2010 年，g7 正式為物流運輸行業提供面向車隊管理的 saas 服務，經過持續創新，通過軟硬一體化的產品技術能力，致力於數位化每一輛貨車，以實時感知技術創造智慧型物流新生態。g7 為客戶提供全方位的資料服務、智慧型的安全和運營管理、手機管車、數字運力、以及 etc、油和金融等增值服務。
目前，g7 連線了 600,000 輛貨車，每天行駛 6500 萬公里（可繞地球赤道 1625 圈），13.5 億個軌跡點和 2,200 萬次車輛事件觸發，並且以直線速度飛速增長。g7 每天產生的車輛行駛、狀態、消費等資料超過 2t，飛速增加的車輛、資料型別和複雜的金融業務，使得資料庫的事務、分析、擴充套件和可用性面臨巨大的挑戰。
在大量的車輛資訊和軌跡相關資料業務中，當前我們通過 spark、hive 等對大量原始資料進行分析後，存入阿里雲 drds，對外提供基礎資料介面服務。由於清洗後的資料量依然很大，使用 drds 的儲存成本非常高，且面對很多 olap 的查詢時，效率不如人意。
而在金融和支付這種複雜業務場景中，面臨 cap 中 c 和 p 的挑戰。在以往的工作中，支付系統由於面臨強一致性事務的高峰值寫入問題，採用了 2pc+mysqlxa（單個 mysql 作為參與者，上層增加 proxy 作為協調者）完成了分布式事務資料庫的方案。但是這種方案在 partition 中，極為麻煩。同時，運營和風控系統經常需要做相對複雜的查詢，要麼通過 mysql+etl+olap 資料庫（成本高），要麼容忍查詢的效率問題。
g7 的技術團隊一直在尋找一種能解決上述問題的資料庫。要找到這樣一種資料庫，除了需要滿足上述需求以外，還需要滿足另乙個需求：可維護性和易遷移性。這要求該資料庫具體需要滿足如下幾個要求：
在這麼多限制和需求的情況下，tidb+tispark 很快進入我們的視線，並且開始調研。通過和 tidb 技術人員的交流，除了滿足上述的需求外，如下技術細節使我們一致認為可以選擇這樣的方案：
該風控資料平台是將眾多的業務資料做清洗和一定複雜度的計算，形成乙個客戶在 g7 平台上金融資料指標，供後續的風控人員來查詢客戶的風險情況，同時支撐運營相對複雜的查詢。由於資料量較大，傳統的關係型資料庫在擴充套件性和處理 olap 上不符合該業務的需求；同時該業務面向內部，在一開始不熟悉的情況下，不會影響到客戶，因此，我們決定在這個業務上，選擇使用 tidb。風控資料平台開始於 2017 年 8 月，2017 年 10 月上線了第乙個版本，對線上使用者提供服務。最開始使用的 tidb rc4 版本，後公升級到 pre-ga，我們計畫近期公升級到 ga 版本。
系統架構如下所示，整個流程非常簡潔高效。
在使用的過程中，我們還是遇到了不少相容性相關的問題。為了增加我們對 tidb 的理解，我們和 tidb 技術團隊取得聯絡，積極參與到 tidb 專案中，熟悉**和修復部分相容性和 bug 相關的問題。以下是我們在實踐過程中解決的問題：
這裡仍然存在乙個與 mysql 不相容的地方。當開啟事務後，如果 insert 的語句會導致主鍵或者唯一索引衝突時，tidb 為了節省與 tikv 之間的網路開銷，並不會去 tikv 查詢，因此不會返回衝突錯誤，而是在 commit 時才告知是不是衝突了。希望準備使用或關注 tidb 的朋友能注意到這一點。後來我們諮詢 tidb 官方，官方的解釋是：tidb 採用樂觀事務模型，衝突檢測在執行 commit 操作時才會進行。
感謝在初體驗過程中，tidb 團隊非常認真、負責和快速的幫助我們排查和解決問題，提供了非常好的遠端支援和運維建議。
2018 年初，運維團隊和每乙個業務方進行了一次需求溝通，業務方對 tidb 的需求越來越強烈。我們正沿著如下的路徑，讓 tidb 發揮應用到更多的場景中。
2018華東交通大學雙基賽G 7的意志
定義乙個序列a 7,77,777.7777777 數字全為7的正整數，且長度可以無限大 clearlove7需要從含有7的意志的數里獲得力量，如果乙個整數能被序列a中的任意乙個數字整除，並且其數字之和為序列a中任意乙個數字的倍數，那麼這個數字就含有7的意志，現在給你乙個範圍 n,m 問這個範圍裡有多...
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