“PolarDB 不仅解决了我们亿级商品数据的毫秒级多维检索难题，更通过 GDN 和 PolarSearch+AI 一体化能力，让我们一套系统就能支撑多地域业务。PolarDB 已经成为悠悠有品技术底座的核心引擎。”

—— 悠悠有品 CEO 贾义贵

1. 关于悠悠有品

悠悠有品是一个专注于 CS:GO 饰品租赁与交易的平台，凭借对玩家需求的深度理解与极致体验设计，迅速成为用户口口相传的爆款，在短短一年多时间内实现10倍业务增长，成为国内第一大 CS:GO 饰品交易平台。随着市场份额趋于稳定，悠悠有品启动业务扩张战略，数据量迅速增长。这对底层数据库提出了前所未有的挑战：高并发、低延迟、强一致、智能搜索、异地多活，传统架构已难以为继。

2. 业务场景与挑战

悠悠有品平台的核心资产是其管理的CS:GO饰品，每件饰品均包含数十个属性，如武器型号、皮肤名称、稀有度、外观名称、磨损程度、Pattern ID及动态价格等。平台用户的搜索行为高度专业化，常直接输入复合关键词，如武器型号+皮肤名（如”AK Redline”），并叠加价格区间、磨损度、交易限制等多维过滤条件。

在此背景下，平台必须在亿级数据规模下，实现快速响应的多字段联合检索与语义相关性排序，以保障用户体验并驱动高价值订单转化。然而，原有技术架构暴露出三大挑战：

1. 搜索架构割裂，数据一致性与时效性堪忧。系统采用MySQL作为主存储，将数据异步同步至Elasticsearch（ES）以支持检索。该方案不仅引入了额外的组件依赖与运维复杂度，更因数据链路冗长而导致同步延迟高、管理复杂。

2. 库存同步延迟与数据一致性挑战。在拓展业务初期，不同地域分别部署独立数据库，通过接口同步库存数据，导致单次库存查询响应时间高达20秒，且无法保证数据一致性，频繁出现库存不一致问题。

3. 检索逻辑僵化，缺乏智能化的排序与推荐能力。传统基于关键词匹配的检索逻辑无法有效理解用户的真实意图，亦无法综合考量价格、磨损、稀有度、市场热度等多维商业属性进行动态加权排序。用户往往需要反复调整筛选条件才能找到心仪商品，搜索转化率受限，高价值饰品的曝光效率亟待提升。

3. 基于PolarDB的解决方案

为系统性破解上述挑战，悠悠有品联合阿里云瑶池旗下的云原生数据库 PolarDB MySQL 版打造升级的游戏饰品交易底座，全面替代原有割裂式架构，实现从存储、同步到智能应用的全链路升级。

3.1 PolarSearch：一站式智能搜索平台

基于云原生存算分离架构的PolarSearch搜索集群

针对搜索架构割裂的痛点，方案以PolarDB内置的PolarSearch引擎为核心，彻底摒弃了外部ES依赖，实现了存储与搜索的深度耦合。PolarSearch是PolarDB基于OpenSearch研发的高性能分布式数据检索与分析引擎，兼容Elasticsearch、OpenSearch生态。用户无需手动将PolarDB中的数据同步至其他数据检索平台，便可直接通过API或SDK进行文本文档、图片特征、日志等多模态数据的毫秒级全文检索、向量检索与智能分析。

PolarSearch一体化智能搜索方案具备四大核心优势：

1. 内置强大的ETL能力：支持将单源多表通过复杂JOIN操作融合为一张大宽表，不仅可通过标准SQL实现，还兼容Python与Java代码包，灵活完成多表打宽、指标聚合、字段排序等自定义数据处理逻辑，极大简化了数据准备流程。

2. 实时同步，零延迟索引构建：PolarSearch自动构建倒排二级索引，高效便捷完成FTS全文检索，并实现源数据到索引的实时同步，彻底消除同步延迟问题。

3. 多模态融合检索：系统原生支持千维向量检索、标量正排索引与全文倒排索引的融合，能够在一个查询中同时进行语义向量匹配、结构化条件过滤和文本关键词搜索，实现多路召回与智能融合排序。

4. 多级缓存加速，性能跃升30%+：在性能层面，PolarSearch通过Search节点本地缓存与EMP（Elastic Memory Pool）远程内存池构成的多级加速架构，显著提升查询吞吐与响应速度，实测性能较传统ES方案提升30%以上，数据同步时延降低80%，支撑亿行数据多条件毫秒级精准搜索。

3.2 PolarDB GDN：多地域库存强一致与就近访问

基于PolarDB GDN的统一库存访问架构

为支撑多地域业务，方案部署了PolarDB全球数据库网络（Global Database Network，GDN）架构。主集群承担全部写入流量，只读从集群承担读流量。

1. 就近访问：依托主集群与多个从集群之间的高速物理复制机制，PolarDB GDN实现了真正意义上的就近读模式。业务流量可在全球不同地域就近访问数据库，从而显著降低跨地域访问带来的网络时延。对于读请求，应用在本地从集群即可获得快速响应；对于写请求，从集群自动转发到主集群完成写入，业务无需拆分读写逻辑，也无需感知数据流向，极大简化了跨地域部署的应用开发成本。

2. 异地容灾：在架构层面，PolarDB GDN采用高并发、流水线式的物理复制技术，使复制延迟 < 1秒，确保各地域数据高度一致。这一能力不仅适用于日常多地域读流量分担，也提供了完善的异地容灾能力。无论是计划内的跨 Region 主备切换，还是突发故障情况下的计划外主切换，系统都能通过自动化流程在几秒内完成恢复，保证业务连续性。

3. 全局域名：业务应用分布在多个地域，并需要连接不同地域的PolarDB集群时，管理和切换多个集群连接地址会变得复杂且容易出错。PolarDB GDN支持全局域名功能，提供一个跨地域的、唯一的集群连接地址。应用无论部署在哪个地域，都可以使用此域名就近访问本地集群，并在主集群发生故障切换后，自动连接到新的主集群，实现应用层无感知的灾备切换，简化多地域部署架构的复杂性。

3.3 PolarDB for AI：搜索与排序一体化的智能推荐

基于PolarSearch和PolarDB4AI的智能搜索推荐系统

为提升用户转化率和平台活跃度，方案深度集成PolarDB for AI能力，构建“检索-重排序”两阶段智能推荐算法。具体流程如下：

第一阶段，PolarSearch节点基于用户输入的关键词与筛选条件，完成初步召回，返回Top N候选结果。第二阶段，候选结果被传递至PolarDB集群内的AI节点，执行ReRank算法二次排序。

ReRank算法排序流程

该算法包含两个核心模块：

• 关键词相关性评分（Rel_Score）：依据预设字段权重（例如，武器型号35%、皮肤名30%、外观10%等），通过完全匹配与模糊匹配函数计算匹配度，再乘以关键词对应的权重，得到整体关键词相关性得分；

• 属性打分（Attr_Score）：对价格、磨损、稀有度、特殊类型等维度进行归一化处理，采用X/(1+X)函数抑制极端值，并按商业权重（例如，价格35%、磨损25%、稀有度15%等）加权求和。

最终，系统输出综合得分 Final_Score = α × Rel_Score + β × Attr_Score （α、 β分别为权重），按此分数降序排列，确保用户看到的不仅是“匹配”的商品，更是“最值得购买”的商品。

当前一期模型已显著提升高价值订单转化率，二期将引入Pattern稀缺度与市场热度等特征，进一步激活饰品的交易活力。

4. 客户价值与总结

通过PolarDB一体化方案的落地，悠悠有品成功构建了兼具强一致性、智能检索力与极致弹性的新一代交易底座。平台不仅实现了亿级数据毫秒级检索、多地域库存强一致同步，更通过AI驱动的智能排序显著提升了用户转化与平台活跃度。未来，随着PolarDB多模湖库一体Data+AI能力的持续演进，悠悠有品将进一步探索更多的AI应用场景，而PolarDB将始终作为其“智能交易系统”的核心引擎，助力中国游戏服务品牌走得更远。

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