方案背景

背景信息

云数据库RDS MySQL基于阿里巴巴的MySQL源码分支，经过双十一高并发、大数据量的考验，拥有优良的性能。RDS MySQL支持实例管理、账号管理、数据库管理、备份恢复、白名单、透明数据加密以及数据迁移等基本功能。更多信息，请参见云数据库RDS MySQL概述。

阿里云实时计算Flink版是一套基于Apache Flink构建的⼀站式实时大数据分析平台，提供端到端亚秒级实时数据分析能力，并通过标准SQL降低业务开发门槛，助力企业向实时化、智能化大数据计算升级转型。更多信息，请参见什么是阿里云实时计算Flink版。

表格存储（Tablestore）是阿里云自研的多模型结构化数据存储，可提供海量结构化数据的存储和查询分析服务。表格存储的分布式存储和强大的索引引擎能够支持PB级存储、千万TPS以及毫秒级延迟的服务能力。更多信息，请参见什么是表格存储。多元索引基于倒排索引、列式存储、空间索引等，可解决大数据的复杂查询、分析聚合等需求。通过为数据表创建多元索引，可实现全文检索、前缀查询、模糊查询、组合查询、统计聚合等功能。

样例场景

某大型连锁超市会实时产生大量的消费数据，通过分析这些数据统计每分钟不同商品类别的GMV（商品交易总额），得到商品售卖热度、门店经营状态等信息，便于辅助经营者的商业决策。

架构设计

样例场景的实现过程说明如下，架构图如下图所示。

1. 使用云数据库RDS作为商品消费订单的存储库并通过mysql-cdc connector作为源表接入实时计算Flink。
2. 使用表格存储作为商品元信息的存储库并通过ots connector作为维表接入实时计算Flink。
3. 在Flink流计算作业中关联消费记录和商品信息数据并写入表格存储中。
4. 基于表格存储多元索引或者SQL查询功能进行数据分析。