OceanBase《DB 大咖说》第 20 期，我们邀请了九机与九讯云的技术总负责人，李远军，为我们分享手机零售企业如何借力分布式数据库OceanBase，赋能 AI 场景，并通过简化架构实现成本管控上的突破与创新。
李远军于2016年加入九机，全程参与了这家区域手机零售商向全国性SaaS服务商的战略转型。从一线技术岗位成长起来的管理者身份，使他对零售行业的生存法则有着深刻理解 —— 在单台手机利润低于50元的微利市场中，任何技术创新的前提都是严格的成本控制。通过引入OceanBase数据库，他成功解决了多数据库并存带来的技术问题，同时借助AI技术为九机开辟了一条降本增效的创新之路。
在手机零售这片红海市场中，九机已深耕近 20 年。凭借线上线下融合的模式，九机的规模不断扩张，在云南、贵州等地拥有 500 多家门店，会员过千万，年营业额达数十亿。此外，九机还基于自身的商业模式孵化 SaaS 平台——九讯云，将自身的零售能力转化为行业解决方案，输出至全国 31 个省市近万家门店，为九机拓展出第二增长曲线。
随着业务规模的不断扩大，复杂的数据库架构、高昂的运维成本以及多租户管理难题，成为九机和九讯云持续发展的“绊脚石”。为此，李远军作为九机和九讯云技术总负责人，带领团队引入 OceanBase 数据库，通过统一数据库简化技术栈、降低成本以及基于 AI 技术的创新等措施，业务效率与系统稳定性显著提升。
一、手机零售行业困局：市场竞争倒逼技术变革
你能想象吗？对零售商来说，一台手机的利润不足 50 元。由于薄利，整个行业对成本非常敏感。李远军从 2016 年加入九机，如今已经成长为九机和九讯云的技术总负责人，对手机零售市场的“抠门”深有感触。“手机零售行业对成本的关注甚至到了抠门的地步，因为不抠门也不行，一台手机的利润不到 50 元。”他解释说。
作为技术负责人，在他的所有决策中，成本都是最为关注的指标之一，数据库选型也不例外。
九讯云的业务系统是伴随着公司的发展而逐步建立起来的。为了节省成本，团队不断打磨研发能力，自研了大部分的企业软件系统，能使用开源软件的都尽量使用开源软件，比如中间件、数据库等。另一方面，为了应对某一时期的业务需求，企业不断引入新的技术栈，也导致了“技术债”的累积，数据库就是其中之一。
经过 20 多年的发展，九讯云形成了多种数据库并存的局面，包括早期的 SQL Server、现在大量使用的 MySQL、以及少量 PostgresSQL、TiDB、MongoDB 数据库等等。随着 AI 时代更多智能化业务场景的出现，引入适配向量数据的 AI 技术栈也成为必需，多种数据库并存给九讯云带来很大的运维压力，也推高了运维成本。
“人才招聘就是一个难题。九机总部位于昆明，不像北上广深这些大城市拥有各种各样的人才。比如，懂 MongoDB 的人在这里就不好找。”李远军说。
不过，更大的挑战是随着九讯云业务规模的不断扩大，用户需求多样化，对后台数据库的要求越来越复杂，原来一直在用的 MySQL 已经无法满足这些需求。
以九讯云的多租户隔离为例。九讯云的客户根据门店规模将客户分为大、中、小三类，其业务场景差异显著。比如：大型租户要求独占资源以保障性能，中小型租户则需共享资源但保持一定的隔离性。如果继续采用 MySQL，将有大量的集群需要进行运维管理，不仅运维成本高，还无法灵活分配资源，以九讯云现有的人力根本不够用。
另外，数据量还在不断增加，如果继续用 MySQL，就要分库分表，运维复杂性还会越来越高。
鉴于这些问题已经制约了九讯云的长期发展，于是，2023 年数据库的替换升级提上了议事日程。
二、选择OceanBase破局：从技术债务到技术资产
“我们的最低需求要能替换 MySQL，满足我们现在的业务需求；此外，最好还能替换其他几个数据库。当然，成本不能增加。”李远军说。
根据上述要求，九讯云对流行的一些数据库，包括各种 RDS、TiDB、OceanBase、PostgresSQL 等进行了评估,初步选中了 OceanBase，包括开源的 OceanBase 和云数据库 OB Cloud，随后对 OceanBase 进行了充分的测试。
“当时 OceanBase 的支持力度很大，帮助我们对 OceanBase 进行了功能测试、兼容测试，确认 OceanBase 能满足我们关于成本以及后续的可扩展性需求。”李远军介绍，评估中也有一款分布式数据库表现也很稳定。不过相比 OceanBase，它存在存储成本高、对网络带宽敏感等不足。“最终我们敲定使用 OceanBase。”李远军说。
李远军介绍，OceanBase 打动他的是这些能力：
- 多租户能力：OceanBase 支持租户间资源的灵活隔离，能够充分满足不同租户对性能与成本的需求。
- 统一技术栈：OceanBase 全面兼容 MySQL 协议，提供 JSON、多模能力，可以帮助我们整合 MongoDB、TiDB 等不同数据库，极大地简化了系统架构，降低了运维成本。
- 成本优化：OceanBase 的高压缩率（只要原来 1/6 左右的存储空间）大幅降低了存储成本，其分布式的架构也能够支持系统灵活扩容。
- 部署灵活：OceanBase 是独立的第三方数据库供应商，既可以私有化部署，也提供云数据库 OB Cloud，且支持多云部署。这个能力对九机和九讯云非常关键，因为九讯云有一些客户就是私有云部署，数据库要部署在自己的数据中心。同时，客户也可能会选择不同的云服务商，而 OB Cloud 在多个云平台都可以提供服务，为九讯云提供了很大的灵活性。
2024 年下半年，九讯云的数据库替换工作正式开始，先从边缘、辅助系统开始，然后逐步推进到核心业务系统。从已完成数据库迁移的系统运行结果看，成本节约、软件架构简化、性能稳定等特点一一都得到了验证。OceanBase 的能力都没有让李远军失望。
以统一软件栈为例，九讯云原来有个应用基于文档数据库 MongoDB。由于 OceanBase 能支持 JSON 数据类型，且功能上也能替代 MongoDB，李远军果断选择从 MongoDB 迁移到 OceanBase。
“这个切换可以说皆大欢喜，开发人员只要统一用 SQL 就好，不要学 MongoDB 的语法，运维人员也不要掌握 MongoDB 的运维。我们不再为找懂 MongoDB 的人发愁了。”李远军说。
三、AI探索：创新驱动零售效率革命
实际上，OceanBase 给九讯云带来的好处远不只一个强大的数据库引擎，而是一次技术重构的机会，一个创新的技术底座。以 OceanBase 作为向量数据底座，九讯云的几个 AI 项目已经顺利落地。
随着生成式 AI 技术的成熟，九讯云也在积极探索通过大模型+向量数据库（即 RAG）方式实现 AI 的落地。
李远军介绍，以前向量数据库用的是开源的 Milvus，这是一个专业的向量数据库，需要为它专门准备一套资源。而现在有了 OceanBase，九讯云需要的向量化能力 OceanBase 都已经具备，且实现对 Milvus 的向量能力整合，极大地简化了软件架构，推动几个 AI 项目顺利落地。
场景一：九讯云商城手机壳拍照搜索
手机门店的销售除了手机外，配件（如手机壳）也是一个重要的收入来源。配件大多是非标品，种类繁多，更新快，售价不高，无法做到一货一码（条码）。
以前，顾客要购买，店员会拿着手机壳一个个进行肉眼比对，找到对应的 SKU 信息，然后出单，费时不说，在多个型号外观相似的情况下还容易出错。现在店员通过九讯云开发的手机 APP 中的拍照搜索，能快速定位该实物的 SKU 信息，进入加单流程。
李远军介绍，这一功能用到了 OceanBase 新增的向量检索能力。他们事先将配件图片进行向量化（Embedding），存储在 OceanBase 的数据库中，需要时就可以直接通过向量索引进行搜索，提高了店员的工作效率，也改善了顾客的体验，效果非常好。
场景二：商品信息自动匹配
九讯云借助 OceanBase 的向量能力落地 AI 应用的第二个场景是商品名的自动匹配。九讯云的一些客户在将老系统迁到九讯云时，需要将原有的系统导入到九讯云的商品库中。不同系统的商品命名差异大，一个商品可能存在不同的名称（如“苹果 15”与“iPhone 15”），传统关键词匹配的准确率低、且匹配规则复杂、开发工作量大。九讯云调用大模型，基于 OceanBase 数据库向量功能实现语义上的快速匹配，实现了高精度的语义相似度搜索，搜索准确率提升至 90% 以上，工作效率得到明显提升。
场景三：知识库构建
九讯云当下正在做的一个工作是将企业 SOP、售后流程等知识经过 Embedding，存储到 OceanBase 中，通过 Dify 平台+Deepseek-R1+OceanBase，进行九讯云全平台的智能化升级改造，搭建企业自己的知识库，通过自然语言查询进行智能问答、知识共享，从而提升工作效率，快速对员工进行赋能。目前该功能正在测试，预计很快就会正式上线。
“这些 AI 应用虽然简单，但实实在在地给我们带来了商业价值。而 OceanBase 给了我们一个强大的技术底座，让我们可以通过‘成本管控+技术精简+AI 赋能’的切实解决了业务遇到的问题，实现降本增效，助力企业发展。”李远军表示。
实际上，对于 AI 的应用李远军还有很多的考虑，未来也将逐步探索更多场景。比如，利用 SQL+AI 的能力，将 AI 用于库存管理、物流管理以及调度等，从而优化库存结构，减少库存积压和缺货现象。
李远军表示，未来九讯云会继续深耕 AI 与数据库的融合应用，借助 OceanBase 的强大数据处理能力和 AI 技术的智能分析能力，不断挖掘数据背后的价值，为业务赋能。
