「雙十一」過後，你的數據庫還好嗎？
剛剛過去的「雙十一」對線上零售業來說是一場全方面的壓力測試。在美國，十一月末的「黑色星期五」(Black Friday)和「雙十一」有着異曲同工之妙，對線上零售商來說也是一年一度的大考。
本篇文章中，我們將主要基於2019年美國的「黑色星期五」的經驗，談談什麼樣的數據庫才能幫助企業在購物季順利通關。
去年的「黑色星期五」是美國史上最大的節日購物季，銷售額預計將首次超過一萬億美元。
然而就在這個重要關頭，Nordstrom Rack（類似奧特萊斯的品牌折扣店）和Costco（美國最大的連鎖會員制倉儲量販店）的網站卻遇到了問題。他們的網站先是完全陷入癱瘓，根本無法訪問，隨後Costco在網頁上貼出了「響應時長較長」的告示。
2019年黑色星期五前後，Costco的首頁上方黃色條欄中出現了「The website is currently experiencing slow response times.（網站現在響應時間較長）」的提示消息。
Source: NBR.com
其實這並不是什麼新鮮事，在2018年的「黑色星期五」期間，美國的另一家大型服裝零售商J.Crew就已經有過類似的經歷了——他們因網站完全崩潰而損失了70萬美金。Nordstrom Rack和Costco可能以為這種事兒不會發生在他們身上，然而他們錯了，並且他們為此付出了沉重的代價。
很顯然，如果顧客根本沒法開始購物，商家將很難達到電商銷售目標。根據行業觀察家的估計，Costco僅僅一天的網站故障就讓他們損失了將近一千一百萬美金。除此之外，想要在「黑色星期五」大採購的顧客們也很可能會因為糟糕的網站體驗而變得興趣缺缺。
顧客們在經歷一次負面體驗後，不再支持該品牌的概率提高了四倍。要知道，你的競爭者們與你之間只有”點幾次鼠標”的距離。所以為了你的利益着想，你應該盡一切努力確保你的網站運行如常。
直白地說，當你的顧客想立刻得到什麼東西，但是你的技術棧不能滿足這些需求時，你就該升級你的數據庫了。要不然，在這一年一度的盛大時刻，你將不能跟上顧客的需求——這將同時惹煩你的顧客並搞砸你的收益。
像是「黑色星期五」和「雙十一」這樣的購物季可能成為零售商的高光時刻，但也可能讓零售商從此一蹶不振——你可能在此期間大把大把地賺錢，同時還大幅提高了顧客的忠誠度；也可能沒能完成目標，同時還要處理客戶的抱怨、短缺的收益以及受損的品牌形象。
相比出這些問題之後再花一整年去收拾爛攤子，對購物季及隨後間歇性的運行中斷的最佳處理方式，就是根本不要去經歷這些。
怎麼才能做到這點呢？提前做好準備，確保當瘋狂的購物者湧入你的網站或APP時，網站的數據庫可以處理大量的數據湧入而不會出現宕機問題。好消息是這並沒有聽起來那麼難做到——事實上，如果你選擇了正確的數據庫，這簡直輕而易舉。
如何選擇正確的數據庫？以下五點可能是你需要關注的：
可用性：
你承受不起在任何一個主要的活動中存在宕機時間，所以尋找一個可以提供100%在線時間的解決方案吧。這取決於你的運營規模，不過僅僅幾分鐘的宕機就可能引起非常多的損失。
雲原生：
正確的數據庫應該能夠支持混合雲和多雲環境，讓你能夠在離顧客最近的多個地理位置運行你的程序。這是一種保證每個顧客都能擁有即時的且不間斷的體驗的簡單方法——無論是住在你的公司總部旁邊的顧客或者是住在地球另一端的顧客。
伸縮性和分佈式：
為了達到最優的效果，尋找可以簡便地伸縮並且橫跨內部數據中心和雲提供商分佈的數據庫吧。在正確的分佈和複製策略的加持下，你的數據庫可以具有高響應性且能並發處理上百萬條事務。
安全性：
由於顧客會提供諸如銀行卡卡號和付款信息等敏感信息，你會希望能夠根據GDPR等條例做好合規，你的數據庫需要高度的安全性。你應該非常不樂見自己因為違反這類法律而被罰款。
性能：
由於顧客會提供諸如銀行卡卡號和付款信息等敏感信息，你會希望能夠根據GDPR等條例做好合規，你的數據庫需要高度的安全性。你應該非常不樂見自己因為違反這類法律而被罰款。
與前文中提到的Nordstrom Rack和Costco類似的是，梅西百貨也曾面臨流量劇增的問題。
作為全世界規模最大且歷史最悠久的百貨商店之一的梅西百貨(Macy』s)，其電商平台和線上商店的快速成長迫使他們不得不轉向現代的方式來處理大量的數據——梅西百貨需要的是比他們曾用的關係型數據庫更為強大且靈活的解決方案。
在使用DSE後，梅西百貨的商品目錄增加了10倍，同時其商品目錄數據的刷新時間縮短了6倍。
DataStax Enterprise幫助梅西百貨達到了這些目標。在使用DSE後，梅西百貨的商品目錄在沒出現任何問題的前提下增加了10倍，同時其商品目錄數據的刷新時間縮短了6倍。不僅如此，梅西百貨在APP上的銷售額和企業的股票價格都有大幅成長。
「我再也不需要在夜晚擔憂商品目錄，因為它已經得到了10倍的成長。我們很容易就做到了，這在技術上和商業上都不是問題。如果他們想要再增加商品目錄，我們還可以再增加，而且做到這些其實並不會花很多錢。我不再認為非得要擁有關係型數據庫這種技術了。」
——梅西百貨高級架構師Peter Connollly
DataStax Enterprise的可用性和伸縮性支持零售企業為顧客們提供無縫的使用體驗，從而提高顧客的滿意度和忠誠度，並為企業帶來更好的形象和更多的利潤。
對於DataStax Enterprise (DSE)來說，連續的可用性和無限的伸縮性是被建構在其核心架構中的。因為DSE採用了一種無主結構(masterless architecture)，在集群中的任意一個節點都可以回應讀請求或寫請求。
每一個節點都是完全相同的、獨立自治的且100%功能在線的。這意味着任意一個節點都能處理前來的請求，隨後數據會在集群的節點間被複制。這種架構通過極高的可用性和無宕機時間，為購物季提供了無縫且持續在線的購物體驗。
