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
该方案面向“批量计算慢、窗口期挤、改造难”的企业场景，通过 OceanBase 的分布式一体化数据库，将批处理与在线交易融合在同一平台上，既释放计算性能，又避免对现有业务逻辑的高风险重写。
业务挑战
性能瓶颈，处理窗口紧张
批处理任务数据量通常较大，且通常在“T+1”模式下运行，随着业务增长，数据量激增导致批处理耗时变长，甚至超出预设的“批处理窗口”（例如，从凌晨 1 点到 5 点）。一旦任务无法在窗口期内完成，将会直接影响次日业务的正常开展。
资源争抢，影响在线业务
批处理任务是资源密集型操作，会消耗大量 CPU 和 I/O。为避免影响白天的在线交易（OLTP）业务，企业不得不将批处理安排在深夜执行。这种“分时复用”的架构限制了业务的 24/7 全天候服务能力，且在业务高峰期，批处理仍可能与在线业务发生资源争抢，导致交易延迟。
架构陈旧，扩展成本高昂
许多批处理系统运行在传统的小型机、大型机之上，采用集中式架构，当面临性能瓶颈时，唯一的解决办法是纵向扩展，即购买更昂贵的硬件，这种方式成本高昂、扩展能力有限，且无法享受分布式架构带来的弹性优势。
改造风险高，迁移困难
核心业务逻辑（如复杂的计费、结算规则）通常被封装在许多 Oracle PL/SQL 存储过程中，若要对这些批处理任务进行性能优化，往往意味着要用新的技术栈重构所有业务逻辑，这不仅开发周期长、投入巨大，而且业务验证复杂，迁移风险极高，是企业不敢轻易触碰的“技术债”。
方案架构
传统模式把交易与批处理“挤在同一引擎里”，OceanBase 用“统一 SQL + 行列分工 + 资源隔离”的分布式架构，把交易稳住、把批量提速，并在同一平台上完成。
方案优势
极致性能提升，打破处理瓶颈
OceanBase 的列式存储引擎专为分析场景设计，数据按列存储，压缩比更高，I/O 大幅减少。结合向量化执行引擎，CPU 可以一次性在内存中对一批数据（而不是一行数据）进行计算，极大提升了 CPU 缓存命中率和计算效率。对于典型的批处理任务，可实现 10 倍甚至更高的性能提升，轻松满足甚至缩短业务批处理窗口，为准实时分析提供可能。
无感平滑迁移，业务风险最低
OceanBase 高度兼容 Oracle，不仅兼容常用的 SQL 语法、数据类型，更高度兼容 PL/SQL 存储过程。这意味着客户可以将 Oracle 中沉淀了大量业务逻辑的存储过程几乎不加修改地迁移到 OceanBase。应用层代码完全无需改动，极大降低了迁移的风险、成本和周期，让“不可能完成”的系统现代化改造成为可能。
一体化架构，实现降本增效
传统的“OLTP 数据库 + 数据仓库/大数据平台”的分离式架构，需要维护两套系统，数据需要经过复杂的 ETL/CDC 进行同步，架构复杂且成本高昂。OceanBase 的一体化架构，用一套系统同时承载在线交易和批处理分析。其内置的资源隔离机制，能确保分析任务在列存上运行时，不会与行存上的交易任务发生激烈资源冲突。这不仅简化了技术栈、降低了运维复杂度，还避免了数据冗余存储和跨系统同步的开销，显著降低了企业的总体拥有成本 (TCO)。
