大数据案例：Shopzilla为快速购物带来新体验

在全球拥有超过4000万消费者用户群的Shopzilla是网络交易领域的佼佼者。Shopzilla每个月通过它的终端网站和分支网络将消费者与来自成千上万零售商的过亿种产品连接起来。

为了提供最新的产品和价格目录，Shopzilla将它的目录平台从一个传统的关系型数据库移至VoltDB，VoltDB是一个针对高速大数据的专业化开源数据库。

虚拟商场购物

如果你在网上购物，那么你就有可能已经登陆到Shopzilla或其品牌组合网站之上——包括Bizrate、Beso、Retrevo、TaDa、RobotOatmeal等——它们帮助全球的消费者发现、比较和购买商品。

Shopzilla的核心价值在于它提供了一个最新的产品和价格目录，因此消费者不需要在不同的网站间无休止的访问。但是直到最近，Shopzilla每天从商家处获取TB级数据的目录平台都还是依靠一个传统关系型数据库驱动。用来支持高速目录更新的软件、硬件以及管理资源正变得难以承受的昂贵。

在调查数据库厂商并最终选择VoltDB之前，Shopzilla对比了许多NoSQL和分片MySQL产品。VoltDB是一个置于内存中的关系型数据库，专为高性能设计。其目的在于通过每秒进行成千上万次的读取和写入操作来缩小“摄入数据到决策的差距”，并同时进行实时追踪。

加快速度

通过使用VoltDB，Shopzilla显著提高了其处理目录数据和产生可操作智能的速度。通过更快速度的更新，为客户提供接近于实时的信息，以及为向Shopzilla按点击率支付报酬的成千上万零售商传递更具针对性的线索来增长收入。

在一个支持完全持久性的简单的三节点评价集群上，Shopzilla通过VoltDB实现了每秒80,000到100,000的写入操作。一旦全面优化并投入使用，这种级别的性能有助于消除复杂的缓存和数据预加载过程，简化Shopzilla的架构，并且使其直接与数据库进行交互。该公司还使用VoltDB的时间点快照功能，作为导出目录数据的一种更快捷的方式，这些目录数据可用于做更进一步的分析。此外，Shopzilla还获得了过滤进入其系统的报价的能力，去除了重复并且减少了事务负载下游量，使其从2500TPS降至650TPS，让公司节省了硬件和运营方面的开支。

VoltDB的存储SQL程序使Shopzilla可以在部署前识别和修复应用程序更新中的任何问题。Shopzilla还可以为那些基于实时分析的在线商家及零售广告商不断更新它的销售情况和客户反馈。

自从转移到VoltDB，Shopzilla已经凭借其在性能上五倍的增长取得了快速摄入数据的第一个里程碑。这是它为准确的产品和价格信息实现整体迟延降低而迈出的第一步。

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