全來店亮相 2026 阿里云 PolarDB 開發者大會

在 AI 加速滲透各行各業的當下，數據底座正在發生深刻變化。數據庫，已不再只是“存數據的地方”，而正演進為支撐實時分析、智能決策與業務增長的關鍵引擎。

在近日舉辦的2026 阿里云 PolarDB 開發者大會 · 云原生技術分論壇上，來自阿里云、英特爾、嗶哩嗶哩、古茗、茶百道、森馬、收錢吧等多家頭部企業的技術負責人齊聚一堂，共同探討“Data + AI 一體化”如何重塑企業的數據基礎設施。

在這場高規格的技術盛會上，全來店技術總監趙志軍受邀登臺，分享全來店在連鎖餐飲SaaS場景下，基于 PolarDB IMCI 的真實實踐與思考，成為大會中少有的、深度結合餐飲業務場景的技術演講之一

01 餐飲 SaaS 的真實挑戰，交易和分析，從來不是一道簡單的題

在演講中，趙志軍并未從抽象技術開始，而是回到了餐飲行業最真實的業務現場。

連鎖餐飲的日常運營，天然具備兩種“同時發生”的需求：

一邊是高并發、強一致的交易場景——點單、支付、庫存扣減、會員積分；

另一邊是強實時、多維度的分析需求——營業報表、門店對比、品類分析、經營復盤。

當門店規模擴大到數百、上千家，這兩類負載往往會在傳統數據庫架構中相互擠壓：

報表一跑，交易變慢

高峰一來，系統吃緊

分庫分表之后，運維和一致性成本陡增

“很多時候，問題不在業務復雜，而在底層能力是否匹配。”趙志軍在現場指出。

02 全來店的選擇，不是多一套系統，而是一體化 HTAP

作為一家在2024年獲得收錢吧投資、專注服務連鎖企業的餐飲 SaaS 平臺，聚焦連鎖管理、會員營銷、數據報表等核心場景，每天要承載數萬家門店的實時交易與分析需求。午晚高峰的流量洪峰、庫存扣減的并發沖突、實時報表的秒級響應，這些都是餐飲數字化運營中的典型挑戰，也對底層數據庫提出了極高要求。

在數據庫選型過程中，全來店并未選擇“交易一套、分析一套”的傳統方案，而是將核心目光放在了HTAP（混合事務與分析處理）能力上。

最終，全來店選擇了PolarDB IMCI（行列混合存儲引擎）

同一份數據，同時支撐交易與分析：交易走行存，分析走列存，無需同步、無需雙寫

分析查詢自動與交易隔離：報表、下鉆不再影響門店收銀與點單

百億級數據，秒級返回：讓“實時經營分析”真正成為可能，而不是口號

03 面對餐飲高峰，真正做到“彈得上、收得回”

餐飲行業的另一個典型特征，是極其明顯的流量峰谷

午市、晚市、節假日、營銷活動……對系統彈性的要求，遠高于普通業務場景。

趙志軍在分享中提到，全來店基于PolarDB Serverless能力，實現了：

高峰期秒級彈性擴容，業務無感知

低峰期自動回收資源，降低整體成本

無需人工干預，系統隨業務節奏自然伸縮

這背后，是數據庫層面真正的云原生能力，而不是簡單的“加機器”。

04 穩定性，是餐飲系統最重要的“隱形能力”

在餐飲 SaaS 場景中，穩定往往比炫技更重要。

圍繞高并發寫入與庫存熱點問題，全來店在 PolarDB 的支持下，落地了多項關鍵優化：

B-tree 并發控制優化

熱點行補丁，大幅提升單行并發能力

秒級 DDL、并行DML，顯著降低運維風險

最終，在50億級數據規模下，全來店整體寫入性能相比傳統 MySQL 架構提升約3倍，庫存等熱點場景的并發能力提升更是達到數十倍量級

05 與行業頭部同臺，是實力的最好注腳

本次論壇上，古茗、茶百道、嗶哩嗶哩、森馬等行業頭部企業，也分別分享了其在大規模業務下的數據庫實踐。

在這樣一個以“真實業務復雜度”為前提的技術場合，全來店作為餐飲 SaaS 企業代表登臺，本身就體現了其在底層架構與研發能力上的成熟度。

這不僅是一場技術分享，更是一次向行業證明：面向餐飲的 SaaS，同樣可以擁有一流的數據底座與工程能力。

06 技術的終點，始終是更好的經營體驗

演講最后，趙志軍提到，全來店未來將持續探索更多能力邊界，包括多活架構、實時分析能力深化等方向。但不變的前提只有一個——讓技術，真正服務于連鎖餐飲的穩定經營與持續增長。

當數據庫不再成為限制，餐飲企業才能把更多精力，放回到產品、服務與品牌本身。

這，正是全來店持續投入研發的意義所在。