需求领域：新一代信息技术;电子信息
背景＆内容：随着互联网技术的高速发展，网络接入手段的多样化，移动终端的大众化，使得网购的网民数量急剧攀升，各大电商系统的PV/UV也在屡创新高。用户对系统的反映速度和用户体验有了越来越高的要求。这些都对传统的电商系统架构提出了挑战，尤其是移动互联网时代的来临，使得对于系统架构有了更高的需求，特别是疫情期间，用户线上消费习惯的形成和消费需求的升级，对电商平台的系统提出了更好的要求。在种种新形势下，电商平台系统重构将会对系统功能和用户体验等方面有很好的提升。
需解决的主要技术难题：技术痛点：系统当前使用的是EAV数据结构，在高并发，低延迟，大数据量的场景下，有一定的局限性。而且在电商复杂的业务场景下，EAV高耦合的数据操作逻辑，导致系统不稳定，响应超时，偶有数据不一致的情况，并且影响业务快速推进，市场效益降低。技术目标为系统重构，拆除EAV数据模型。
技术解决的意义：重构拆除EAV数据模型以后，可以提高系统的QPS/TPS等各项性能，提高系统响应速度，提高系统吞吐量，保证系统的高稳定性。并可以解耦各业务场景下的依赖关系，快速推进新业务，实际使用体验提升，经济效益提高。
