OceanBase HTAP数据库有什么落地案例？

　　一、什么是HTAP数据库？

　　HTAP（Hybrid Transactional/Analytical Processing），即混合事务/分析处理，是一种数据库架构设计理念，解决传统架构中联机事务处理（OLTP）与联机分析处理（OLAP）分离所带来的问题。

　　传统上，企业通常需要维护两套独立的系统：OLTP系统专注于处理高并发、低延迟的短事务操作，如订单生成、转账交易；而OLAP系统则用于执行复杂的批量数据分析与报表生成。这种分离架构导致了数据孤岛，数据从OLTP系统同步到OLAP系统通常需要耗费大量时间和资源，造成数据分析的延迟，限制了企业基于最新数据进行实时决策的能力。

　　HTAP数据库的核心目标是在一个统一的系统中同时高效地支持事务处理和分析处理，消除两套系统间的数据同步需求。其关键技术原理包括几个方面。首先是统一存储架构，将事务数据和分析数据存储在一个共享的数据模型中，通常采用行存储优化事务处理，同时使用列存储优化分析查询，这种混合存储方式避免了传统架构中复杂的数据复制和同步过程。其次是高性能引擎，利用分布式计算、内存计算等技术，提供卓越的事务和分析性能。在数据一致性保障方面，通过增量数据合并、多版本并发控制（MVCC）、分布式一致性协议（如Paxos或Raft）等技术，确保事务处理的强一致性，同时允许分析操作对实时数据的高效访问。此外，HTAP数据库还需具备资源调度与负载隔离能力，通过智能调度机制平衡OLTP与OLAP的资源竞争，并实现物理隔离，避免两类任务相互干扰。查询优化与执行引擎则能根据负载动态选择行存或列存路径以优化查询性能，例如通过混合扫描和向量化执行引擎批量处理数据，提升查询效率。

　　HTAP数据库的优势主要体现在实时性、架构简化、成本降低以及数据一致性与新鲜度上。它能够实时处理和分析数据，减少数据延迟，使企业能即时基于最新业务数据进行决策。将事务处理和分析处理集成在一个系统中，简化了技术栈，降低了运维复杂性和成本。通过减少或消除ETL过程，降低了数据存储和管理成本。同时，避免了因ETL过程导致的数据延迟和一致性问题，确保用户可以对最新的事务数据进行实时分析。HTAP概念由权威研究机构Gartner于2014年正式提出，推动了数据库厂商探索事务与分析一体化的可能性。随着云计算、大数据和分布式系统的普及，HTAP系统逐渐成熟，成为企业应对大数据时代挑战，实现实时数据处理和深度分析的重要技术选择。

　　二、OceanBase  HTAP数据库的落地案例

　　OceanBase作为全球唯一在 TPC-C 和 TPC-H 测试上都刷新过世界纪录的

　　原生分布式数据库，HTAP能力在实际业务中已有多个落地案例，覆盖金融、通信、零售、生活服务等多个行业，验证了一体化架构在简化架构、提升实时分析性能与降低成本（TCO）方面的价值。

　　在政企行业，河北移动的酬金库系统是一个典型实践。该系统承载酬金计算与统计分析两大核心业务。事务处理场景需支持酬金规则实时变更和月结、日结计算，并保证ACID特性；统计分析则需对海量数据进行多维OLAP查询。迁移至OceanBase后，系统性能得到提升。以月结计算为例，原集中式数据库耗时2880分钟，升级后仅需549分钟，效率提升约5倍。在月结高峰时段，主机CPU使用率峰值不超过60%。得益于OceanBase基于对等节点的分布式架构，既能承载高并发OLTP任务，又能基于MPP架构在同一套数据引擎中进行OLAP并行计算，无需维护两套数据。LSM-Tree架构、向量化引擎及代价评估模型也提升了处理宽表的效率和OLAP场景下的查询性能。

　　在制造行业，零跑科技作为国内智能电动汽车创新企业，全国门店运营依赖自主开发的“零小跑”营销系统，承担销售目标管理、客户预约、统计分析等一线关键业务。它既要支撑高并发事务处理，又要满足实时、多维的数据分析需求。随着门店数量快速增长，传统 RDS-MySQL 架构在多表大数据量关联查询和实时分析场景下逐渐成为瓶颈，频繁出现响应延迟和页面卡顿，难以支撑一线业务的高效运转。在完成多轮测试和技术选型后，零跑科技将营销系统整体迁移至 OB Cloud 一体化云数据库，基于 HTAP 能力实现业务和数据平台的深度融合。系统利用行列混合存储与智能执行引擎，在同一套数据引擎中同时承载 OLTP 与 OLAP 负载，复杂 SQL 查询自动在行存/列存间智能路由，保证实时写入、分析一体化；通过高压缩存储技术大幅降低硬件和云资源投入，存储空间压缩比高达 88%；依托 Paxos 多副本机制，实现单节点故障 8 秒内自动恢复，保障业务连续性。同时，借助资源隔离与弹性调度能力，大查询不再影响门店核心交易，全国近千家门店业务并发处理能力提升约 3 倍。

　　迁移完成后，系统性能和资源效率得到显著改善。慢查询 SQL 的平均响应时间缩短至 1 秒以内，整体数据查询效率提升约 20 倍；在高并发业务场景下，CPU 使用率由原先的约 70% 降至 15%，资源利用效率提升约 4 倍。得益于 OceanBase 一体化 HTAP 架构，零跑科技无需维护多套系统即可同时满足交易与分析需求，在提升开发与运维效率的同时，支撑全国近千家门店的实时运营，系统稳定性达到 99.999%。

　　在零售与生活服务领域，海底捞进销存与会员系统是一个典型实践。随着全渠道数字化和门店规模持续扩张，在七夕、双旦等业务高峰期，会员高频操作、菜品点选和库存变动形成数据洪峰，对数据库稳定性、实时分析和复杂报表处理能力提出了更高要求。原有分库分表方案在应对亿级会员、百亿级进销存数据的高并发与复杂计算时逐渐显现瓶颈，尤其在大促和节假日，容易影响门店运营和顾客体验。为解决上述问题，海底捞联合 OceanBase，对核心系统进行升级，采用 OB Cloud + HTAP 架构。在一套数据库引擎中同时支持 OLTP 与 OLAP 负载，交易数据无需 ETL 即可直接用于实时分析，实现“一份数据，两份收益”。系统基于无共享多副本架构，支持租户级、集群级弹性扩缩容，在业务高峰期动态扩容、流量回落后再缩容，减少资源浪费；通过多租户混部和 LSM-Tree 高级压缩技术，进一步降低存储和整体建设成本。升级后，系统基于 Paxos 协议实现 7×24 小时持续服务，具备近似无限扩展能力。在简化架构的前提下，HTAP 能力使分析类负载性能提升约 30%，结合秒级动态伸缩和紧密存储等特性，整体总拥有成本下降约 50%。

　　在证券行业，兴业证券投顾工作平台是分布式数据库支撑 OLAP 场景的典型实践。该平台作为投顾服务的核心 CRM 系统，主要承担实时数据分析与决策支持职能。随着业务系统持续推进技术应用创新，平台面临数据来源多元、数据规模达 13TB、OLAP 关联场景复杂等挑战，在传统商业数据库架构下，系统 CPU 负载长期超过 50%，峰值接近 80%，性能瓶颈日益突出，且数据库绑定程度高，改造压力较大。在统一云化数据库资源池建设基础上，兴业证券选择基于 OceanBase 分布式数据库对投顾工作平台进行升级试点。系统在主中心采用三副本、全对等节点部署架构，实现所有节点同时提供读写服务，满足高可用与扩展性需求。在此基础上，围绕 OLAP 场景，从数据分布、执行计划和程序逻辑三个层面开展优化：通过分区与表组规划、宽表与数据冗余设计以及复制表机制，降低跨节点数据访问；结合并行调度与执行计划优化，提升复杂查询效率；并在应用层引入并行子查询与统一缓存管理，进一步减轻数据库负载。升级与优化完成后，系统在多个 OLAP 场景下性能显著提升。复杂多表关联查询平均响应时间由原来的百秒级降至秒级，即席查询整体性能提升约 5 倍；存储空间较原系统降低超过 80%，关键跑批任务时长缩短约 20%。目前，投顾工作平台核心模块已进入双轨运行阶段，为兴业证券在 OLAP 类关键业务系统上的分布式升级积累了可复制的实践经验。

　　此外，在保险行业，平安产险业务系统对数据库可靠性要求很高，同时其不断增长的业务量对数据库的性能和并发能力要求也非常高，且需要同时具有 TP 和 AP 能力。以财务管理系统为例，系统关联财务、再保、精算等核心系统，属典型HTAP混合场景，挑战包括数据量极大、亿级大表占比高、涉及大量大表关联的复杂批量计算，以及原数据库存在数百万行存储过程代码。OceanBase因其对原数据库语法和协议的高度兼容减少了代码改造量，其分布式架构支持亿级交易高并发与弹性扩展满足业务增长需求，通过压缩与自动归档技术实现高压缩比，让存储成本降低一半，并且其企业级服务与生态成熟度符合金融级稳定性要求，从而成功支撑了该关键系统。

　　这些案例表明，OceanBase HTAP数据库能够满足不同行业在关键业务系统升级中对高性能、高可用、弹性扩展和实时分析的综合需求。通过一体化引擎处理混合负载，帮助企业简化架构，在提升处理效率的同时实现降本增效。