TP系统落地那些事儿，聊聊用SQL SERVER搞智能化应用的点滴经验

说到TP系统，其实就是咱们平时在公司里天天打交道的那些业务系统，比如财务软件、订单管理系统、库存管理系统这些，它们的特点就是处理一笔一笔的交易，要求速度快、数据准，不能出错，我们公司前两年就折腾着把一套老旧的TP系统给升级了，数据库用的就是SQL Server，在这个过程中，我们摸索着加入了一些“智能化”的玩意儿，虽然不是什么高大上的人工智能，但也确实让系统变得“聪明”了不少，省了很多人力,我就聊聊这里面的点滴经验。

最开始，我们根本没想什么智能化，目标就是把旧系统的数据平平稳稳地迁到新的SQL Server上，保证业务不停摆，这个过程就挺考验人的，最大的教训就是，“索引不是越多越好”，我们一开始怕查询慢，把很多字段都建了索引，结果发现，数据量一大，插入、更新新订单的速度反而像老牛拉车，后来才明白，索引就像书本的目录，目录太细了，更新书的内容时改目录也得花不少时间，我们通过SQL Server自带的“数据库引擎优化顾问”跑了一下，删掉了一堆根本用不上或者效果不明显的索引，性能立马就上来了，这是我们从传统TP系统维护中学到的第一课：基础不牢，地动山摇,智能化得建立在稳定高效的数据库基础上。

等系统跑顺了，我们才开始琢磨智能化的事儿，最先做的，也是最实用的，就是“自动预警”，这事儿灵感来源于一次小事故，有批重要订单因为库存突然不足卡住了，等发现的时候已经耽误了半天，我们就想，能不能让系统自己发现问题然后“喊”我们？我们用SQL Server的“作业”功能配合“存储过程”实现了这个想法，就是写一个SQL脚本，定时去查库存量，一旦发现某个商品的库存低于我们设定的安全线，就自动发一封邮件给采购和仓库的负责人，这个脚本的逻辑不复杂，如果………”的判断，但就这么一个小功能，一下子就把被动处理问题变成了主动预防，再也没因为库存不足耽误过事，这让我们意识到，智能化不一定非要很复杂，能解决实际痛点的就是好智能。

尝到甜头后，我们的步子就迈得大了一点，想试试“预测性”的东西，我们想预测一下未来一周哪些商品可能会卖得比较好，方便仓库提前备货，这可就不是简单的“……”了，需要分析历史销售数据，我们一开始想得很复杂，觉得非得用专门的Python或者机器学习工具不可，但后来发现，SQL Server自己就带了不少数据分析的“家伙事儿”，我们用了“窗口函数”来分析销售趋势，比如计算每个商品每周的销售移动平均线，看销量是在上升还是下降，虽然这比不上专业的预测模型精准，但对我们这种季节性波动比较明显的业务来说，已经能看出个大概趋势了，仓库的同事根据这个简单的趋势报告来备货，缺货率又降低了一截，这个过程告诉我们，在考虑引入外部复杂技术之前，先把手头数据库工具的性能榨干，往往能事半功倍。

路上也踩过坑，我们曾想实时分析用户的操作行为，看看有没有什么异常，想法很好，但在TP系统的主数据库上直接跑复杂的分析查询，有时候会把CPU一下子拉满，反而影响了正常下单的速度，后来我们学乖了，“交易”和“分析”最好能分开，我们用了SQL Server的“复制”功能，专门弄了一个只读的数据库副本来做这些分析查询，这样就互不干扰了，这也算是个重要经验：智能化应用不能影响核心业务的稳定性，得找个稳妥的方式“悄悄”进行。

用SQL Server搞TP系统的智能化，我们的体会是：别贪大求全，从最疼的点入手；充分利用数据库自带的功能，它们往往比想象中强大；最重要的是，一切要以保证核心交易稳定可靠为前提，我们现在也还在摸索，比如下一步想试试SQL Server和Power BI更深入地结合，做出更直观的数据看板，这条路还长着呢，但每解决一个小问题，看到系统能更“聪明”地帮到业务部门,就觉得挺有成就感的。