在泛互场景的应用案例研究

前言在数字经济蓬勃发展的今天，泛互联网（以下简称"泛互"）行业作为数字经济的核心组成部分，从社交娱乐、电子商务到智能制造、智慧物流，再到数字医疗、在线教育，正以其丰富的细分领域和创新的商业模式，持续推动着产业变革与升级。在这一进程中，数据已成为企业最核心的战略资产，而数据库技术作为数据存储、管理和分析的基础设施，其重要性愈发凸显。无论是应对海量用户的高并发访问，还是实现实时精准的数据分析，亦或是支撑业务的快速迭代创新，高性能、高可靠的数据库系统都是不可或缺的关键支撑。作为深耕数据库领域的技术服务商，我们见证了无数企业通过数据库技术创新实现业务突破的历程。本书的编撰初衷，正是希望将这些宝贵的实践经验系统化地呈现给行业同仁。我们精选了来自零售、社交、游戏、教育、制造等泛互行业典型场景的真实案例，通过深入剖析这些案例中的技术解决方案与业务价值，为行业从业者提供可借鉴的数字化转型路径。ll真实场景：所有案例均来自头部企业的生产实践，确保内容的实用性和权威性；深度解析：每个案例均包含业务背景、技术挑战、解决方案、成效评估等维度，实现技术与业务的深度融合；l方法论沉淀：在案例剖析基础上，提炼出可复用的技术方法论、运维方法论等实施建议。本书主要面向以下三类读者群体。lll技术实践者：包括系统架构师、开发工程师、DBA和运维工程师，可通过本书了解不同业务场景下的数据库架构设计、性能优化等专业技术实践；企业管理层：包括产品经理、业务负责人和技术决策者，可从中洞察数据库技术如何驱动业务增长，获取数字化转型的决策参考；行业研究者：包括对数据库技术和泛互行业应用感兴趣的学者、学生及其他从业者，可通过本书系统了解行业最新实践，真切感受数据库技术的应用价值。读者可根据自身需求选择性阅读。例如，从行业维度而言，可直接查询自己关注的细分行业的企业案例；从技术维度而言，可着重关注技术解读部分的架构设计、技术实现，以及各案例中的解决方案落地细节；从业务维度而言，管理者或决策者可重点阅读案例的业务价值分析和落地效果部分。我们期待本书能成为泛互行业数字化转型道路上的实用指南，帮助从业者在数据驱动的时代把握先机。书中若有疏漏之处，恳请读者不吝指正。 OceanBase社区 前⾔101第⼀部分数据库技术与泛互⾏业概述第⼀章数据库技术的发展与趋势数据库技术的演进历程：从“账到“智能⼤脑”数据库未来趋势：⼀体化、智能化、云化25第⼆章泛互⾏业的数据挑战与需求9泛互⾏业的特点与数据需求1013数据库技术如何⽀撑泛互⾏业数据需求第⼆部分数据库在泛互⾏业的应⽤案例第三章传统互联⽹1516从v3.1到v4.3，OceanBase稳定⽀撑快⼿PB级核⼼业务场景⽹易游戏DBSaaS引⼊OceanBase：存储成本降60%，备份恢复提速3倍滴滴分布式数据库选型之路：系统稳定，延迟缩短⼗倍1724414753重塑HTAP⽣态：OceanBase向量技术直击三⼤痛点，加速业务分析AI化进程80%⾯对⽇增亿级数据，BOSS直聘的⾼性能与⾼效存储⽅案第四章互联⽹+69系统性能提升70%，华润万家核⼼数据库升级7085⾛出三⼤困境，深耕五⼤场景，好未来探索OceanBase实现降本86%多点DMALL与OceanBase：实现租户间资源完全隔离与低成本系统升级携程双业务基于OceanBase降本增效与开源共建实践104116 ⻉壳找房AI基础设施与实时数仓的“超进化”之路128147158175稳定⽀撑“双⼗⼀”，百丽时尚集团引⼊OceanBase替代MySQL+MyCAT架构Classin携⼿OceanBase，从测试到8套核⼼集群升级经验作业帮多云架构下的数据库集群解决⽅案，实现资源隔离、快速响应第五章⼯业互联⽹204突破单机性能瓶颈，vivo探索成本效益最优的数据库解决⽅案安全稳定！OceanBase助⼒中国恩菲打造⼯业互联⽹数据底座现代化数据架构升级：毫末智⾏⾃动驾驶如何应对年增20PB的数据规模挑战？存储成本降71%，怪兽充电历史数据库迁移⾄OceanBase205216223230第六章产业互联⽹236科⼤讯⻜三⼤场景应⽤OceanBase，亿级规模⼤表数据，查询性能快40倍智慧停⻋平台SaaS化，科拓股份经营管理平台与ERP系统技术升级策略⻓⻰航空HTAP实践：统⼀技术栈，⾼效构建在线服务与轻量实时数仓同⽅智慧能源：OceanBase助⼒构建安全可靠、⾼性能的能源数据底座237253265271第三部分数据库技术优化与未来展望第七章数据库选型与架构设计280281如何根据业务需求选型数据库282287单机分布式⼀体化数据库的架构设计与优化第⼋章数据库降本增效与运维295从硬件到存储再到运维的极致降本⾼并发场景下的性能保障296307 数据库智能管控与运维316323OceanBase数据库诊断与调优第九章未来展望329数据驱动下的泛互⾏业创新与变⾰，及数据库的新机遇330附录：OCEANBASE术语表后记336410 第一部分数据库技术与泛互行业概述 第一章数据库技术的发展与趋势 数据库技术的演进历程：从“账到“智能大脑”一、数据库的“史前时代”：账本与文件系统在计算机诞生之前，人类就已经在用“数据库”了——没错，就是账本。无论是商人的进货记录，还是银行的存款账簿，本质上都是数据的存储和管理。只不过，这些“数据库”是纸质的，效率低、易出错，还占地方。到了20世纪50年代，计算机开始进入商业领域，人们开始用文件系统来存储数据。这时的“数据库”其实就是一堆文件，比如一个文本文件里记录着所有员工的姓名、工资等信息。虽然比纸质账本先进了不少，但文件系统的缺点也很明显：数据冗余、难以共享、查询效率低。想象一下，如果你想从100个文件中找到某个员工的工资信息，得花多少时间？二、关系型数据库的崛起：SQL与ACID20世纪70年代，关系型数据库的诞生彻底改变了数据管理的格局。IBM的研究员埃德加·科德（EdgarF.Codd）提出了关系模型，将数据组织成一张张表格（表），并通过SQL（结构化查询语言）来操作这些数据。SQL的语法接近自然语言，比如“SELECT*FROMemployeesWHEREsalary>5000”，即使不懂编程的人也能大概看懂。关系型数据库还引入了ACID特性，即原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability）。这些特性保证了数据的安全性和可靠性。比如，银行转账时，A账户扣款和B账户入账必须同时成功或同时失败，这就是原子性的体现。这一时期的代表产品是Oracle、IBMDB2和MicrosoftSQLServer。它们成为了企业级应用的首选，支撑起了金融、电信、制造等行业的数字化转型。三、互联网时代的挑战：NoSQL与分布式数据库进入21世纪，互联网的爆发式增长给数据库技术带来了新的挑战。泛互行业的特点是数据量大、访问频率高、数据结构多样。比如，社交网络要存储海量用户关系，电商平台要处理高并发的订单数据，视频网站要存储和分发大量的非结构化数据（如视频、图片）。传统的关系型数据库在面对这些场景时显得力不从心。于是，NoSQL（NotOnlySQL）数据库应运而生。NoSQL数据库放弃了严格的ACID特性，转而追求高可用性、高扩展性和灵活性。比如：lll键值存储（如Redis）：适合存储简单的键值对，常用于缓存。文档数据库（如MongoDB）：以JSON格式存储数据，适合处理半结构化数据。列式数据库（如Cassandra）：适合存储海量数据，常用于日志系统。2 l图数据库（如Neo4j）：专门用于处理复杂的关系网络，比如社交网络中的好友关系。与此同时，分布式数据库也开始兴起。它们将数据分散存储在多个节点上，既能提高性能，又能保证高可用性。比如，Google的Spanner和蚂蚁集团的OceanBase，以及CockroachDB、TiDB就是分布式数据库的代表。四、大数据与云原生时代：数据湖与Serverless随着移动互联网和物联网的普及，数据量呈现爆炸式增长。我们进入了大数据时代。这时，传统的数据仓库已经无法满足需求，数据湖（DataLake）应运而生。数据湖可以存储结构化、半结构化和非结构化数据，就像一个“数据仓库的加强版”。与此同时，云计算的发展催生了云原生数据库。这类数据库天生就是为云环境设计的，具有弹性扩展、按需付费等特点。比如，AWS的Aurora、Google的BigQuery和Snowflake就是云原生数据库的代表。近年来，Serverless数据库也开始流行。Serverless的意思是“无服务器”，开发者不用关心底层基础设施，只需专注于业务逻辑。五、AI时代的“智能大脑”：向量化与多模除了上述数据库类型，近两年随着AI技术的爆发，向量数据库逐渐迎来更广泛的应用市场，许多数据库也尝试基于自身能力将向量、多模等能力集成进产品研发中。数据库技术正在朝着智能化和融合的方向发展。首先，AI技术将被广泛应用于数据库的优化和管理，如自动索引优化、异常检测等；其次，关系型数据库和NoSQL数据库的界限将越来越模糊。数据库会同时支持多种数据模型，既能处理结构化数据，又能处理非结构化数据，目前市面上已有单机分布式一体化架构、分布式多模一体化架构的数据库。此外，随着物联网的发展，数据库将向边缘端延伸。边缘数据库可以在靠近数据源的地方进行实时处理，减少网络延迟。结语从账本到文件系统，从关系型数据库到NoSQL，从单机架构到单机分布式一体化架构，从大数据到云原生再到AI向量化，数据库技术的演进历程就是一部人类数据管理能力的进化数据库技术的发展离不开泛互行业的繁荣，同时，没有数据库技术的进步，也没有今天的互联网世界，二者相辅相成。l电商行业：双十一、黑五等大促活动背后，是数据库技术支撑着每秒数十万笔的交易。 史。 lll社交网络：微信、微博、抖音等社交平台每天产生海量用户数据，NoSQL数据库和图数据库帮助它们高效地存储和查询这些数据。金融科技：移动支付、区块链、智能投顾等金融科技应用，离不开高可靠、高性能的数据库技术。人工智能：AI模型的训练需要大量的数据，数据湖和云原生数据库为AI提供了强大的数据支持。泛互行业的蓬勃发展，既是数据库技术的受益者，也是其不断创新的驱动力。未来，数据库技术将继续推动泛互行业的发展，甚至可能催生出我们暂时无法想象的新应用。让我们拭目以待！ 4 数据库未来趋势：一体化、智能化、云化作者：杨传辉，OceanBaseCTO在数字化转型加速的今天，数据已成为企业最核心的资产之一。作为支撑企业业务运转的基础设施，数据库技术正经历着前所未有的变革。从数据库的演进历程及新型技术的迭代来看，未来的数据库发展呈现三大趋势：一体化、智能化、云化。一、一体化：一套系统处理各种不同的工作负载在传统架构中，企业往往需要维护多种类型的数据库来满足不同业务需求，例如事务处理用关系型数据库、分析查询用数据仓库，特殊场景可能还需要图数据库、时序数据库等。这种多系统并存的架构不仅增加了运维复杂度，还造成了数据孤岛和一致性难题。随着互联网、移动互联网尤其是AI时代的来临，数据库管理的数据已经由原来单纯的结构化数据，逐步演变为半结构化甚至无结构化数据。但企业仍然希望使用同一套系统处理各种不同的工作负载，并保证数据的一致性。同时，企业不希望区分到底哪些查询是OLTP、哪些是OLAP、哪些是多模、哪些是AI，而是希望采用一套强有力的系统处理所有数据存储和管理的需求。目前，一体化的技术实现面临很大的挑战。首先，因为要处理海量数据，这套数据库系统需要是分布式，而不是集中式。其次这套数据库系统需要具备海量数据的存储与计算的能力。OceanBase一体化数据库主要包括三层含义：一体化架构、一体化引擎和一体化产品。l最底层的一体化架构包括单机分布式一体化和多云原生。我们希望OceanBase既能应用在大企业，也能应用在中小企业，甚至是创业公司。同时，在业界所有主流公有云平台实现多云共生，