处在激烈变革的实时分析领域，迎来了突破性产品。

　　近日，在2024 中国国际金融展上，OceanBase重磅推出V4.3.2版本，标志着其在“关键业务负载”一体化战略上迈出了重要一步。其中，基于列存引擎的AP性能增强是新版本的重点和亮点，OceanBase由此极大提升了OLAP实时分析能力，打造近PB级实时分析数据库。

　　企业对实时分析有怎样的需求?市场上有哪些实时分析产品与解决方案?OceanBase实时分析数据库有怎样的定位?ITPUB采访了OceanBase相关专家，一起探讨实时分析需求和技术的发展演进，并给出了实时分析数据库的选型建议。

为什么需要实时分析数据库?

　　为了能在激烈竞争中保持优势，企业需要更及时的数据洞察和快速的反应能力，实时分析需求不断增长，构建实时基础设施成为企业刚需。

　　比如银行业的反欺诈，包括检测不适当的访问以及防止身份盗窃等，这需要数据尽可能是最新的并且可以实时检测才会有效。此外，为了服务网络和移动客户，无论是显示当前余额、列出最近的交易还是进行跨账户转账，银行需要实时响应请求。

　　在汽车制造业，生产层面的实时系统监控，需要实时查看生产线的状态，以便更好地管理和维护生产线。在运营层面的实时营销，千人千面的实时推荐场景等都需要实时分析能力，未来，实时分析场景只会越来越多。

　　原有典型的Hadoop+MPP架构已经无法满足企业实时分析能力，企业会引入Spark、Flink、Storm等流批引擎增强实时能力，此外，近几年市场上实时数仓、实时湖仓以及实时分析数据库等产品和解决方案如雨后春笋般出现，为企业构建实时基础设施提供了新的选择。

　　但是丰富的实时数仓、实时湖仓等解决方案也存在一些问题，比如，以HBase等Hadoop体系搭建的实时分析解决方案，多套系统带来较高的建设成本和运维成本，数据链路复杂造成较高的时延。而且对于一些中小企业而言，由于缺乏相关人才和技术储备，系统复杂性往往也令其望而却步。

　　一些OLAP列存分析数据库，数据分析能力较强，虽然这些产品本身也在向着实时分析发展，但是在一些极致低时延的场景会存在局限性，以Doris为代表的新型数仓为例，由于需要攒批插入，造成数据写入到数据可见会有一定的时延，这在一些极致低时延场景是无法接受的。此外，高并发以及点查等场景也是列存分析数据库的短板。

　　现代数据架构在向着实时性发展，同时也向着简化复杂性、提升易用性发展，一体化数据库是其中的代表，在实时分析领域，流批一体、HTAP等融合发展便是最好的例证。

　　实时分析的实时性是根据客户业务场景需求而定，有的场景需要毫秒级，有的需要秒级，有的可能是分钟级，所以企业客户更希望产品能够提供按需实时的能力。

　　在中国国际金融展上，OceanBase重磅推出了V4.3.2版本，带来了关键技术升级。该版本在列存引擎的基础上进行了优化，包括实现行存和列存的优化器和执行器，并通过优化“行采样”来避免不必要的数据读取开销。此外，新版本还支持全文索引，加速数据检索和查询，打造了近PB级的实时分析数据库，让人眼前一亮，为实时分析场景带来了更多可能性。

OceanBase实时分析数据库有何不同?

　　OceanBase发布列存储引擎，打造近PB级实时分析数据库，来自于用户需求的启发，也是一体化数据库发展的自然延伸。

　　按照实时响应要求来划分，用户场景可以分为纯TP场景、大TP小AP(经典HTAP场景)、小TP大AP(实时AP小事务场景)、纯AP场景。OceanBase从TP到HTAP、再到AP逐步延伸。

　　在强TP场景，OceanBase已经在金融、电信等关键行业的核心系统广泛落地应用。HTAP即OLTP Plus版本，是在强OLTP场景下的AP需求，适合数据量在几百GB到几百TP中小规模数据量的实时分析场景。此前，OceanBase构建了HTAP能力，在OLTP基础上，提供复杂查询优化、秒级低时延响应等能力，满足了一些企业的AP场景需求。

　　对于更大规模数据的实时分析场景需要更强的AP性能，经典的HTAP无法很好满足需求。OceanBase发布4.3版本推出列存引擎，并且围绕列存引擎在优化器、执行器、DDL等多方面进行了适配优化，比如支持物化视图、推出基于Column数据格式描述的2.0向量化引擎、支持联邦计算等，提升大规模并行处理能力，打造近PB级实时分析数据库，进一步加强TP/AP一体化。

　　据悉，4.3版本在TPC-DS的查询性能是上个版本的的10倍。在今年4月份OceanBase开发者大会现场，OceanBase 4.3与流行的大宽表数据库Clickhouse在同等硬件条件下进行了跑分PK，结果显示，在大宽表场景，两者的查询性能处于同一水平。在AP领域，有了列存的OceanBase还是很能打的。

　　TP、AP一体化，不一定是把TP跟AP放到一个系统，也可以是把分布式的TP能力直接融合到AP系统里面，做出更好、更加实时，对开发者更加易用的新型实时分析数据库。

　　把OceanBase多年积累的分布式TP能力直接融合到AP系统里面，使得OceanBase OLAP拥有了不一样的特性，是其打造差异化创新优势的关键。

　　比如，在高并发、点查场景，传统的OLAP数据库查询能力强，但是无法做实时写入。OceanBase 4.3基于LSM-Tree架构推出列式存储引擎，实现可行存、可行列混存和可列存的多种存储方式，表级别的行、列转化为客户提供了更细粒度的选择，让用户可以实现性能和成本的兼得。融入分布式TP核心能力小事务写入技术，有效消除数据导入延迟，降低时延。

　　很多AP系统没有在关键核心领域试炼过，可靠性和稳定性难以得到保障。OceanBase OLAP继承了OceanBaseTP系统的稳定性、可靠性，以及MySQL、Oracle、PL/SQL等功能和语法兼容性，使得迁移替换变得更加容易，查询变得更加简单，使用SQL或者PL/SQL即可进行AP查询。

　　有的AP数据库采用了分布式架构，可以处理更大规模数据量的分析，但是会存在一定的使用门槛。中小企业由于人才、技术储备有限，无法搭建复杂的Hadoop+Spark，使用MySQL+Clickhouse/Greenplum的成本高，也会增加复杂性。OceanBase单机分布式一体化能力，让中小企业的实时分析有了新的选择。而且，一体化架构使得OceanBase可以实现小、中、大全场景覆盖，降低了运维复杂度和运维成本。

　　OceanBase从4.3版本开始，将分布式TP即有的能力集成到AP上，以更低的成本解决Oracle当年解决的问题，而且可以处理更大规模的数据量。OceanBase 4.3推出列存引擎，强化AP能力，在TP、HTAP、AP能力上OceanBase要和Oracle对齐。但是OceanBase独特的LSM-Tree和分布式架构，使得其成本开销比Oracle更低。

　　值得注意的是，OceanBase OLAP更适合PB级以下的实时分析，超过PB级的业务场景并不是OceanBase实时分析数据库的主打领域。

小结：实时分析，OceanBase可能是更好的选择

　　在实时分析大趋势下，企业需要根据业务需求选择合适的实时分析产品与方案。企业在进行实时分析型数据库选型时，会关注性能、稳定性、易用性、生态对接、数据导入/导出性能、数据导入导出介质、成本等因素。目前，OceanBase已经与Flink等实时计算引擎完成生态对接，企业可以更灵活地进行选择。综合性能、稳定性、易用性、成本等因素考虑，一体化OceanBase 4.3的创新特性，可能是实时分析场景更好的选择。