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概览

Catalyst 是一家立足于纽约的SaaS创业公司，专注于提供一个直观且灵活的客户成功平台——Custom Success Platform。该平台旨在帮助客户成功团队整合和分析客户数据，洞察客户健康状态，从而促进客户留存和业务增长。近期，Catalyst 完成了B轮融资。

业务亮点

Catalyst 整合来自多个数据源的大量信息，如Salesforce、Mixpanel和PostgreSQL等，构建起其生态系统，进行数据处理、分析并生成实用的洞察。平台处理三类数据：事务型数据、只读数据及时序数据。事务型数据包含内部创建的笔记和任务，以及来自外部平台的外部数据；只读数据则包括从Jira和Zendesk等平台收集的工单数据；时序数据是Catalyst数据处理的关键组成部分。

原有架构与挑战

最初，Catalyst 使用PostgreSQL来管理所有收集的数据。随着业务扩展和数据源增加，PostgreSQL的能力受限。为解决查询性能问题，Catalyst尝试使用JSON文档存储数据，但效果不佳。随后，引入Elasticsearch进行缓存，以加快响应速度，但由于不支持SQL风格的JOIN操作，导致数据预处理步骤繁琐，成本激增。

数据架构升级

为应对挑战，Catalyst团队重新规划了数据处理和存储系统，引入了TiDB这一新一代分布式关系型数据库。新架构由五层组成，包括数据摄取层、数据湖层、Spark层、数据服务层和Web应用层。原始数据首先通过摄取层进入，然后进入数据湖层。Spark层负责数据组合与预计算，确保数据的实用性。数据服务层存储预处理数据，以供客户查询，其对Catalyst至关重要。数据服务层以下的层无需实时更新，而数据服务层需实现亚秒级延迟，以确保客户快速获取结果。

数据栈需求

为满足不断增长的客户需求，Catalyst迫切需要具备以下特性的数据库： - 混合事务与分析工作负载支持：处理事务型、只读和时序数据的综合需求。 - 快速响应：提供高效查询性能与用户界面响应速度。 - 复杂数据处理能力：适应高度定制的数据设置，包括自定义查询、数据转换和关系。 - 高可用性：确保系统稳定运行，快速响应客户反馈。 - 水平扩展性：易于扩展至大规模数据处理环境。 - 数据一致性：在流处理环境中实现最终一致性。

TiDB性能测试

在评估阶段，Catalyst对比了TiDB与其他候选方案（Aurora+AWS Timestream和YugaByte+AWS Timestream）的性能。通过使用真实数据集作为负载，连续并行执行分组查询，TiDB在查询响应时间、时序聚合处理效率等方面展现出显著优势，远超竞争对手，成为Catalyst的最佳选择。

选择TiDB的原因

• 快速响应：TiDB在查询响应时间上的卓越表现是其首选因素。
• 在线DDL支持：TiDB的在线数据定义语言操作不中断在线业务，便于快速调整索引，提升性能。
• HTAP混合负载能力：TiDB作为HTAP数据库，能同时处理对象数据与时序数据，提高效率并节省成本。
• 水平扩展性：TiDB的高扩展性满足了Catalyst数据量持续增长的需求。
• 容灾恢复：通过Raft共识算法确保数据安全性与高可用性，提供快速灾难恢复方案。
• 全面托管服务：TiDB Cloud为Catalyst提供托管服务，减轻DevOps团队负担。
• 云中立：支持跨云部署，符合Catalyst的多云策略。

总结

通过采用TiDB，Catalyst不仅提升了客户体验，加速了数据处理与分析，还降低了整体维护成本。这一转型使得Catalyst能够更好地应对业务挑战，优化资源利用，确保系统的高效运行和数据安全，为未来的业务增长奠定了坚实的基础。