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导语
腾讯云数据仓库TCHouse-D助力盖雅工场构建了架构简洁、查询高效的报表平台。目前该平台已经支撑了盖雅工场上千个租户的实时报表需求，报表查询时效性整体可达亚秒级，相较原架构，查询耗时平均降低70%，整体开发效率提升50% ，资源成本降低20%，大幅实现了降本提效，深得各业务及数据部门的认可。
作者：盖雅工场技术中台
公司简介
盖雅工场成立于2009年，是一家以「科技让劳动力更高效」为使命的中国科技企业，致力于为全球企业提供智能化劳动力管理云服务。通过覆盖企业人效管理全生命周期的咨询+SaaS软件+运营服务解决方案，助力企业实现人效提升与数字化转型。
目前，盖雅工场的客户分布在全球32个国家与地区，每天为全球1,800余家客户的600余万员工提供盖雅的服务。
盖雅工场专注于解决企业在劳动用工方面的四大问题：「需要多少人」、「实际多少人」、「干得怎么样」、「怎样找到人」，利用科技手段预测劳动力需求并排班，优化调度劳动力安排并补充灵活劳动力，管理多样化劳动力队伍的出勤与时间，分析并提升劳动力效率与销售效能，同时连接劳动力市场中的企业与一线员工，实现降本增效、满意且合规。
业务介绍及早期痛点
聚合报表服务是盖雅工场最核心的数据服务，为上千SaaS租户提供实时报表，覆盖劳动力人员分布、劳动力流动、离职、考勤、薪酬和审批流等关键业务环节。随着盖雅工场全球化业务的推进，聚合报表服务积累了海量数据，上游数据来自近百个MySQL实例，原始库表数量超5万张，然后需要根据不同场景进行实时分析，向B端用户提供人员分布、流动离职、考勤、薪酬和审批流等实时报表，业务报表数量达到数千张。
1. 早期架构
早期使用自建的 TiDB 和 StarRocks 集群进行支持上述需求。
链路1：自建 Data Migration -> TiDB
链路2：自研 Flink CDC +Kafka -> StarRocks
2. 问题和挑战
随着盖雅工场全球化业务的推进，聚合报表服务积累的数据规模越来越大，查询并发也越来越高，为应对不断增长的查询分析诉求，盖雅自建了多套集群，运维成本和资源成本不断提升。但即便这样，在业务高峰期租户集中查询时，还是存在报表服务访问慢等问题，导致客户体验严重受损。
1) 为了应对实时计算任务，自建了多套 Flink + TiDB/StarRocks 集群，整体计算和分析链路长、维护难度大，且集群异常无原厂支持；
2) 性能不足：月底和月初会带来周期性的业务高峰，TiDB 数据库查询严重性能不足，且集群人工扩容流程冗长、扩容过程持续数小时、期间业务读写均受到影响；
3) 开发效率低+缺乏资源隔离：历史 SQL 代码执行效率低，多张表联合查询并通过 SQL 做权限管控，一个租户 SQL 可能占满 TiDB 集群 CPU；
4) 自研的数据同步服务覆盖场景有限：TiDB集群部署较早版本陈旧，与业务侧数据库 MySQL 8.0版本无法完全兼容性，数据同步异常频率较高；自研的 Flink CDC 同步工具覆盖技术场景有限，需不断迭代满足线上场景；
5) 公司 BI 类产品无统一的数据仓库，搭建了多套数仓库，数据没有实现高效共享，存在资源浪费的情况；
选型思路
为降低集群运维成本、提升实时查询效率，盖雅决定引入一款新的实时数仓来搭建新的数据平台，同时希望新的 OLAP 引擎可以具备以下能力：
1)性能强，可以在海量数据场景下实现快速响应；
2)支持高并发查询，可满足日常业务的报表分析需求；
3)支持 Join 操作，可满足不同业务用户灵活多变的分析需求；
4)具备良好的资源隔离能力，降低不同租户间的业务影响；
5)统一数仓构建，运维简单，缩减运维人力的投入和成本的支出，实现降本提效；
6)社区活跃，在使用过程中遇到问题，可迅速得到解决。
综合以上要求，盖雅快速定位了Apache Doris ，Apache Doris具备强悍的多表Join查询能力、高并发能力，完全可以满足盖雅日常的业务报表分析需求。除此之外，Apache Doris可以同时支持实时数据服务、交互数据分析和离线数据处理多种场景，并且架构简单，可有效降低集群运维成本。
同时，盖雅也了解到腾讯云数据仓库 TCHouse-D 这款产品。作为一款云上的实时数仓产品，腾讯云数据仓库TCHouse-D 100%兼容开源Apache Doris，具备企业级的高可用能力，且提供全托管的产品服务，可很方便的进行精细化集群管理、资源快速伸缩、数据备份恢复、异常监控及巡检定位等操作，同时在业务开发过程中TCHouse-D还会提供专家指导，盖雅基本无需关注集群运维，即可快速完成业务开发上线。
另外在数据同步方面， 腾讯云数据仓库TCHouse-D无缝集成了腾讯云WeData的数据集成 ，通过白屏化操作即可高效实现业务库到TCHouse-D的实时数据同步，并支持自动批量建表、字段类型自动映射、高负载情况下自动限流等功能，有效提升迁移效率并保障业务稳定。
新的架构及方案
基于以上优势，盖雅最终选择与腾讯云大数据合作，并采用腾讯云数据仓库 TCHouse-D + 腾讯云 WeData 来搭建新的实时报表体系，架构如下：
源端 MySQL 数据经过 WeData 的数据集成进行自动数据转换后，入库到 TCHouse-D 中进行聚合分析和实时自定义分析。另外为保障数据安全，针对关键业务还创建了主备集群进行容灾，若主集群发生业务问题，可快速切换至备集群，避免长时间业务影响。
数据流向如下图所示：
应用实践
1.库表设计
考勤业务是盖雅产品的核心功能，而考勤中的一个核心点是“时间”，因此在初期设计阶段，为了更好地发挥腾讯云数据仓库 TCHouse-D 的性能，盖雅技术团队结合专家建议，参考以下实践进行了库表设计：
Key列选择：将最常用的查询条件字段加到 key 列，区分度越大、频次越高的查询字段越往前放；
分区设置：基于时间创建Range动态分区，提升查询性能的同时，可支持分区的生命周期管理；
分桶设置：先对表的数据量进行预估，视情况配置分桶数，保障每个分桶大小保持在 1-10G 之间；
索引设置-尽量命中前缀索引：最常⽤的查询字段尽量放在表的最前面，以此命中前缀索引；如果不能，放到分桶字段⾥；
索引设置：大基数列（5000以上，如身份证号）进行“in”或者“=”查询时，选择 BloomFilter 索引；
索引设置：非主键列查询，引入倒排索引进行加速；
副本设置：考虑数据安全，副本数设置为3。
2.表原子替换
在考勤月结期间，考勤员为了获得员工本考勤周期最准确的考勤结果，通常会发起批量重算员工考勤记录的操作。由于此场景下业务表无法设定一个增量字段来存储数据，后端的处理动作是先删除历史数据再写入最新数据(亦即批量全删全写)，这给 BI 分析师构建员工每日考勤模型带来了相同困境。早期他们采用全删全写，但势必会存在后端在删除、前端客户在查询的现象，造成无法查看数据的异常。
为解决此场景痛点，数据工程师使用“表原子替换”功能，通过 CREATE TABLE LIKE 语句创建一个相同结构的新表，将新数据导入新表后，即可通过替换操作原子替换旧表，过程中实现数据版本的秒级切换，全程对业务透明。类似的场景，在盖雅的业务中还有很多。
----- 创建新表（保留原表结构）
CREATE TABLE new_table LIKE old_table; ----- 导入新数据（全量）：
INSERT INTO new_table SELECT ...; ----- 原子替换（零中断切换）：
ALTER TABLE old_table REPLACE WITH TABLE new_table
[PROPERTIES("swap" = "true")]3.数据管理
数据质量的好坏直接决定了数据同步、数据查询的效率，对后续业务实施尤为重要，所以在数据管理方面，盖雅技术中台制定了约束规范：
数据库/表命名：不支持以数字开头，中划线-命名；
数据表主键：必须有独立的主键且主键列长度需<160（注：特殊场景，如业务表无独立主键而是联合主键，联合主键第一个栏位需存储经常变化的数据，且联合主键栏位总数<=3，联合主键栏位总长度需<160）
业务表管理：禁止修改字段名称(包含栏位字母的大小写互换)
数据存储：栏位中存储的数据总长度需<65533字节，如业务库表中存有图片base64、html等超文本的数据，此类的数据表无法进行同步
4.数据同步
使用腾讯云 WeData 进行MySQL数据实时同步，同步过程中无需进行SQL/代码开发，即可自动进行一键自动建表、字段类型映射、数据精度对齐、DML过滤、DDL同步等操作，大幅降低了操作成本，且过程中WeData会实时监控TCHouse-D的集群负载情况，进行自动限速，保障集群健康。
5.数据备份与恢复
使用TCHouse-D的备份恢复功能周期性的将数据导入到对象存储COS中进行备份，避免数据误删除或丢失的情况发生。比如当因某些原因导致Flink同步任务失败、无法从 Checkpoint进行启动时，可读取最新的数据进行同步，历史缺失数据通过外部表进行修复，使得同步任务能够快速恢复。
6.监控告警
将腾讯云产品（腾讯云数据仓库TCHouse-D、WeData数据集成）两类告警接入盖雅飞书，做到实时预警。
另外对于重要的单表，我们还会通过程序进行比对，如比对业务库数据和TCHouse-D的数据，来进行数据质量、报表质量稽查告警。
收益总结
盖雅工场将自建TiDB+StarRocks完全迁移到腾讯云TCHouse-D上，借助其向量化查询、数据预聚合、丰富的索引等方式实现了查询性能的巨大提升，通过TCHouse-D的集群弹性伸缩能力实现快速扩缩容，并配合合理业务拆分+Workload Group资源组的方式对集群内租户进行资源隔离，充分避免不同租户见的资源抢占。配合WeData数据集成，实现全程自动化同步与智能限流，避免集群过载。
1.性能提升：同配置下TCHouse-D 2.0比TiDB查询效率平均提升70%；
2.弹性伸缩：基于全托管的TCHouse-D+专线实现多云统一数据报表，业务高峰快速水平扩缩容。
3.开发运维降本：统一技术栈，标准SQL开发，开发效率提升50%；无需关注集群运维，运维成本大幅降低；
4.成本降低：通过性能优化和架构整合，TCHouse-D对比TiDB+StarRocks节省20%成本。
未来规划
截至目前，盖雅95%的数据分析类业务已迁移至腾讯云数据仓库TCHouse-D，并得到了很好的效果，深得各数据部门、业务部门的认可。未来盖雅将继续深度加强同腾讯云大数据团队的合作，配合产品的不断更新迭代，进一步提升实时数据处理的能力。近期关注的重点能力包括：
部分列更新：减少不必要的数据写入和锁竞争，降低I/O和CPU开销，实现数据更新和查询性能的双重提升；
异步物化视图：空间换时间，支持分区级数据自动增量刷新，进一步提升复杂查询报表的性能；
基于CCR的主备容灾：通过CCR实现主备集群间的实时同步，降低集群综合负载，提升主备容灾的及时性和易用性；
存算分离：升级至腾讯云数据仓库 TCHouse-D的存算分离版本，降本的同时，进一步提升资源弹性、和资源隔离能力，更好的应对业务波峰波谷问题，并提升不同租户间的资源隔离效果。
最后，感谢腾讯云大数据团队，感谢其对问题的快速响应和积极的技术支持。
END
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