# 案例背景
– 电商实时数据大屏
– 数据量：日增1亿条
– 刷新频率：5秒
– 并发用户：1000+

# 实施方案，from DB视频:www.itpux.com。

1. 数据采集
– 业务系统：订单、支付
– 采集方式：Flink CDC
– 数据格式：JSON
– 采集延迟：< 1秒 2. 实时计算 - 计算引擎：Flink - 窗口大小：5秒滑动窗口 - 聚合计算：SUM/COUNT/AVG - 输出目标：OceanBase 3. 数据模型 obclient> CREATE TABLE fgedu_realtime_metrics (
metric_time TIMESTAMP NOT NULL,
metric_type VARCHAR(50) NOT NULL,
metric_value DECIMAL(18,4),
region VARCHAR(50),
PRIMARY KEY (metric_time, metric_type)
) PARTITION BY RANGE (UNIX_TIMESTAMP(metric_time))
(
PARTITION p_current VALUES LESS THAN MAXVALUE
);

4. 查询优化
— 实时GMV查询
SELECT
metric_type,
SUM(metric_value) as gmv
FROM fgedu_realtime_metrics
WHERE metric_type = ‘GMV’
AND metric_time >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 5 MINUTE)
GROUP BY metric_type;

5. 实施效果
– 数据延迟：< 3秒 - 查询响应：< 100ms - 并发支持：2000 QPS - 数据准确性：99.99%

# 案例背景
– 金融风控系统
– 交易量：日增1000万笔
– 风控规则：1000+条
– 决策延迟：< 100ms # 实施方案 1. 架构设计 交易请求 -> 风控引擎 -> OceanBase -> 决策结果
|
v
规则引擎

2. 数据模型
obclient> CREATE TABLE fgedu_risk_rules (
rule_id INT PRIMARY KEY,
rule_name VARCHAR(200),
rule_expression TEXT,
risk_level INT,
status VARCHAR(20)
);

obclient> CREATE TABLE fgedu_transaction_risk (
trans_id BIGINT PRIMARY KEY,
user_id BIGINT,
amount DECIMAL(18,4),
risk_score INT,
risk_rules VARCHAR(500),
decision VARCHAR(20),
create_time TIMESTAMP
) PARTITION BY HASH(user_id) PARTITIONS 128;

3. 实时风控查询
— 用户风险评分查询
SELECT
user_id,
COUNT(*) as trans_count,
SUM(amount) as total_amount,
AVG(risk_score) as avg_risk
FROM fgedu_transaction_risk
WHERE user_id = 12345678
AND create_time >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 24 HOUR)
GROUP BY user_id;

4. 实施效果
– 风控延迟：< 50ms - 日处理量：1000万笔 - 准确率：99.5% - 误报率：< 0.1%

# 案例背景
– 电商推荐系统
– 用户数：1亿
– 商品数：1000万
– 推荐QPS：50000

# 实施方案

1. 架构设计
用户请求 -> 推荐引擎 -> OceanBase -> 推荐结果
|
v
特征工程

2. 数据模型
obclient> CREATE TABLE fgedu_user_features (
user_id BIGINT PRIMARY KEY,
feature_vector BLOB,
update_time TIMESTAMP
);

obclient> CREATE TABLE fgedu_item_features (
item_id BIGINT PRIMARY KEY,
category_id INT,
feature_vector BLOB,
update_time TIMESTAMP
);

obclient> CREATE TABLE fgedu_user_behavior (
user_id BIGINT,
item_id BIGINT,
behavior_type VARCHAR(20),
behavior_time TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (user_id, item_id, behavior_time)
) PARTITION BY HASH(user_id) PARTITIONS 256;

3. 实时特征计算
— 用户实时兴趣
SELECT
item_id,
COUNT(*) as interaction_count,
MAX(behavior_time) as last_interaction
FROM fgedu_user_behavior
WHERE user_id = 12345678
AND behavior_time >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 7 DAY)
GROUP BY item_id
ORDER BY interaction_count DESC
LIMIT 100;

4. 实施效果
– 推荐延迟：< 20ms - 点击率：提升30% - 转化率：提升20% - 系统可用性：99.99%