在 AI 加速滲透各行各業(yè)的當(dāng)下，數(shù)據(jù)底座正在發(fā)生深刻變化。數(shù)據(jù)庫，已不再只是“存數(shù)據(jù)的地方”，而正演進(jìn)為支撐實時分析、智能決策與業(yè)務(wù)增長的關(guān)鍵引擎。

在近日舉辦的2026 阿里云 PolarDB 開發(fā)者大會 · 云原生技術(shù)分論壇上，來自阿里云、英特爾、嗶哩嗶哩、古茗、茶百道、森馬、收錢吧等多家頭部企業(yè)的技術(shù)負(fù)責(zé)人齊聚一堂，共同探討“Data + AI 一體化”如何重塑企業(yè)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。

在這場高規(guī)格的技術(shù)盛會上，全來店技術(shù)總監(jiān)趙志軍受邀登臺，分享全來店在連鎖餐飲SaaS場景下，基于 PolarDB IMCI 的真實實踐與思考，成為大會中少有的、深度結(jié)合餐飲業(yè)務(wù)場景的技術(shù)演講之一

01 餐飲 SaaS 的真實挑戰(zhàn)，交易和分析，從來不是一道簡單的題

在演講中，趙志軍并未從抽象技術(shù)開始，而是回到了餐飲行業(yè)最真實的業(yè)務(wù)現(xiàn)場。

連鎖餐飲的日常運(yùn)營，天然具備兩種“同時發(fā)生”的需求：

一邊是高并發(fā)、強(qiáng)一致的交易場景——點單、支付、庫存扣減、會員積分；

另一邊是強(qiáng)實時、多維度的分析需求——營業(yè)報表、門店對比、品類分析、經(jīng)營復(fù)盤。

當(dāng)門店規(guī)模擴(kuò)大到數(shù)百、上千家，這兩類負(fù)載往往會在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫架構(gòu)中相互擠壓：

報表一跑，交易變慢

高峰一來，系統(tǒng)吃緊

分庫分表之后，運(yùn)維和一致性成本陡增

“很多時候，問題不在業(yè)務(wù)復(fù)雜，而在底層能力是否匹配。”趙志軍在現(xiàn)場指出。

02 全來店的選擇，不是多一套系統(tǒng)，而是一體化 HTAP

作為一家在2024年獲得收錢吧投資、專注服務(wù)連鎖企業(yè)的餐飲 SaaS 平臺，聚焦連鎖管理、會員營銷、數(shù)據(jù)報表等核心場景，每天要承載數(shù)萬家門店的實時交易與分析需求。午晚高峰的流量洪峰、庫存扣減的并發(fā)沖突、實時報表的秒級響應(yīng)，這些都是餐飲數(shù)字化運(yùn)營中的典型挑戰(zhàn)，也對底層數(shù)據(jù)庫提出了極高要求。

在數(shù)據(jù)庫選型過程中，全來店并未選擇“交易一套、分析一套”的傳統(tǒng)方案，而是將核心目光放在了HTAP（混合事務(wù)與分析處理）能力上。

最終，全來店選擇了PolarDB IMCI（行列混合存儲引擎）

同一份數(shù)據(jù)，同時支撐交易與分析：交易走行存，分析走列存，無需同步、無需雙寫

分析查詢自動與交易隔離：報表、下鉆不再影響門店收銀與點單

百億級數(shù)據(jù)，秒級返回：讓“實時經(jīng)營分析”真正成為可能，而不是口號

03 面對餐飲高峰，真正做到“彈得上、收得回”

餐飲行業(yè)的另一個典型特征，是極其明顯的流量峰谷

午市、晚市、節(jié)假日、營銷活動……對系統(tǒng)彈性的要求，遠(yuǎn)高于普通業(yè)務(wù)場景。

趙志軍在分享中提到，全來店基于PolarDB Serverless能力，實現(xiàn)了：

高峰期秒級彈性擴(kuò)容，業(yè)務(wù)無感知

低峰期自動回收資源，降低整體成本

無需人工干預(yù)，系統(tǒng)隨業(yè)務(wù)節(jié)奏自然伸縮

這背后，是數(shù)據(jù)庫層面真正的云原生能力，而不是簡單的“加機(jī)器”。

04 穩(wěn)定性，是餐飲系統(tǒng)最重要的“隱形能力”

在餐飲 SaaS 場景中，穩(wěn)定往往比炫技更重要。

圍繞高并發(fā)寫入與庫存熱點問題，全來店在 PolarDB 的支持下，落地了多項關(guān)鍵優(yōu)化：

B-tree 并發(fā)控制優(yōu)化

熱點行補(bǔ)丁，大幅提升單行并發(fā)能力

秒級 DDL、并行DML，顯著降低運(yùn)維風(fēng)險

最終，在50億級數(shù)據(jù)規(guī)模下，全來店整體寫入性能相比傳統(tǒng) MySQL 架構(gòu)提升約3倍，庫存等熱點場景的并發(fā)能力提升更是達(dá)到數(shù)十倍量級

05 與行業(yè)頭部同臺，是實力的最好注腳

本次論壇上，古茗、茶百道、嗶哩嗶哩、森馬等行業(yè)頭部企業(yè)，也分別分享了其在大規(guī)模業(yè)務(wù)下的數(shù)據(jù)庫實踐。

在這樣一個以“真實業(yè)務(wù)復(fù)雜度”為前提的技術(shù)場合，全來店作為餐飲 SaaS 企業(yè)代表登臺，本身就體現(xiàn)了其在底層架構(gòu)與研發(fā)能力上的成熟度。

這不僅是一場技術(shù)分享，更是一次向行業(yè)證明：面向餐飲的 SaaS，同樣可以擁有一流的數(shù)據(jù)底座與工程能力。

06 技術(shù)的終點，始終是更好的經(jīng)營體驗

演講最后，趙志軍提到，全來店未來將持續(xù)探索更多能力邊界，包括多活架構(gòu)、實時分析能力深化等方向。但不變的前提只有一個——讓技術(shù)，真正服務(wù)于連鎖餐飲的穩(wěn)定經(jīng)營與持續(xù)增長。

當(dāng)數(shù)據(jù)庫不再成為限制，餐飲企業(yè)才能把更多精力，放回到產(chǎn)品、服務(wù)與品牌本身。

這，正是全來店持續(xù)投入研發(fā)的意義所在。