随着用友的营销业务迅速发展，原来使用的数据库遇到了一些痛点和诉求，比如业务复杂查询慢、部分核心功能在查询时候超时；月末、季度末和年末，业务查询涉及数量大和并发高的情况，对数据库资源的快速弹升和晋级弹升的要求高；读库延迟大不能充分利用且扩张能力不足；迁移数据库对兼容性和容量的要求比较高。

针对上述痛点，用友在对主流数据库充分调研后最终选择了阿里云的PolarDB数据库。测试证明，PolarDB并行查询能有效提升复杂查询的执行速度，营销云验证场景下平均降低查询耗时66%，解决查询超时的问题。PolarDB具备分钟级别的弹性能力，5-10分钟增加节点，15-20分钟垂直升配节点，能有效满足营销云弹性升降配诉求。同时，PolarDB一致性级别设置解决读库延迟问题，充分利用读库。

面对跨平台跨版本升级可能带来的兼容性和性能挑战，方案中使用了阿里云数据库自治服务 DAS。通过DAS智能压测评估兼容性和性能，确保从原有数据库升级到PolarDB上切换后无兼容性和性能风险。方案从生产环境采集全量的SQL，经过消息流、流量处理和学习，最终落到OSS里形成压缩文件，且可以自定义回放压测。这解决了数据库跨版本的兼容性问题和迁移数据库之后效率的问题。虽然看起来流程很长，但是只需要在页面上单机配置整个迁移过程。最终实现低负载捕获真实业务流量，写流量回放压测，自动生成压测流量，语法自动转换等。

用友的财务云是多租户的形态，部分租户数据和访问倾斜比较严重，有单库单租户的场景，水平拆分效果不好。而且单表列较多，SQL复杂，对数据库依赖比较严重，月末季度末访问数据量大并发高。从传统的数据库转型需要数据库产品部分具备商业数据库能力，对产品的稳定性和产品团队的持续投入要求都比较高。

多次跟阿里云架构师、产品架构师、产品研发、产品经理现场深度交流需求后，用友选型PolarDB，通过PolarDB的并行查询和高弹性，一致性读能力满足当前业务需求。并且共创了列存、旁路内存、Filter Index、多写、算子下推、查询深度优化等产品能力，满足财务云架构设计规划。

用友供应链云包含了供应链云、新零售、制造云等多个业务领域，业务上数据量大、业务查询模型复杂。以供应链云为例，数据库实例涉及2000+租户，3万+表格，数十种业务类型，涉及十余个复杂查询场景，如销售分析、零售收款明细、营业情况查询、门店目标达成、商品存量查询、出入库明细表、销售出货推拉单、物料参照明表、销售出货列表查询、销售出库查询、销售入库查询等。对数据库的存储量、查询性能、稳定性都有较高要求。

在与阿里云开展多次技术研讨后，确认PolarDB内置的企业级能力IMCI（列存索引）可以解决供应链云对查询性能提升诉求。经过持续验证，上线了列存索引，达到以下效果：5-10个表亿级数据复杂查询性能提升4-40倍，综合成本降低40%，月结、库存盘点性能提升40%，慢查询降低30%。

iuap云平台支撑了用友云服务的业务运行，在业务日常运行过程中会出现各类慢查询、高并发查询引发业务和基础架构数据库出现性能异常或性能隐患，传统方式需要DBA人工处理，成本和难度较大。在使用阿里云DAS之后，通过DAS系统的SQL限流、自动SQL优化、固化执行计划等功能，协助DBA更高效地处理异常SQL，提高DBA团队运维效率30%。