餐飲巨頭背后的數字化引擎：食亨打造連鎖餐飲數據新底座
近年來，面對日趨激烈的市場競爭，餐飲行業正在向連鎖化發展。根據國家統計局發布的數據，品牌餐飲連鎖化率從 2021 年的 18% 升至 2023 年的 21% 。對于連鎖餐飲企業，數字化運營是必然的選擇。扎根于連鎖餐飲賽道的食亨（上海）科技服務有限公司深諳其中之道。
成立于 2017 年的食亨是伴隨著餐飲行業連鎖化發展而成立起來的一家數字化服務商，主要提供餐飲企業線上門店一站式電商解決方案和數字化運營 SaaS 服務，先后服務星巴克、蜜雪冰城、德克士等超過 6000 個國內外品牌的數萬家門店。
智能時代，數據庫面臨新挑戰
從數字化運營的視角看，餐飲企業的順暢運作離不開數據的持續流動與高效處理。以宮保雞丁這一經典菜品為例，當顧客在餐館中點選此菜品開始，直至菜品出餐、顧客完成支付并離開，這一看似簡單的消費流程背后實則隱藏著龐大的數據處理需求。
訂單數據、實收金額、各類營銷與促銷信息，以及顧客的個人信息（在授權的前提下）等結構化數據均在點單過程中被記錄與沉淀。此外，為了制作這道宮保雞丁，餐館還需管理與之相關的眾多物料信息（BOM），這些信息構成了菜品背后的供應鏈數據。從采購、訂貨，到生產加工，再到門店出餐，每一步都伴隨著數據的產生與流轉。
（食亨服務的部分客戶）
這些實時業務數據還只是餐飲企業數據海洋中的冰山一角。離線數據，如監控系統收集的餐廳衛生狀況、顧客用餐后的餐具回收時間等，同樣構成了餐飲數字化運營不可或缺的一部分。這些數據共同支撐著餐飲企業的標準化運營，使得每家餐飲連鎖企業背后都能沉淀海量的數據。
食亨 2017 年初創之時選擇的數據庫是 MySQL。劉鵬坦言，當時的考慮相對簡單，能存儲和讀取數據、滿足基本的 IO 性能即可。MySQL 因其能滿足食亨這些需求、且對開發和運維友好而備受青睞。然而，隨著食亨業務的迅猛擴張，從最初的外賣代運營逐漸拓展至全棧的線上門店解決方案，MySQL 數據庫的實例數達到 100 多個，已難以滿足食亨日益增長的業務需求。
食亨面臨的首要挑戰是數據量激增，單表記錄甚至超過 10 億，逐漸逼近 MySQL 的能力極限。另一個挑戰則是隨著大量數據分析需求的涌現，食亨引入了 Hadoop 大數據平臺、中間件如 Kafka 以及 ETL 工具等，技術棧日益復雜，運維難度也隨之增加，食亨迫切希望簡化運維流程。
“技術方案最早是研發人員在我們的戰略需求會議上提出的。會上，一共提出了包括 OceanBase 在內的四個候選數據庫來替換 MySQL。這些數據庫都屬于分布式數據庫范疇”。劉鵬解釋說，之所以從一開始就選定分布式數據庫，是因為分布式數據庫的擴展性更好，能避免單點故障問題，可用性更高，即使某個副本丟失，仍有其他副本可用；同時，對硬件要求較低，在成本上更加節約。
SLA保障無憂，數據庫上云成為必然
目前，食亨的數據庫遷移工作正在有條不紊地推進中。已經遷移的系統運行平穩，成功經受住了中秋、春節、情人節等多個節日流量高峰的考驗。
劉鵬表示，新數據庫的上線給他帶來的直觀感受就是成本降低的同時，性能也顯著提升。特別是在處理連表查詢時，對于千萬級甚至上億條記錄的分組聚合操作，速度比以前快了一倍。此外，新數據庫還消除了 MySQL 的性能瓶頸這一后顧之憂。隨著數據量和業務并發量的增長，OB Cloud 只需通過擴容即可輕松應對，而且可以完全實現自動擴容。
另一個讓劉鵬印象深刻的是 SaaS 服務的 SLA（服務等級協議）得到了有力保障。作為一家 SaaS 服務商，食亨需要向客戶承諾 SLA。然而，現實中總會有各種不可控因素存在，比如通信中斷或者數據中心出現故障等，而 OB Cloud 提供的云端數據服務緩解了食亨不小的壓力。
劉鵬介紹，食亨此前也曾小規模地采用過私有化部署的方式，但實踐中發現設備故障很難避免，而上云之后基礎設施部分的運維交給了云服務商，同時，云天生的彈性擴縮容能力讓食亨可以更從容應對業務需求的變化，大大緩解了 SLA 的壓力。
選擇 OB Cloud 之后，借助其分布式數據庫特性（如多副本模式），極大地提高了數據庫的可用性，而且多中心多副本的容災模式也為食亨提供了很大的靈活性，為業務連續性提供了更為充分的保障。
此外，借助HTAP（混合事務與分析處理）能力，食亨得以簡化技術棧。在 MySQL 時代，食亨需要通過數據庫+數倉來滿足業務需求。而現在，原本在數據倉庫上完成的數據分析可以直接在數據庫上完成，減少了數據遷移工作，并提高了數據分析的時效性。
最后，系統運維人員也從本次數據庫升級中受益匪淺。餐飲行業競爭激烈，運維壓力巨大?，F在通過云平臺和 OB Cloud 提供的監控工具，運維人員可以很容易地發現問題、預見問題的發生，并進行針對性調優，這使得運維工作量降低了一半以上。
劉鵬透露，目前食亨除了繼續推進數據庫遷移工作外，還在探索 OceanBase 更多的能力以更好地滿足業務需求，包括 Data+AI。例如，探索 Text to SQL AI 的應用，讓更多業務人員能夠自助式完成數據分析；利用 AI 進行多語言/方言的播報，以及生成視頻、圖片等宣傳物料等。
“多年的從業經驗告訴我，沒有什么是開發出來后一直不變的?！笔澈啾硎荆凹夹g會不斷進步，我們對客戶的服務也會不斷進步。我們會借助 技術的能力不斷改進對客戶的服務，共同迎接這個不斷快速變化的世界?！?/p>
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