东方航空用MongoDB挑战1天10亿次网站查询

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数据库MongoDB，7月部分系统已上线，预估目标要能承载一天10亿次数据库查询，而开放的部分先供旅行社以及平板平台做航班搜寻，以3台服务器撑住每日500万次查询量。

过去，顾客在网站上订购机票，平均数据库查询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关联式数据库。

东方航空航班数据库每秒钟都要接收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数据库明显无法负荷，因此转而拥抱NoSQL数据库。

高度支援JSON让NoSQL比RDB更易于搜寻

不过，NoSQL数据库的选择也很多，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数据库处理大量资料的速度。童帅华说，MongoDB对于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，也能让数据库直接搜寻这个档案内部的资料。

飞机航班的机位库存数据库设计十分复杂，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，以传统关联式数据库的设计方式，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于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，就能取代多子表的数据库设计方式。MongoDB高级方案架构师唐建法表示，关联式数据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，这种格式对于数据库来说是黑盒子，无法对档案内容进行搜寻，使用者需要从数据库读取出来，再用程式解析成需要的资讯。

东方航空公司PSS项目组数据库架构与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数据库常见的主表与多子表设计。

MongoDB横向扩展的能力，不只能让数据库储存大量资料，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，关联式数据库是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）等级的关联式数据库丛集。