PolarDB助力银泰实现快速云化

本文涉及的产品
云数据库 RDS SQL Server,基础系列 2核4GB
RDS PostgreSQL Serverless,0.5-4RCU 50GB 3个月
推荐场景:
对影评进行热评分析
云原生数据库 PolarDB 分布式版,标准版 2核8GB
简介: “使用PolarDB迁移Oracle上云,极大地减少了人员投入,缩短了上云周期。”— 栗农

image.png

客户简介

银泰从2016年开始做银泰的IDC上云,这其中就包括难度最大的数据库。最开始做的是会员的数据库上云,采用的是Oracle往MySQL的迁移,对于这部分改造,因为涉及到核心业务链路,投入了不少的研发资源。到了2019年,随着银泰业务的持续发展,在IDC中残余的少量数据库资源对系统的性能及稳定性带来了很大的威胁,于是银泰寻求快速云化的方案,最终在2019年9月份实现了数据库的100%云化。

业务挑战

  • 以前在做核心交易库从Oracle转成云上MySQL时,投入的研发资源较多;对于剩余的支撑型数据库上云,希望在尽可能少地投入研发资源的情况下,实现数据库的云化。而且因为IDC的稳定性存在的风险较高,需要做到半年内快速云化,时间周期较短。
  • Oracle之间的调用链路复杂,涉及比较多的DTS、DBLink,灰度迁移困难。
  • Oracle对于语法错误的兼容度非常高,而且对于隐式转换也支持地非常好,以前的很多应用在没有严格遵守SQL规范的情况下仍能正常运行。但是在进行数据库改造时,希望在尽量不修改以往的应用代码的情况下,通过数据库的技术解决这样的问题。

解决方案

  • PolarDB高度兼容Oracle语法。比如使用最多的存储过程,在以前Oracle转MySQL上云时,投入了大量的研发精力将Oracle中的存储过程转化成java代码。有了polardb之后,对于存储过程,可以通过ADAM的工具,比较快速地完成oracle存储过程到polardb的迁移。对于应用的话,只需要修改数据库连接地址和数据库驱动包即可,很大程度地减少了研发资源的投入。也正是因为需要研发投入的资源减少,上云周期也可以大幅度的缩短。
  • 首先,dts支持polardb,能够解决上云之后对于dts的依赖。另外,对于多个库、应用之间的复杂调用关系,一方面通过分析数据库监听日志的方式进行梳理,另外一方面也使用ADAM的调用分析工具,整理出调用关系图。然后根据复杂程度从小到大的顺序,逐步灰度。
  • polardb团队帮修改了部分驱动包中的代码。有很多兼容性的问题在驱动层面进行了解决。

银泰.png


客户价值

  • 成本方面。云化后在基础设施、运维方面投入的成本大幅减少,和上云前相比,相同预算支撑三倍以上的吞吐率。
  • 稳定性方面。上云之前,银泰的稳定性很大程度上取决于自己DBA的技术水平;上云之后,支撑银泰稳定性的是阿里云最强大的后台技术团队。
  • 安全性。云化后的数据库自带审计功能,而且在数据库的上层还有阿里云的安全防控。不再需要自己去购买安全、审计软/硬件,也无需投入专人去维护这些产品。
  • 弹性扩容。上云之前,如果要在大促前扩容数据库,需要自己采购硬件、部署网络,而且大促结束后没办法进行缩容。一方面是扩容的难度大,风险高;另一方面是大促结束后没办法回收资源,浪费成本。但是上云之后,可以很好地使用云数据库的弹性扩/缩容特性,大促前在界面上进行简单操作就可以实现扩容;大促结束后还能很方便地进行缩容,节约成本。
相关实践学习
使用PolarDB和ECS搭建门户网站
本场景主要介绍基于PolarDB和ECS实现搭建门户网站。
阿里云数据库产品家族及特性
阿里云智能数据库产品团队一直致力于不断健全产品体系,提升产品性能,打磨产品功能,从而帮助客户实现更加极致的弹性能力、具备更强的扩展能力、并利用云设施进一步降低企业成本。以云原生+分布式为核心技术抓手,打造以自研的在线事务型(OLTP)数据库Polar DB和在线分析型(OLAP)数据库Analytic DB为代表的新一代企业级云原生数据库产品体系, 结合NoSQL数据库、数据库生态工具、云原生智能化数据库管控平台,为阿里巴巴经济体以及各个行业的企业客户和开发者提供从公共云到混合云再到私有云的完整解决方案,提供基于云基础设施进行数据从处理、到存储、再到计算与分析的一体化解决方案。本节课带你了解阿里云数据库产品家族及特性。
目录
相关文章
|
存储 并行计算 Cloud Native
PolarDB 开源版通过 brin 实现千分之一的存储空间, 高效率检索时序数据
PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的 价值产出, 将数据变成生产力. 本文将介绍PolarDB 开源版通过 brin 实现千分之一的存储空间, 高效率检索时序数据
208 0
|
存储 SQL Cloud Native
我,PolarDB云原生数据库,5年来实现这些重磅技术创新
过去5年,阿里云针对PolarDB进行了诸多创新,通过采用存储计算分离、软硬一体化设计,PolarDB实现成本仅为传统商业数据库的十分之一。所实现的计算、内存与存储资源的“三层解耦”架构、多主多写、基于IMCI(内存列存索引)的HTAP、Serverless等功能已是全球首创或业内领先的技术。从PolarDB发布以来,它在技术和商业化上都获得了迅猛发展,如今已经成为阿里云数据库产品家族中最闪耀的产品。本文我们将向大家详细介绍,PolarDB发布5年来所实现的技术创新。
我,PolarDB云原生数据库,5年来实现这些重磅技术创新
|
SQL 存储 弹性计算
基于云原生数据库 PolarDB for PostgreSQL 分布式开源项目实现序列号生成和性能调优赛题解析 | 学习笔记
快速学习基于云原生数据库 PolarDB for PostgreSQL 分布式开源项目实现序列号生成和性能调优赛题解析
基于云原生数据库 PolarDB for PostgreSQL 分布式开源项目实现序列号生成和性能调优赛题解析 | 学习笔记
|
存储 SQL Cloud Native
基于 PolarDB for MySQL 实现并行创建索引赛题解析 | 学习笔记
快速学习基于 PolarDB for MySQL 实现并行创建索引赛题解析
基于 PolarDB for MySQL 实现并行创建索引赛题解析 | 学习笔记
|
SQL 存储 关系型数据库
PolarDB IMCI助力聚水潭数据中台极致体验,实现百亿级订单实时分析
聚水潭成立于2014年,以电商SaaS ERP切入市场,凭借出色的产品和服务,快速获得市场领先地位。
PolarDB IMCI助力聚水潭数据中台极致体验,实现百亿级订单实时分析
|
存储 并行计算 算法
PolarDB 开源版 通过pgpointcloud 实现高效孪生数据存储和管理 - 支撑工厂、农业等现实世界数字化|数字孪生, 元宇宙相关业务的虚拟现实结合
PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的价值产出, 将数据变成生产力. 本文将介绍PolarDB 开源版 通过 pgpointcloud 实现高效孪生数据存储和管理 - 支撑工厂、农业等现实世界数字化|数字孪生, 元宇宙相关业务的虚拟现实结合
241 0
|
存储 SQL 并行计算
使用 PolarDB 开源版 bloom filter index 实现任意字段组合条件过滤
PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的价值产出, 将数据变成生产力. 本文将介绍使用 PolarDB 开源版 bloom filter index 实现任意字段组合条件过滤
268 0
|
存储 并行计算 Cloud Native
PolarDB 开源版通过 pg_trgm GIN 索引实现高效率 `like '%xxx%'` 模糊查询
PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的 价值产出, 将数据变成生产力. 本文将介绍PolarDB 开源版通过 pg_trgm GIN 索引实现高效率 `like '%xxx%'` 模糊查询
358 0
|
存储 算法 Cloud Native
PolarDB 开源版通过 rum 实现高效率搜索和高效率排序的解决方案
PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的 价值产出, 将数据变成生产力. 本文将介绍PolarDB 开源版通过 rum 实现高效率搜索和高效率排序的解决方案
206 0
|
SQL 存储 JSON
PolarDB 开源版通过 parray_gin 实现高效率 数组、JSON 内元素的模糊搜索
PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的 价值产出, 将数据变成生产力. 本文将介绍PolarDB 开源版通过 parray_gin 实现高效率 数组、JSON 内元素的模糊搜索
287 0

相关产品

  • 云原生数据库 PolarDB