近年来，面对日趋激烈的市场竞争，餐饮行业正在向连锁化发展。根据国家统计局发布的数据，品牌餐饮连锁化率从 2021 年的 18% 升至 2023 年的 21% 。对于连锁餐饮企业，数字化运营是必然的选择。扎根于连锁餐饮赛道的食亨（上海）科技服务有限公司深谙其中之道。

成立于 2017 年的食亨是伴随着餐饮行业连锁化发展而成立起来的一家数字化服务商，主要提供餐饮企业线上门店一站式电商解决方案和数字化运营 SaaS 服务，先后服务星巴克、蜜雪冰城、德克士等超过 6000 个国内外品牌的数万家门店。

智能时代，数据库面临新挑战

从数字化运营的视角看，餐饮企业的顺畅运作离不开数据的持续流动与高效处理。以宫保鸡丁这一经典菜品为例，当顾客在餐馆中点选此菜品开始，直至菜品出餐、顾客完成支付并离开，这一看似简单的消费流程背后实则隐藏着庞大的数据处理需求。

订单数据、实收金额、各类营销与促销信息，以及顾客的个人信息（在授权的前提下）等结构化数据均在点单过程中被记录与沉淀。此外，为了制作这道宫保鸡丁，餐馆还需管理与之相关的众多物料信息（BOM），这些信息构成了菜品背后的供应链数据。从采购、订货，到生产加工，再到门店出餐，每一步都伴随着数据的产生与流转。

（食亨服务的部分客户）

这些实时业务数据还只是餐饮企业数据海洋中的冰山一角。离线数据，如监控系统收集的餐厅卫生状况、顾客用餐后的餐具回收时间等，同样构成了餐饮数字化运营不可或缺的一部分。这些数据共同支撑着餐饮企业的标准化运营，使得每家餐饮连锁企业背后都能沉淀海量的数据。

食亨 2017 年初创之时选择的数据库是 MySQL。刘鹏坦言，当时的考虑相对简单，能存储和读取数据、满足基本的 IO 性能即可。MySQL 因其能满足食亨这些需求、且对开发和运维友好而备受青睐。然而，随着食亨业务的迅猛扩张，从最初的外卖代运营逐渐拓展至全栈的线上门店解决方案，MySQL 数据库的实例数达到 100 多个，已难以满足食亨日益增长的业务需求。

食亨面临的首要挑战是数据量激增，单表记录甚至超过 10 亿，逐渐逼近 MySQL 的能力极限。另一个挑战则是随着大量数据分析需求的涌现，食亨引入了 Hadoop 大数据平台、中间件如 Kafka 以及 ETL 工具等，技术栈日益复杂，运维难度也随之增加，食亨迫切希望简化运维流程。

“技术方案最早是研发人员在我们的战略需求会议上提出的。会上，一共提出了包括 OceanBase 在内的四个候选数据库来替换 MySQL。这些数据库都属于分布式数据库范畴”。刘鹏解释说，之所以从一开始就选定分布式数据库，是因为分布式数据库的扩展性更好，能避免单点故障问题，可用性更高，即使某个副本丢失，仍有其他副本可用；同时，对硬件要求较低，在成本上更加节约。

SLA保障无忧，数据库上云成为必然

目前，食亨的数据库迁移工作正在有条不紊地推进中。已经迁移的系统运行平稳，成功经受住了中秋、春节、情人节等多个节日流量高峰的考验。

刘鹏表示，新数据库的上线给他带来的直观感受就是成本降低的同时，性能也显著提升。特别是在处理连表查询时，对于千万级甚至上亿条记录的分组聚合操作，速度比以前快了一倍。此外，新数据库还消除了 MySQL 的性能瓶颈这一后顾之忧。随着数据量和业务并发量的增长，OB Cloud 只需通过扩容即可轻松应对，而且可以完全实现自动扩容。

另一个让刘鹏印象深刻的是 SaaS 服务的 SLA（服务等级协议）得到了有力保障。作为一家 SaaS 服务商，食亨需要向客户承诺 SLA。然而，现实中总会有各种不可控因素存在，比如通信中断或者数据中心出现故障等，而 OB Cloud 提供的云端数据服务缓解了食亨不小的压力。

刘鹏介绍，食亨此前也曾小规模地采用过私有化部署的方式，但实践中发现设备故障很难避免，而上云之后基础设施部分的运维交给了云服务商，同时，云天生的弹性扩缩容能力让食亨可以更从容应对业务需求的变化，大大缓解了 SLA 的压力。

选择 OB Cloud 之后，借助其分布式数据库特性（如多副本模式），极大地提高了数据库的可用性，而且多中心多副本的容灾模式也为食亨提供了很大的灵活性，为业务连续性提供了更为充分的保障。

此外，借助HTAP（混合事务与分析处理）能力，食亨得以简化技术栈。在 MySQL 时代，食亨需要通过数据库+数仓来满足业务需求。而现在，原本在数据仓库上完成的数据分析可以直接在数据库上完成，减少了数据迁移工作，并提高了数据分析的时效性。

最后，系统运维人员也从本次数据库升级中受益匪浅。餐饮行业竞争激烈，运维压力巨大。现在通过云平台和 OB Cloud 提供的监控工具，运维人员可以很容易地发现问题、预见问题的发生，并进行针对性调优，这使得运维工作量降低了一半以上。

刘鹏透露，目前食亨除了继续推进数据库迁移工作外，还在探索 OceanBase 更多的能力以更好地满足业务需求，包括 Data+AI。例如，探索 Text to SQL AI 的应用，让更多业务人员能够自助式完成数据分析；利用 AI 进行多语言/方言的播报，以及生成视频、图片等宣传物料等。

“多年的从业经验告诉我，没有什么是开发出来后一直不变的。”食亨表示，“技术会不断进步，我们对客户的服务也会不断进步。我们会借助 技术的能力不断改进对客户的服务，共同迎接这个不断快速变化的世界。”