森马引入阿里云 SelectDB 替换原 Elasticsearch + 业务库混合架构，统一分析 16+ 核心业务，打通 BI 组件，大幅简化数据同步链路和分析系统架构。实现复杂查询 QPS 提升 400%，响应时间缩短至秒级，亿级库存流水聚合查询缩短至 8 秒内的显著收益，有效驱动森马全渠道运营效率持续增长与业务创新。
早期架构面临挑战
浙江森马服饰股份有限公司（深交所 A 股：002563.SZ，以下简称“森马”）是中国休闲服饰和童装领域的领先企业，旗下拥有’森马’'巴拉巴拉’两大核心品牌。其中，巴拉巴拉品牌在中国童装市场占有率连续多年位居第一，并跻身全球童装市场前列。集团覆盖线上线下全渠道零售，门店总数达到 8000+ 家。
为应对日渐激烈的零售行业竞争并完成全域业务模式升级，森马启动“全域货通”中台项目，整合线上线下 8000+ 店铺，以帮助缩短订单处理链路，整合线上线下全业务库存，实现库存可视、共享、协同。同时支持售前售后业务中多维度的操作流水分析、灵活多变的BI分析等场景，为全渠道运营提供灵活高效的决策支撑。
为满足上述业务目标，森马基于 Elasticsearch + 分布式 MySQL 构建了一套混合数据分析架构，使用 分布式 MySQL 满足订单查询、库存查询等简单实时的数据分析需求，并使用 Elasticsearch 支持多条件过滤、聚合分析等复杂数据分析场景。
该架构在使用过程中存在下列问题：
- 整体架构复杂且灵活性不足：整体架构中存在 Elasticsearch、分布式 MySQL 两套冗余系统，需要根据业务分析需求的特点来选择合适的系统；业务数据同步至 ES 的链路较为复杂冗长，需经过Canal、Kafka、DataSync等组件，且Canal 订阅会随着源端库实例变配导致 Binlog 位点异常，从而导致数据同步异常；由于Elasticsearch多表关联查询能力薄弱，需要业务程序把复杂的多表关联查询转化为单表查询，业务处理逻辑复杂。
- 数据分析性能不足：面对海量数据聚合计算、多表关联分析场景性能表现较差，难以满足大规模数据下复杂的业务分析需求；不支持标准 SQL 与 DSL 查询语言，无法直接对接集团采购的 BI 套件，难以满足运营、客服人员灵活多变的数据分析需求。
- 运维管理复杂：需同时运营管理 Elasticsearch、分布式 MySQL 两套系统，且 Elasticsearch 的 DSL 查询语法对于开发运维门槛较高；需要对 Elasticsearch 集群、索引进行良好的前期规划，否则后续可能出现集群伸缩缓慢、新增索引字段需要重写历史数据等问题；当进行海量数据复杂查询时，容易触发 Elasticsearch 节点 Full GC 等问题，导致数据分析服务不稳定。
为什么选择阿里云 SelectDB
根据上述业务挑战，森马数字中心研发团队决定引入一款高性能、高灵活性的数据分析引擎简化架构，经多轮技术验证，最终选择阿里云 SelectDB 作为核心引擎，主要基于以下考量：
- 多种分析需求的统一支持：阿里云 SelectDB 可同时满足简单的过滤查询、海量数据的聚合分析、复杂的多表关联查询，无需维护复杂的业务逻辑来实现多表关联分析。此外，阿里云 SelectDB 支持 MySQL 连接协议，可直接对接主流的商业 BI 软件。
- 极致分析性能：阿里云 SelectDB 在 SSB-Flat、TPC-DS 等业界标准性能测试结果中表现领先，体现了大宽表、多表关联等多种场景下均具有极致的分析性能，在前期仿真测试验证过程中，复杂查询有数量级的性能提升。
- 简单易用：
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