MongoDB帮助东方航空打造新一代电商平台

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相中MongoDB兼具关联式资料多键值查询的方便性，又有NoSQL资料库处理大量资料的速度，中国东方航空决定采用MongoDB来打造新航空电商系统。

东方航空营销领域IT架构师童帅华表示，为打造东方航空新一代电商系统，希望后台资料库除了要有关联式资料库的查询的方便性，还想要NoSQL资料库处理大量资料的速度，最后选择了MongoDB。

中国东方航空2015年初开始打造全新航空电商系统，选用了可横向扩展的NoSQL资料库MongoDB，7月部分系统已上线。预估将来要能承载一天10亿次资料库查询，而开放的部分先供旅行社以及平板平台做航班搜寻，以3台伺服器撑住每日500万次查询量。

过去，顾客在网站上订购机票，平均资料库查询200次就会下单订购机票，但是现在平均要查询1.2万次才会发生一次订购行为，同样的订单量，资料查询量却成长百倍，新的消费型态迫使东方航空寻求新的解决方案。东方航空营销领域IT架构师童帅华表示，航空业跟金融业一样，采用新科技的态度比较保守，所以一开始先评估了Oracle关联式资料库。

东方航空航班资料库每秒钟都要接收500笔左右的资料更新，资料来自中国全球分销系统GDS（Global Distribution System），航班资料一有变更就需要马上同步，整个过程必须经过查询、比较、计算以及插入等动作，他们所评估的Oracle资料库明显无法负荷，因此转而拥抱NoSQL资料库。

高度支援JSON让NoSQL比RDB更易于搜寻

不过，NoSQL资料库的选择也很多，东方航空评选目标是要兼具关联式资料多键值查询的方便性，又能有NoSQL资料库处理大量资料的速度。童帅华说，MongoDB低于JSON（JavaScript Object Notation）格式有良好的支援度，使用者能在资料表中嵌入资料档案以支援一对多表格关系（One-to-Many Relationships），且MongoDB支援2级索引，即使资料档案的格式没有事先定义，也能让资料库直接搜寻这个档案内部的资料。

飞机航班的机位库存资料库设计十分复杂，机场对机场直飞以及有中转的所有航班加起来，东方航空一年有上亿班次，每个班次都有26个舱等，每个舱等都有其库存，以传统关联式资料库的设计方式，需要有一个主表格与数个子表才能完整描述航班机位库存资料。但是由于每个航空公司对於航班属性的描述不尽相同，想要找一套能通吃所有航班纪录的资料表设计非常困难，因此就会无法使用那些不在事先定义的航班资料档，还有可能发生例外问题。

而MongoDB在资料表中储存JSON格式的档案，搭配二级索引功能，就能取代多子表的资料库设计方式。MongoDB高级方案架构师唐建法表示，关联式资料库虽然也能将档案存进资料表中，但是仅能使用Blob（Binary Large Object）格式，这种格式对于资料库来说是黑盒子，无法对档案内容进行搜寻，使用者需要从资料库读取出来，再用程式解析成需要的资讯。

东方航空公司PSS项目组资料库架构与DevOps工程师黄翀表示，这个做法不只是适用航空业，也能运用于金融以及保险业资料库常见的主表与多子表设计。

MongoDB横向扩展的能力，不只能让资料库储存大量资料，也能具备承载瞬间大量系统存取的能力，MongoDB高级方案架构师唐建法说，已知最大规模的使用案例有600个MongoDB节点，大约100个节点，就能提供系统每秒120万次的存取，东方航空目前初期仅有3个节点，未来还有很大的扩充空间。

他补充，关联式资料库是70年代的产物，当初的设计是在单一机器上执行，因此硬要横向扩展成丛集架构，整体IOPS反而会比不上在单一机器上执行的效能，而他认为市面上目前并没有达产品（Production）等级的关联式资料库丛集。