站式场景、AI智能搜索场景等。

Lindorm已服务于阿里集团淘宝、支付宝等核心业务十余年，充分打磨了产品稳定性和高性能。目前集团外部深度使用Lindorm的客户有小米、理想、携程、申通、月之暗面、莉莉丝等行业头部客户。

4. 总结

新榜业务以数据服务提升内容产业信息流通效率，其数据处理需求聚焦于跨平台实时数据融合处理、实时分析检索、批量更新效率三大维度。Lindorm通过多模超融合架构，提供检索分析一体化、多引擎数据共享，分布式弹性扩展等能力，成为支撑新榜内容服务的核心引擎，助力客户在内容生态竞争中持续领跑。