业务需求

随着网联车销量不断增长，该知名车企的车辆每天可产生千亿级别的 CAN 数据，清洗处理后的数据也在 50 亿级别。基于此，该车企展开了大数据平台的实践，并以 Hive 为核心构建了数据平台架构，然而问题也接踵而至。

业务挑战

01. 数据时效性无法保证

Hive 的导入速度较慢，面对大规模数据导入效率低；部分业务依赖 T+1 离线任务，无法满足实时数据处理需求。

02. 数据查询分析延迟较高

对于 10 亿级别以上大规模表查询，Hive 查询性能较慢；数据看板、BI 展示应用无法直接从 Hive 中查询，需要经过 MySQL ，面对大数据量时，查询响应时间过长。

解决方案

通过流式计算引擎结合 SelectDB 直接将数据实时写入 SelectDB，并利用 SelectDB 将离线数仓中数据导入到 SelectDB 中进行分析计算。基于 SelectDB 完成实时数据的计算和处理，同时将结果输出至上游业务平台。

客户收益

基于 SelectDB 的新架构支撑该车企近十条业务线，每天处理数据规模达到百亿级别，并在提升用户用车体验、实时预警车辆故障、保证车辆安全驾驶等方面取得了显著成果。

01. 大规模数据实时写入和同步

基于 SelectDB 强大的实时性能和丰富的数据导入形式完成实时写入、同步及迁移，实现车联网数据吞吐量百万级 TPS/秒，每日新增 10TB 数据，支持 400 万车辆链接。

02. 统一数据服务，秒级查询响应

SelectDB 支持直接查询各类外部数据源，实现数据服务的统一；Join 性能大幅提升，单张/多张千万级别的表关联查询实现秒级返回结果。

03. 存储和计算成本有效降低

有效降低了计算和存储所需的资源，资源利用率及数据计算效率显著提高。