瓶颈不在光学而在数据库。结构化检测结果原先写入托管 MySQL，每天数万条记录靠分表加预聚合勉强维持。改用 MOI 后写入性能提升一个数量级，扩展到 70+ 设备无需重构。
光衡工业致力于服务中国智能制造，为工业企业提供高精度、实时性的光电传感与检测设备，为工业数字化、网络化、智能化的全面实施提供必备的基础硬件设施。 公司专注于激光传感与检测设备的研发，以高精度激光技术为核心，结合机器视觉、人工智能等技术，针对工业应用场景推广全面替代人工的高精度、实时性激光检测设备与系统，为各工业行业提供系统化视觉检测方案。
光衡的核心团队曾长期参与嫦娥卫星、风云四号卫星等国家级重大科研项目。
近些年陶瓷企业急需降本增效，自动检测设备呼之欲出。光衡先后走访三十多家陶瓷代表企业做一线调研，组织中科院上海光机所核心团队 20 人，投运千万级研发平台，开发出原创技术路线：激光检测 3D 缺陷、视觉检测 2D 缺陷，可实现 60 余类缺陷的有效检测。
瓷砖检测数据经上位机软件处理后得到结构化数据，通过无线模块写入云端的 RDS MySQL，每天产生几万条记录，主要供产线工人使用的小程序和后端 Web 应用做缺陷展示。
问题出在数据库而不是光学。数据堆积量越来越大，MySQL 的性能很难快速响应查询需求；与此同时设备规模增至几十台，MySQL 的时序写入性能也遇到了瓶颈。
为了让查询还能用，团队不得不采用分表加预聚合的方案——而这套复杂度需要在每一个新站点重新做一遍工程。检测能力可以复制，数据库工程不能。
光衡用 MatrixOne 的超融合引擎替换了 MySQL。其时序能力天然解决了检测数据上报的性能问题，Serverless 实例自动感知业务压力并调整计算资源。
原本的分表加聚合表方案被 MatrixOne 分区表方案取代，数据按日期分区，无需分表和预聚合——新站点部署不再需要定制的数据库工程。
目前 70 余台检测设备的数据上传在该平台上正常运行。
IoT 数据上报性能相比 MySQL 提升了一个数量级，大多数写入语句在毫秒级完成；得益于 Serverless 自动扩容，随着设备数增加写入性能仍维持高水准。
查询慢的问题得到解决：既减少了分表等操作，又大幅降低了聚合查询延迟，大多数查询在秒级完成。
运维成本下降：设备规模增加时 Serverless 自动扩容，免去了人工变配的运维成本。
原生按日期分区取代了分表加预聚合策略，新站点上线不再需要一次性的数据库定制工程——检测系统的可复制性终于与光学能力对齐。