客户案例 | 从离线到实时，DolphinDB 助力浙江电子口岸提效 200 倍

导语

浙江电子口岸通过搭建 DolphinDB 一体化实时数仓，有效解决了数据阻塞与业务停滞问题，将报关单数据清洗耗时从 10 分钟缩短至 3 秒，拼箱计算效率从 5 小时提升至 2 分钟，系统的数据处理能力得到极大程度的升级。

一、背景介绍

作为国内最大的电子口岸之一，浙江电子口岸承担着全省政务贸易数据的统一运营与管理，深度对接海关总署、国际贸易企业以及公共服务平台，支撑多源报关单合并、拼箱业务等复杂应用场景。

浙江电子口岸日均处理的报关数据达 TB 级，单表记录量最高突破 10 亿条。面对如此庞大的数据规模，浙江电子口岸通过整合 Oracle、MongoDB、MySQL 等异构数据库进行数据管理，同时保障报关数据服务的实时性与准确性。然而，随着业务的持续扩展，数据体量不断增长，对系统响应速度的要求也日益提升，浙江电子口岸亟需进一步增强数据处理能力，以满足更高强度的实时业务需求。

二、面临挑战

浙江电子口岸的原有系统采用 “Spark+MySQL” 离线数仓架构，业务逻辑主要由 Java 实现，通过定时任务从 Oracle、MongoDB 等多个异构数据源中抽取数据，完成统一整合。随后，数据进入 ODS（Operational Data Store）层进行预处理与清洗，去除冗余和异常项，再流转至 DW（Data Warehouse）层进行业务汇总与统计分析。但这一架构存在以下三个问题：

多源异构数据实时写入阻塞：在浙江电子口岸的原有架构中，海关、运输等多个系统产生的异构数据需定时汇总清洗，但由于底层依赖的存储组件分散、接口异构，导致数据在写入过程中的吞吐能力不足。尤其在高峰时段，非常容易形成写入瓶颈，导致 ODS 层频繁阻塞，拖慢整个流程。
报关单清洗效率低下：单批数据在进入系统前，需要逐条比对，判断是新增还是更新操作。这种判断方式计算开销大、执行效率低，每次数据清洗的耗时往往超过 10 分钟，严重制约了系统的实时处理能力和业务响应速度。
拼箱业务计算能力不足：浙江电子口岸的拼箱业务需要对多个来源的报关单进行复杂的关联查询，但在原有架构下，单批拼箱任务的处理耗时长达 5 小时。在业务高峰期，任务积压超过 20 批次，严重影响企业的通关效率和服务体验。

浙江电子口岸还意识到当前的离线架构数据中间层冗余，计算链路长、处理效率低，无法应对未来业务量的指数级增长。因此，寻求一套高效、稳定的实时数据处理方案是浙江电子口岸的当务之急。

三、解决方案

经过严格选型，浙江电子口岸最终决定基于 DolphinDB 的流计算框架、多模态存储和脚本引擎技术，构建一体化实时数仓。依托 DolphinDB 的内存加速、增量计算优化以及 All-in-One 架构，浙江电子口岸不仅在数据清洗、拼箱业务等核心场景中实现了秒级响应，还显著简化了整体技术栈，降低系统运维的复杂度。

精简系统架构，写入延迟降低 90%：DolphinDB 内置 TSDB、OLAP、OLTP 等多模态存储引擎，可以直接存储业务系统中产生的多源异构数据，简化 ODS 到 DW 层的冗余数据处理链路。数据写入时，系统可以自动适配不同协议并统一格式，减少跨组件协调开销，实时写入延迟降低 90%。
轻量化高性能实时计算框架：DolphinDB 内置增量优化算子。在该框架下，原本需要逐条判断的报关单合并清洗逻辑被转化为基于流式窗口的批量处理模式，清洗任务由原来的 10 分钟压缩至 3 秒，大幅提升了实时响应效率。
拼箱业务计算效率提升 150 倍：针对拼箱业务的复杂关联查询，DolphinDB 采用内存表缓存中间结果，减少磁盘 I/O 消耗。同时，基于分布式关联算法将查询任务拆分至多个节点并行执行，单批次计算耗时从 5 小时缩短至 2 分钟。
统一技术栈，开发效率提升 50%：DolphinDB 集成 10+ 流计算引擎、2000+ 分析函数库和脚本语言，支持快速开发与灵活迭代，替换了浙江电子口岸原有的 Spark+MySQL 多组件架构，使整个开发流程更简洁、协同更高效，效率提升 50%。

四、方案效果

自部署 DolphinDB 一体化实时数仓以来，浙江电子口岸的数据处理能力实现跃升——数据清洗效率提升 200 倍、拼箱计算提速 150 倍，业务体系由离线批处理转为实时秒级响应。

作为国内省级政务贸易轻量化实时数仓搭建的先驱者，浙江电子口岸在本项目中已沉淀报关单合并、拼箱计算等四类核心计算模型，为未来业务拓展提供坚实支撑。

从“堵点重重”到“秒级响应”，浙江电子口岸不仅完成了技术底座的全面升级，也为政务数字化转型树立了新的行业标杆。