對于很多現代人來說，在忙碌的工作中，一頓口味不錯、能量滿滿、質量可靠且快速方便的漢堡、薯條、炸雞的確是不錯的選擇。更何況快餐中富含的鹽、糖、脂肪和碳水化合物也更容易讓人產生滿足感。
但在享受快餐所帶來的快樂時，你是否也曾想過，快餐企業在運營成百上千家門店的同時是如何做到線上買券、線下提貨，在家下單、快遞上門，手機下單、門店取貨等一系列高級別數字化操作的？
業務重心從線下到線上：餐飲連鎖企業經營新模式
疫情以來，餐飲行業總體的損失不可謂不沉重，但最先從打擊中恢復的卻是門店數量最多、經營最復雜的各大快餐巨頭，或者更具體的說，是那些在 DTC 有著更多投入和積累的快餐企業。以去年雙十一為例，多家快餐頂流僅用不到 12 小時就突破了去年雙十一全天的銷售額，業務漲勢喜人。
那么這個能讓眾多快餐企業趨之若鶩的 DTC 又是何方神圣？DTC（Direct to Customer，即“直接面向消費者”），這是一種重心在線上的、以直接面對消費者為核心目標的經營模式。結合國內消費環境，DTC 強調利用 APP、小程序或其他線上渠道為所有消費者提供 360 度的全方位用戶體驗。與傳統的經營模式相比，DTC 的優勢主要體現在更接近消費者、關注消費行為、重視消費者生活形態。與此同時，通過跨越經營過程當中的各類中間環節，企業亦能夠更簡單、更直接的對消費者施加影響并評估效果，進而使企業經營的效率更高、成本更低、效果更直接。
面向海量用戶的多渠道交易
當然，與任何創新經營模式一樣，DTC 戰略同樣有著不低的實施門檻。DTC 的核心優勢在于直接、高效，符合互聯網時代普通消費者的消費模式，但要實現這些效果，企業不僅要收集海量渠道匯總而來的用戶行為信息，更要在完成各類業務操作的同時盡可能快的做到全量數據的實時分析，并根據分析結果形成千人千面且隨需應變的營銷或服務方案。
而對于用戶數量數以千萬計、每日訂單動輒幾千萬的快餐企業來說，由此形成的數據壓力可想而知。
服務海量消費者的數據平臺應該是什么樣子？
以業務遍及全球 100 多個國家，擁有幾萬間門店，數億注冊用戶，每日處理千萬級訂單數的某大型連鎖快餐品牌為例，全新的 DTC 戰略要求企業基于大數據推測顧客最喜歡的服務，并將其置于小程序的入口位置，使顧客獲得千人千面的服務菜單。同時，企業還需利用大數據對小程序或 APP 內不同模塊的使用、停留情況進行分析，實現應用的不斷優化。通過對消費者行為的數據分析，企業還能更精確的了解消費者買了什么、花了多少錢、多久來一次、在哪天領取了優惠券、常在哪幾家餐廳消費等一系列信息，由此，企業便可通過大數據和算法推測各類營銷活動在哪個地點能夠吸引哪些消費者。
要實現這樣的業務效果，原有的整套數據基礎架構無論在創新性、靈活性、可靠性和變革主動權等方面表現均不夠理想。因此，該企業放棄了原先的架構，重新構建了一套以 TiDB 為核心的架構。而經過一段時間的運行，這套架構不僅實現了更低的 TCO，更通過強大的軟件堆棧解決了海量應用的構建、快速迭代、灰度發布等問題。而更加重要的是，企業通過全新架構的數據庫解決了 DTC 戰略下數億用戶和每日數千萬訂單所對應的在線聯機交易和實時數據分析的龐大需求，且能夠以更輕盈的身姿應對數據量快速增長。
數據平臺邏輯架構
其中，TiDB 數據庫的 OLTP 功能服務于企業訂單、支付和供應鏈等場景，而 HTAP 則對應了DTC 戰略中關鍵的實時報表和數據分析需求。另一方面，在用戶行為不斷累積、用戶數和業務量不斷增長的背景下，數據庫中所要存儲的數據量也必然快速增長，數據庫則必須要在滿足前兩種功能需求的前提下為數據量的快速增長提供簡便、有效、低成本的應對之道。要同時滿足這些要求，對于數據庫而言是個極大的挑戰。
在以往的經驗中，無論是以各類 MySQL 為代表的開源數據庫還是傳統商業數據庫，亦或是各大 CSP 推出的云數據庫，在數據量龐大且快速增長的情況下，都很難逃脫分庫分表的命運。且不說分庫分表操作本身所對應的龐大工作量和管理問題，單就跨表、跨區所帶來的查詢和分析困難就會讓 DTC 的實際效果大打折扣。
因此，選擇一款能夠以分布式、云原生方式運作的全新底層數據庫，擺脫分庫分表所帶來的性能、操作和管理弊端就成為了快餐企業踐行數字化轉型戰略的關鍵一步。而在這家國際連鎖快餐巨頭的 DTC 戰略實踐過程中，TiDB 憑借多方面優勢最終擔綱重任。
OLTP Scale + Real-time HTAP
成為數據平臺的必備能力
TiDB 是一款企業級開源分布式數據庫，與云架構有著天然的高契合度，能夠通過集群節點的增加滿足企業不斷增長的數據量與性能需求，避免分庫分表所帶來的龐大工作量、操作風險以及高昂的后續運維成本。與此同時，TiDB 的開源特性和活躍技術社區也讓企業有能力根據需求和應用變化實現快速、低成本的功能及業務創新。
另一方面，作為一款支持 HTAP 功能的數據庫，TiDB 可在滿足在線聯機交易需求的基礎上提供高性能的實時分析能力，幫助企業用一套數據庫架構滿足 DTC 戰略下對實時報表和大規模數據分析的苛刻需求。通過創新的行列存隔離機制，TiDB 能夠在不影響 OLTP 業務性能的前提下進行實時報表匯總和快速分析，讓企業能夠更加專注于 DTC 戰略下的數據價值發掘和業務創新。
在該快餐企業完成云基礎架構部署之后，PingCAP 專業服務團隊與企業自有技術團隊和 ISV 的緊密協同下僅用 3 個月時間便完成了云環境下兩套 TiDB 集群的部署、數據遷移及灰度上線工作。在海量業務系統和龐大數據量面前仍能保持如此部署速度，這顯然是傳統數據庫所難以企及的。
在全新數據庫的支持下，該快餐企業實現了對數億用戶的秒級數據檢索與分析，并可對市場營銷活動的效果進行快速評估，從而實現營銷策略的及時優化。而通過對不同天氣、不同促銷、不同產品、不同時段、不同日期等情況下外賣訂單的監控，該快餐企業則能夠更好的預測門店外賣訂單的品類、銷量變化，方便企業對原料、人員、設備等進行數據驅動的精細化管理調控，提升門店運營效率和效果。
而在運維層面，無需分庫分表且能滿足用戶多維度需求的 TiDB 不僅運行穩定，更極大降低了數據庫運維管理方面的工作量。而在 PingCAP 專業服務團隊的支持下，該快餐企業也順利度過了雙十一等大促帶來的業務洪峰。
TiDB 在用餐高峰時段提供彈性擴展的能力
經過新數據庫支撐下的 DTC 戰略實踐，該企業可以充分了解顧客在哪里，他們是誰，他們喜歡什么，他們為何而來，為新品研發、市場營銷、餐廳運營甚至是供應鏈管理提供更精準的洞察，并且能夠支持企業做出更實時的業務決策。
從交易到分析，數據成為業務創新的關鍵
數字時代，數據就是企業的核心資產。而作為一種無形的虛擬資產，企業對數據價值的每一次發掘和利用都離不開底層數據庫系統的支持。這也就是為什么大多數企業的數字化轉型戰略都將數據作為切入點和抓手核心原因。
而在數據量爆炸、業務量快速增長、創新加速的宏觀背景下，數據庫能否通過分布式、橫向擴展、HTAP 等特性為企業帶來功能、性能和運維管理層面的全新體驗，是企業能否順利完成轉型并實現業務創新的關鍵。
IDC 發布的《全球數據庫管理系統軟件市場分析報告，2021》也指出，以快消領域 DTC 戰略為代表的“Direct Customer Engagement”潮流正在推動數字化應用程序對高性能、提供數據一致性、彈性負載數據庫系統的需求。而在這一案例中 PingCAP 的 TiDB 則很好滿足了數據量大、業務多、更新快、交易量高、分析任務重的快餐企業的 DTC 戰略轉型需求，為業務的深度創新打好了基礎。
這正是很多正在嘗試 DTC 戰略的餐飲、零售、快消企業，乃至需要直面最終用戶的千行百業在實現數字化轉型、構建數據平臺過程中所尋求的底層解決之道。
