核心要点
当 AI 给出错误决策时，问题往往不在模型，而在数据。
推荐系统推了用户刚买的商品、风控模型放过了刚被标记的欺诈账户、智能客服答非所问……这些“AI 翻车”的背后，有一个被低估的真相：决定 AI 质量的，不仅是模型参数，更是数据的新鲜度、完整性与一致性。
这三样东西，恰恰是数据库的本职工作。
当 AI 开始接管关键业务，OLTP 的角色变了
过去，OLTP 数据库的使命是稳定支撑交易：下单、支付、库存、账户。今天，生成式 AI、智能推荐、实时风控和企业级 Agent 正把业务推向新的阶段——系统不仅要“记账”，还要“实时判断”和“即时行动”。每一次交易、每一次点击，都会在毫秒级影响模型推理、策略决策与用户体验。
想象这样的场景：用户刚完成一笔大额转账，风控模型却还在用 5 分钟前的账户状态做判断；客户刚投诉完产品质量，推荐系统却还在推同款商品；政策刚更新，智能客服却还在用旧版本回答市民咨询。
数据延迟一秒，AI 就在用旧地图导航。
当 AI 应用从实验室走向生产环境，它对底层数据的要求就不再是“能用就行”，而是必须实时、必须准确、必须可追溯。OLTP 数据库，正在从“记账系统”变成“AI 的实时数据底座”。
AI 应用真正需要 OLTP 的什么？
很多人以为，做 AI 应用只需要一个向量数据库就够了。向量数据库解决的是“语义检索”问题，但它回答不了这些问题：交易数据写对了吗？AI 输出的结果可追溯吗？关键操作会不会因为网络重试被重复执行？
在金融交易、政务审批、监管报送等关键业务场景中，AI 应用对数据有三重要求：
- 新鲜度：数据延迟直接导致决策失真；
- 一致性：AI 链路变长，网络抖动与自动重试成为常态，必须避免重复操作；
- 可预测性：P99 延迟必须稳定，不能让高峰期的一次卡顿毁掉用户体验。
这三样东西，恰恰是强一致 OLTP 数据库的看家本领。事务机制保证数据不会写到一半就被读走，不会因为并发冲突出现脏数据；WAL 日志和持久化策略保证数据不丢；主备复制和故障切换保证服务不断。
AI 要做出正确决策，就必须拿到正确的数据。而正确的数据，来自一个设计严谨、久经考验的事务型数据库。
OceanBase：十五年打磨的 OLTP 底子
做数据库这行，没有捷径可走。
OceanBase 从 2010 年诞生至今，十五年来一直专注于金融、电信、政企等关键行业的核心系统。最早是支付宝的交易库，后来逐步扩展到银行核心、保险核心、运营商计费、政务一网通办。这些系统有一个共同特点：出了问题就上新闻。
在这样的压力下打磨出来的产品，对“稳定”二字有不一样的理解——大多数时候能用还不够，任何时候都不能挂；理论上支持还不够，得真金白银跑过。
4.4.2 LTS：关键业务负载全面增强
4.4.2 是 OceanBase 最新的 LTS（长期支持）版本，深度集成 4.2.5 LTS 版本成熟稳定的在线事务处理能力，在高可用、安全、兼容性、运维诊断等多个维度做了系统性增强。
高可用：金融级容灾体系
4.4.2 版本在高可用方面做了三个关键改进。
第一是租户克隆。基于指定租户克隆新租户，Unit 数量和分布与源租户保持一致。适用于快速构建测试租户进行新应用验证，以及对在线租户进行数据分析及容灾演练。
第二是备库读优化。优化事务状态推断机制，由 Leader 统一收集和缓存参与者状态，显著减少消息交互次数。引入重试机制，在副本落后时自动转发请求，提升备库读场景稳定性。支持主备库读写分离，主库故障时备库可在一分钟内接管，实现 RPO=0，RTO<1 分钟。
第三是异构 Zone 架构。租户允许配置两种不同 UNIT NUM，单个节点故障可直接删除，无需调整其他 zone，实现真正的故障隔离。单个节点宕机不影响其他 zone 负载均衡，降低业务流量影响。
安全：数据全链路保护
4.4.2 实现了列级别数据保护规则。SELECT 操作对无权限用户返回密文结果，DML 操作返回无权限。这种"透明加密"机制既保证数据安全，又避免应用层改造的复杂性。
配合租户级透明加密、访问控制、审计等安全特性，满足金融企业安全需求。
兼容：企业级应用平滑切换
对于很多企业来说，“迁移”是个让人头疼的词。多年积累的存储过程、复杂的业务逻辑、成千上万行的 PL/SQL……改一行代码就可能牵一发动全身。
OceanBase 同时支持 MySQL 和 Oracle 两种模式。4.4.2 版本新增了多项有挑战性的兼容特性，包括 MySQL 模式 Session 级临时表、INTERVAL 分区、游标读取当前事务中未提交的数据，同时支持 restricted session、trigger 性能优化、dbms_plsql_code_coverage 系统包等特性。
MySQL 模式 Session 级临时表：在分布式环境下实现临时表功能面临诸多挑战，核心是如何保证临时表数据强一致性。Session 级别临时表需要保证同一会话在不同数据库节点间数据一致性，OceanBase 借助数据库代理能力，确保临时表数据在分布式环境下的正确性，并保持访问高性能。
INTERVAL 分区：当新插入的数据超过现有分区范围时，数据库会自动创建新分区，不用 DBA 手动维护。在分布式环境下，需要高效的分布式元数据管理机制保证新分区元数据在所有节点间实时同步，确保查询正确路由到新创建的分区。
性能与运维诊断
性能提升方面，几个关键数据：串行建表性能提升 60%，创建 1000 张 sysbench 简单表的场景下实测验证；复制表 Follower 查询性能从 2 万 QPS 提升至 27 万+，提升了 14 倍，逼近 Leader 的查询能力；UDF、trigger、procedure 等 PL 执行路径全面优化，forall 能力拓展，支持更多 Batch 执行场景。
运维诊断方面，存储层新增查询访问统计、下压路径耗时、filter 过滤效率等关键指标实时统计信息；SQLSTAT 从 library cache 分离，避免与 plan cache 资源竞争；ASH 数据增加权重机制，在队列积压场景下保证诊断数据完整性。
回到前面提到的新鲜度、一致性、可预测性这三个 AI 应用对数据的核心要求，OceanBase 的架构底座加上 4.4.2 的具体增强，恰好能逐一回应。
新鲜度：OceanBase 基于 Paxos 协议的多副本同步机制，写入即持久、持久即可读，不存在主从异步复制带来的读延迟，AI 拿到的永远是最新状态。4.4.2 的备库读优化进一步降低了读路径的延迟，让读写分离场景下的数据新鲜度更有保障。
一致性：OceanBase 原生支持分布式事务，跨节点、跨分区的操作遵循严格的 ACID 语义，即使 AI 链路中出现网络重试，事务的原子性也能保证操作不会被重复执行。4.4.2 新增的列级加密和审计能力，确保 AI 链路中的敏感数据在一致性之上还有安全性保护。
可预测性：OceanBase 的 LSM-Tree 存储引擎通过合并调度控制写放大，配合租户级资源隔离，在高峰期也能保持稳定的 P99 延迟。4.4.2 的异构 Zone 架构和性能优化（复制表查询 14 倍提升、PL 执行路径优化），让系统在扩缩容和故障场景下仍然能维持可预测的响应时间。
再加上 MySQL/Oracle 双模式兼容降低升级门槛，企业可以把已有的关键业务系统平滑切换到 OceanBase，直接获得上述三方面的能力，而不用重写应用。
OLTP + AI：给 AI 应用一个完整的数据闭环
OceanBase 4.4.2 在稳固 OLTP 底子的基础上，新增了向量检索和全文检索能力，可以在一套系统内完成 AI 应用需要的完整数据闭环——“数据—检索—推理—回写”。
在线交易与状态管理：订单、账户、库存、权限、流程状态等关键数据，以事务一致性保证正确，以高可用架构保证连续服务。OceanBase 已有的索引优化、缓存协同、读写分离、热点治理、分区分片等成熟能力，让高频特征读取与在线决策稳定在低延迟区间。这些数据是 AI 决策的“单一事实来源”。
向量检索与全文检索（4.4.2 新增）：4.4.2 版本新增向量检索和全文检索能力，支持与 JSON、多模索引协同工作。在需要检索增强生成（RAG）的场景下，“检索—推理—回写”可以在一条链路中高效完成，无需引入额外的外部检索系统。
实时变更捕获（CDC）：OceanBase 已有的 OBCDC 变更捕获能力，可将业务增量变更实时送入 Kafka/Flink/湖仓/特征平台，减少批处理延迟，让模型与特征更“新鲜”。
回写与审计：AI 产生的结论、评分、策略与操作结果，可以安全回写数据库，通过统一权限、审计、加密实现可追溯与合规治理。每一个决策都有据可查。
简单来说，OceanBase 4.4.2 兼容 MySQL 与 Oracle 生态，在已有的成熟 OLTP 能力基础上补齐了向量检索和全文检索，能帮助企业以更低升级成本、更高可控性完成“交易系统 + AI 应用”的一体化升级。
真实场景：OLTP + AI 如何在关键业务中落地
某大型寿险公司：平滑升级 + 智能风控
这家公司原有传统数据库系统面临性能瓶颈，数据库处理效率无法满足业务增长需求，同时缺乏智能化能力支撑决策。
基于 OceanBase 4.4.2 兼容能力实现平滑升级，大部分存储过程可以直接运行，业务代码改动很小。同时借助分布式架构实现弹性扩展，利用 PL 性能优化和向量检索能力构建智能风控系统。
效果：批处理耗时从小时级缩短到分钟级；智能风控模型可在交易发生时实时识别欺诈风险，误判率和漏判率均显著下降。满足金融监管对数据安全和审计追溯的严格要求，实现全流程可追溯。
某省级政务平台：智能问答系统
政务服务平台有一个经典痛点：市民咨询政策，传统关键词搜索经常答非所问。“我想办个营业执照”和“开公司需要什么手续”，对搜索引擎来说是两个完全不同的查询，但对用户来说是同一个问题。
基于 OceanBase 4.4.2 构建 RAG 智能问答系统，集成向量检索、全文搜索和结构化过滤。用户提问后，系统先用向量检索理解语义意图，再用全文搜索匹配关键词，最后用结构化条件过滤地区、时效等维度，从政策库、办事指南、历史工单中精准召回内容。
效果：问答准确率大幅提升，响应时间从分钟级缩短到秒级，人工客服压力显著减轻。所有问答记录可追溯，确保政策解读的权威性和一致性——毕竟政务场景，说错话是要担责任的。
4.4.2 BP 版本新功能预告
接下来的 BP（补丁）版本，会继续在几个方向补强。
平滑升级：传统数据库全局临时表性能进一步优化，高并发场景下的临时表处理更高效；私有临时表功能完善，提供更灵活的临时数据管理能力。分布式 OBCDC 集群即将推出，从架构上解决同步性能问题；OBCDC 的 UPDATE 语句输出会从 DELETE+INSERT 拆解模式改为原样输出，保持数据变更语义完整性；新版 Binlog 将实现与 MySQL Binlog 的完全兼容。
高可用：主备库强同步机制支持最大保护和最大可用模式，确保主备之间数据同步达到强一致性级别，为金融级应用提供更可靠的数据保护。
性能：并行 DDL 支持表结构变更、索引创建等操作的并行执行，大幅缩短运维窗口期；PL/SQL 执行引擎深度优化，提升存储过程和函数的执行效率；查询优化器决策能力持续增强。
写在最后
当下 AI 虽然火热，但真正深入生产系统的落地场景还不多。大部分 AI 应用仍然停留在检索和分析层面——本质上还是在消费历史数据。
但 AI 的终局一定是赋能生产系统：实时获取当下正在发生的热数据，结合历史经验做出判断，再把结果写回系统指导下一步行动。这个闭环要跑通，靠的不是更大的模型，而是一个能稳定供给新鲜、正确、可预测数据的事务型数据库。
换句话说，AI 的成长离不开海量历史数据的沉淀与分析，但更关键的是持续不断的热数据供给。谁能抓住热数据这个核心，谁就能在 AI 应用中占据主动。这也是为什么我们认为，强一致的 OLTP 能力才是数据库在 AI 应用中真正的竞争力所在。
OceanBase 4.4.2 做的事情可以用一句话概括：在十五年打磨的强一致 OLTP 底座上，补齐向量检索、全文搜索等 AI 应用所需的数据能力，让企业用一套数据库同时撑住关键业务和智能应用。
实时、正确、可预测——这三个词听起来朴素，却是支撑智能应用的核心基础。