基于湖库一体架构，统一管理结构化、半结构化与非结构化等多模态数据，一个系统承载事务处理、实时分析与 AI 工作负载。
方案概述
OceanBase 基于无共享的 MPP 架构，辅以行存+列存引擎、向量化引擎以及强大的优化器调优能力，可以实现在一套数据库引擎中同时支撑在线交易和实时统计分析，同时提供很好的资源隔离机制，保证各种业务负载性能稳定；交易数据原地分析，无需繁琐的 ETL 过程，数据最大程度保鲜，省去很多业务场景中实时数仓构建工作，帮助客户实现业务价值。
业务挑战
离线数仓实时性差
离线数仓往往仅能提供 T+1 的数据能力，更新能力较弱，导致业务团队的实时分析、营销推荐类需求无法及时满足。而单独建设实时数仓又相对复杂，还需要投入额外人力成本维护数据同步链路。
混合负载隔离性差
HTAP 的核心在于一套引擎支持多种负载，而资源的隔离性如果无法得到保障，承担关键交易的数据库一旦被分析型、批处理类的业务影响，往往直接导致在线交易下跌，业务严重受损。
数据量巨大，存储冗余成本高
伴随业务产生的大量数据都是数据分析的数据原料，需要全量保存，这些数据会占用大量的存储空间，同时因为价值密度较低，导致数据存储性价比较低。
多份数据拷贝，资源冗余成本高
不同业务的技术和性能需求导致多份数据冗余保存在多个不同的 OLAP 数据库，无法使用统一的技术栈完成业务闭环，具有较高的冗余成本。
方案架构
通过 OMS 将异构数据库分库分表迁移/同步至 OceanBase 原生分区表（多表汇聚同步）。迁移至 OceanBase 后多个实例融合为一个实例，客户摆脱维护中间件的苦恼，大幅提升存储可扩展性。OceanBase 的 HTAP 模式，满足了业务上分析查询得以前置，无需等待 T+1 数据，直接于在线库实现实时营销分析需求。
方案优势
简化架构，降低资源成本
借助一体化 HTAP 能力加持，业务使用一套数据库即可满足交易和分析两个业务场景，无需为了不同业务场景重复建设多套数据库技术栈，极大简化技术架构提升业务效率。
提升处理效率
得益于新一代的向量化引擎以及列式存储引擎，以及强大的并行执行引擎和增强型 SQL 优化器，OceanBase 具备强大的复杂 SQL 执行能力，实现海量数据的快速并行计算分析。
不同负载间资源隔离
一套引擎处理 OLTP 和基本的 OLAP 场景，同时基于资源组隔离技术，提供 OLTP/OLAP 业务资源隔离的可靠方案，免去复杂的实时数仓建设。
多模场景支持
兼容 Oracle、MySQL 语法, 同时支持 HBase 和 Table 模型 API，并且支持 JSON 半结构化数据格式和场景。强大的 CDC 能力支持，方便多种类型的下游进行数据消费。
实时数据更新能力
基于关系型数据库的更新能力，全面支持数据库事务；使用改进的 Paxos 一致性协议进行数据协调，副本间极低延迟。
容纳海量在线数据
相比一般关系型数据库有限的数据承载和分析能力，OceanBase 的原生分布式架构可以很好的支持水平平滑扩容，性能线性提升；单集群最大可超过上千节点，数据容量超过 PB 级。
应用场景
实时营销分析
基于 OceanBase 的 OLAP 实时查询分析处理能力，业务上游实时写入业务数据后进行实时的数据清洗和处理，得到最新的营收数据和销售趋势，业务方可根据实时数据，调整销售和促销策略，即时对业务进行优化。
业务报表服务
基于 OceanBase 的物化视图能力定期生成 T+1 当日报表，免去了手工 ETL 的工作量，并且基于 OceanBase 多副本的架构同时提供当前报表的 serving 查询，实现混合负载。
轻量实时数仓
使用 OceanBase 的 HTAP 能力在中小型企业中构建轻量实时数仓，业务数据实时写入的同时，利用旁路导入能力和 PDML 批量插入的能力，承担多种不同类型负载的数据处理场景，如实时分析过去一小时订单情况后定向派发优惠券等业务场景。
