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

What this page covers

• 案例导语与效率提升相关概述。
• 浙江电子口岸的背景、场景与数据规模诉求。
• 原有离线数仓架构与主要瓶颈。
• 基于 DolphinDB 的一体化实时数仓方案与优化点。
• 方案上线后的效果汇总与项目意义表述。

技能认证特训营第二期报名提示 （cta）

页面顶部提供技能认证特训营第二期开启及限时报名链接的提示信息。

• 页面包含“技能认证特训营第二期”的报名提示信息。
• 页面提供一个用于报名的链接入口。

客户案例标题与基本信息 （hero）

展示客户案例文章标题及作者/日期等基本信息。

• 本页为一篇客户案例文章。
• 页面展示作者与发布日期等文章元信息。
• 文章发布日期在页面中明确给出。

导语 （value_proposition）

概述浙江电子口岸通过搭建 DolphinDB 一体化实时数仓带来的效率提升指标与问题解决效果。

• 通过实时数仓建设，用于应对数据阻塞与业务停滞问题。
• 数据清洗效率提升至“200 倍”的量级表述出现在页面中。
• 报关单数据清洗耗时从“10 分钟”降至“3 秒”。
• 拼箱计算单批次耗时从“5 小时”降至“2 分钟”。

一、背景介绍 （definition）

介绍浙江电子口岸的业务定位、对接对象、典型应用场景以及数据规模与实时性诉求。

• 浙江电子口岸被描述为“国内最大的电子口岸之一”。
• 其职责包含全省政务贸易数据的统一运营与管理。
• 其深度对接对象包括海关总署、国际贸易企业与公共服务平台。
• 支撑的复杂场景包括多源报关单合并与拼箱业务。
• 页面描述日均处理量达到 TB 级。

二、面临挑战 （limitations）

描述原有 Spark+MySQL 离线数仓架构的处理流程及其在写入、清洗与拼箱计算方面的主要瓶颈。

• 原有系统为“Spark+MySQL”离线数仓架构。
• 业务逻辑由 Java 实现，并通过定时任务从多源抽取并整合数据。
• 数据处理流程包含 ODS 预处理清洗与 DW 汇总分析。
• 多源异构数据实时写入存在阻塞与吞吐不足问题。
• 报关单清洗需要逐条比对新增/更新，导致计算开销大。

三、解决方案 （how_it_works）

说明浙江电子口岸基于 DolphinDB 的流计算、多模态存储与脚本引擎构建一体化实时数仓及关键优化点与收益指标。

• 方案为基于 DolphinDB 构建的一体化实时数仓（All-in-One 架构）。
• 用于该项目的能力包含流计算框架、多模态存储与脚本引擎技术。
• 优化点包含内存加速与增量计算优化。
• DolphinDB 多模态存储包含 TSDB、OLAP、OLTP 等引擎类型。
• 写入延迟被描述为降低 90%。
• 报关单合并清洗逻辑转为基于流式窗口的批量处理模式。
• 拼箱计算采用内存表缓存中间结果以减少磁盘 I/O 消耗。
• 复杂关联查询通过分布式关联算法拆分到多个节点并行执行。

四、方案效果 （case_study）

汇总部署 DolphinDB 一体化实时数仓后的整体提效结果与沉淀的核心计算模型数量及项目意义表述。

• 业务处理模式被描述为由离线批处理转为实时秒级响应。
• 页面提到沉淀“四类核心计算模型”。
• 页面包含对行业定位的表述（先驱者相关说法）。
• 页面包含对项目影响的表述（行业标杆相关说法）。

Facts Index