1、专家序言在零售行业经历百年未有的变革浪潮中，服装企业深刻体会到数字化转型不是选择题，而是生存题。当消费场景从单一门店延伸至电商、社交、直播等全渠道矩阵，当客户需求从标准化产品转向千人千面的个性化体验，我们的 IT 系统正面临前所未有的考验。传统业务模式下的 烟囱式 系统架构，在多渠道融合的冲击下逐渐显露短板。门店库存与线上订单不同步、会员数据分散在多个平台、促销活动难以跨渠道协同 这些痛点的本质，是企业需要一套更灵活、更敏捷的信息系统，用极简架构支撑复杂业务。对于有一定体量的企业，简单即高效：技术栈越简洁，运维成本越低，业务响应速度越快。随着业务复杂度指数级上升，我们对 IT 架构提出了 4A

2、 诉求 Anytime（全时响应）、Anywhere（全域覆盖）、Anydevice（全端适配）、Anyone（全员协同），但这绝不能以成本失控为代价。零售业的微薄利润，要求每一分 IT 投入都必须产生可见价值。传统架构中，为支撑高并发需堆叠服务器、为实现实时分析需部署多套数据库，这种 以资源换性能 的模式早已难以为继。我们需要的是能精打细算的技术底座，用一体化设计降低总拥有成本，让有限的 IT预算创造更大价值。当下，AI 技术正从概念走向实战，成为重构商业模式的核心引擎。从智能选款、动态定价到个性化导购，AI 应用的深度取决于数据底座的支撑能力。在探索 AI 驱动的 超级导购 场景中发现：能

3、否将商品图片、面料参数、会员偏好等多模态数据实时转化为向量特征，能否用 SQL+AI融合查询实现 一句话找货，直接决定了 AI 应用的落地效果。这要求数据库不仅是数据的 仓库，更要是 AI 能力的 孵化器，让业务团队无需复杂技术就能调用智能分析能力。正是在这样的背景下，我们看到了一体化云数据库的价值。它用分布式架构消解了多渠道并发的压力，用 HTAP 引擎打通了交易与分析的壁垒，用向量原生能力架起了数据与 AI 的桥梁。雅戈尔的实践证明：当数据底座从 各自为战 转向 协同作战，IT 系统才能真正成为业务增长的加速器。本书收录的零售企业实践，既是技术创新的缩影，更是行业转型的启示。期待更多同行能

4、从中找到适合自身的数字化路径，在变革浪潮中筑牢根基、赢得先机。专家序言作为深耕消费品零售行业二十多年的 IT 从业者，我亲历了从 DOS 时代的 ERP 系统上线到全渠道融合的每一次技术浪潮。从超市、百货、专卖店到 PC 电商、移动电商、社交电商，在改革开放红利加持下，零售行业的业态伴随着科技以惊人的速度发展迭代。而今天，我们正面临前所未有的挑战：人工智能大模型的爆发式发展，以前所未有的速度重构消费者行为、企业运营模式与行业竞争格局。这场变革的本质，是零售企业从粗放式流量争夺转向用户价值深度挖掘的生死竞速而胜负的关键，取决于能否构建支撑实时决策、弹性响应与智能创新的新一代数据底座。从业这些年，

5、经历了多家企业多次的主业务系统（ERP）的升级换代，每一次都是带来巨大的变革。随着 AI 的兴起，下一代的“ERP”很有可能是颠覆现有传统流程和思路 AI-ERP。每一次 ERP的升级都会把原先的数据底座铲掉升级，产生大量的历史数据迁移成本。我们眼下迫切需要一代既能兼容目前数据架构，又能支持 AI-ERP 架构的数据底座来支撑我们从这个时代，过渡到 AI时代。这是很多有远见和未来意识的 CIO/CTO 的共识。在此背景下，一体化云数据库的诞生恰逢其时。我们深刻理解零售企业的核心诉求：弹性架构需应对“双 11”百倍流量脉冲，实现资源利用率与成本的最优平衡；实时融合要突破 T+1 滞后，在毫秒级完

6、成交易分析联动；AI 原生必须激活“一方数据”价值，通过向量化+SQL 融合降低智能推荐开发门槛；全局最优则要求简化异构系统堆叠，将总拥有成本降低 30%以上。本书凝聚了 OceanBase 与零售领军企业的共同实践。您将看到：泡泡玛特如何以 99.999%系统连续性承载百万级抽盒并发；海底捞借 HTAP 能力实现会员消费占比 80%的精准营销；雅戈尔通过 T+0 实时配调挽回日均 400 万销售额损失；斯凯奇以“一盘货”管理将 1200 个逻辑仓压缩至 100 个。这些实践印证了一体化云数据库从“成本中心”向“增长引擎”的质变它不仅是技术架构升级，更是企业构建数据驱动智能化的战略基石。当零售