在 AI 加速渗透各行各业的当下，数据底座正在发生深刻变化。数据库，已不再只是“存数据的地方”，而正演进为支撑实时分析、智能决策与业务增长的关键引擎。
在近日举办的2026 阿里云 PolarDB 开发者大会 · 云原生技术分论坛上，来自阿里云、英特尔、哔哩哔哩、古茗、茶百道、森马、收钱吧等多家头部企业的技术负责人齐聚一堂，共同探讨“Data + AI 一体化”如何重塑企业的数据基础设施。
在这场高规格的技术盛会上，全来店技术总监赵志军受邀登台，分享全来店在连锁餐饮SaaS场景下，基于 PolarDB IMCI 的真实实践与思考，成为大会中少有的、深度结合餐饮业务场景的技术演讲之一
01 餐饮 SaaS 的真实挑战，交易和分析，从来不是一道简单的题
在演讲中，赵志军并未从抽象技术开始，而是回到了餐饮行业最真实的业务现场。
连锁餐饮的日常运营，天然具备两种“同时发生”的需求：
一边是高并发、强一致的交易场景——点单、支付、库存扣减、会员积分；
另一边是强实时、多维度的分析需求——营业报表、门店对比、品类分析、经营复盘。
当门店规模扩大到数百、上千家，这两类负载往往会在传统数据库架构中相互挤压：
报表一跑，交易变慢
高峰一来，系统吃紧
分库分表之后，运维和一致性成本陡增
“很多时候，问题不在业务复杂，而在底层能力是否匹配。”赵志军在现场指出。
02 全来店的选择，不是多一套系统，而是一体化 HTAP
作为一家在2024年获得收钱吧投资、专注服务连锁企业的餐饮 SaaS 平台，聚焦连锁管理、会员营销、数据报表等核心场景，每天要承载数万家门店的实时交易与分析需求。午晚高峰的流量洪峰、库存扣减的并发冲突、实时报表的秒级响应，这些都是餐饮数字化运营中的典型挑战，也对底层数据库提出了极高要求。
在数据库选型过程中，全来店并未选择“交易一套、分析一套”的传统方案，而是将核心目光放在了HTAP（混合事务与分析处理）能力上。
最终，全来店选择了PolarDB IMCI（行列混合存储引擎）
同一份数据，同时支撑交易与分析：交易走行存，分析走列存，无需同步、无需双写
分析查询自动与交易隔离：报表、下钻不再影响门店收银与点单
百亿级数据，秒级返回：让“实时经营分析”真正成为可能，而不是口号
03 面对餐饮高峰，真正做到“弹得上、收得回”
餐饮行业的另一个典型特征，是极其明显的流量峰谷
午市、晚市、节假日、营销活动……对系统弹性的要求，远高于普通业务场景。
赵志军在分享中提到，全来店基于PolarDB Serverless能力，实现了：
高峰期秒级弹性扩容，业务无感知
低峰期自动回收资源，降低整体成本
无需人工干预，系统随业务节奏自然伸缩
这背后，是数据库层面真正的云原生能力，而不是简单的“加机器”。
04 稳定性，是餐饮系统最重要的“隐形能力”
在餐饮 SaaS 场景中，稳定往往比炫技更重要。
围绕高并发写入与库存热点问题，全来店在 PolarDB 的支持下，落地了多项关键优化：
B-tree 并发控制优化
热点行补丁，大幅提升单行并发能力
秒级 DDL、并行DML，显著降低运维风险
最终，在50亿级数据规模下，全来店整体写入性能相比传统 MySQL 架构提升约3倍，库存等热点场景的并发能力提升更是达到数十倍量级
05 与行业头部同台，是实力的最好注脚
本次论坛上，古茗、茶百道、哔哩哔哩、森马等行业头部企业，也分别分享了其在大规模业务下的数据库实践。
在这样一个以“真实业务复杂度”为前提的技术场合，全来店作为餐饮 SaaS 企业代表登台，本身就体现了其在底层架构与研发能力上的成熟度。
这不仅是一场技术分享，更是一次向行业证明：面向餐饮的 SaaS，同样可以拥有一流的数据底座与工程能力。
06 技术的终点，始终是更好的经营体验
演讲最后，赵志军提到，全来店未来将持续探索更多能力边界，包括多活架构、实时分析能力深化等方向。但不变的前提只有一个——让技术，真正服务于连锁餐饮的稳定经营与持续增长。
当数据库不再成为限制，餐饮企业才能把更多精力，放回到产品、服务与品牌本身。
这，正是全来店持续投入研发的意义所在。
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