11月23日，广州成功举办了主题为“AI 时代的数据栈建设探索与跨行业应用实践”的OceanBase城市交流会。会上，网易游戏、三维家、CVTE、某国际金融机构、石基大商以及OceanBase等多家企业的技术专家，就各自所在不同行业场景，分享了基于OceanBase的业务实践案例与取得的成效，并深入探讨了AI时代背景下对数据库能力的新需求。其中，AI动手实战营环节尤为引人注目，现场观众积极参与，气氛热烈异常。
让我们一同回顾OceanBase城市交流会广州站的精彩瞬间，探索那些技术亮点与实践精华！
一、游戏：OceanBase 在网易游戏的探索和实践
网易游戏 SaaS 服务关系型数据库运维小组负责人田维繁详细介绍了在调研测试使用 OceanBase 的过程以及上线收益，通过 OceanBase 的正式落地使用，成功应对了网易游戏业务高并发情况下的稳定性挑战、数据同步延迟问题及业务隔离需求。
（一）网易游戏业务特点与选型需求：
针对游戏行业高并发的业务特点，网易游戏目前使用的 MySQL 主备架构面临以下挑战：
👉 高并发响应问题：上游游戏突发流量， 对业务形成很大挑战，频繁紧急拆分汇总实例查询并发请求量大且对抖动非常敏感，单机 MySQL 已无法满足。
👉 数据同步延迟问题：从库读请求延迟要求非常高，一些游戏大并发流量活动时，从库经常出现延迟。汇总实例由于需要同步每一个拆分的业务库，同步延迟压力大。
👉 业务隔离问题：某一款或几款游戏突发流量时，会影响到其他正常游戏业务，期望尽可能简单方便的做到游戏业务隔离。
👉 DDL 频繁变更：游戏合服拆服会涉及到频繁 DDL 变更，业务快速迭代也会需要频繁的 DDL 变更。
综上所述，网易游戏急需寻找一款具备高并发下的稳定性、透明的横向扩展能力、很好的资源隔离特性、数据同步的实时性 、有一定 HATP 能力于一体的数据库产品。
（二）OceanBase 解决方案实践
从初始 MySQL 主备库架构到引入 OceanBase 的具体实施过程中，网易游戏计划分成引入汇总库解决延时并发问题和引入游戏库解决隔离问题两个阶段实施，并进行了兼容性与可靠性两个方面的验证：
📕 兼容性方面：通过流量回放验证兼容性高并发流量问题，在 5 倍以上流量回放时，OceanBase 三节点环境响应正常。
📕 可靠性方面：主要进行了故障切换、节点宕机、系统抖动、大表在线 DDL 同步等 4 个方面的验证，最终都满足业务需求。
（三）OceanBase 给项目带来的收益
在上线 OceanBase 后，业务在稳定性、性能表现、成本等方面有以下表现：
✅ 查询稳定：OceanBase 替代汇总库之后，业务反馈查询稳定，几乎无抖动情况；
✅ 同步延迟小：OMS 的同步效率提升，业务高峰期最多也不超过2秒延迟，满足业务需求；
✅ 存储成本下降：与汇总实例 MySQL 单副本对比，OceanBase 整体存储压缩超过 60%；
✅ 备份恢复效率提升：同等规模的数据，OceanBase 恢复效率比之前提升了 3 倍以上。
网易游戏对 OceanBase 的探索实践在切实解决业务需求的同时，也展示了 OceanBase 在游戏行业的应用价值及解决实际业务问题的对应落地解决方案。
二、工业软件：三维家 All-in OceanBase 之路
三维家成立于 2013 年，专注云建模云渲染三维矢量 AI 三大自研核心引擎I领域，为制造业提供新一代“云化”、“AI 化”、“设计/展示/加工一体化”的云工业软件解决方案。数据系统旧有架构使用的是 MySQL 分库分表读写分离，随使用时间增长日益显现性能瓶颈、运维问题定位链路冗长、IT 成本经年累月居高不下等问题，解决现有数据库问题已迫在眉睫，急需引入新的技术过硬、可平滑改造的数据库产品。
（一）OceanBase 测试
三维家在测试过程中，除了对 MySQL 的兼容性调研，还做了以下几个实际业务场景的测试：
👉 测试大表：OceanBase 同样实现秒加字段加索引比 MySQL 8.0 快 1 倍、比某 DB 快 15 倍以上；
👉 数据压缩比：选取原 MySQL 8.0 的 2T 数据，在某 DB 中为 3.5T，在 OceanBase 中仅 0.7T 大小；
👉 业务压测：原业务流量为 18K QPS，业务流量回放后，在并发量为 40 时即可满足原业务流量 18K QPS 的需求，在并发量增加到 600 后，QPS 可达到 50K+ ，完全可以承接原有的业务流量。
（二）All-in OceanBase 落地与收益
通过以上测试实践，三维家开始逐步 All-in OceanBase ，整个时间线大致是：2022 年 10 月开始测试 OceanBase，2023 年 9 月上线第一个应用，2023 年 Q4 陆续上了几批 DB，2024 年初正式 All-in OceanBase。
一年多的实践过程经历了兼容性评测 OMA、数据同步 OMS、流程采集、流量回放、性能对比、慢 SQL 优化、切生产流量等七个阶段，业务迁往 OceanBase 后，应用的响应时间更快了。
三维家 All-in OceanBase 实现了架构简化、高性能、高可用、高弹性的全局战略，在实际使用运维中，也做到了云上开箱即用、技术栈统一、成本效益降本至原 MySQL 分库分表的 30%、完善的运维保障、产品需求快速迭代响应等。得益于 OceanBase 简单的架构，加上数据迁移工具 OMS 可以做 MySQL 到 OceanBase 的双向同步，三维家一云多活需求直接落地实施，预计半年内即可正式切换到 OceanBase。
三、教育：OceanBase 在未来教育行业的探索实践
广州视源电子科技股份有限公司（CVTE）DBA 王胜状分享了 CVTE 旗下未来教育方向自主品牌希沃在使用 MySQL 的多种架构中面临的诸多痛点：架构种类繁多、HA 高可用不可靠、性能有瓶颈、整体 CPU 利用率低、读写分离不透明、DDL 性能受限、部分功能不支持等，因此需要寻找一款兼容 MySQL 生态、稳定可靠、运维简单易用性强、高性能低成本、安全合规的数据库产品。
在经过一番调研后，CVTE 了解到 OceanBase 高度兼容 MySQL 可平滑迁移、压缩率高可有效降本、原生分布式HTAP 可用于不同工作负载、多租户可高度资源整合、多云支持合规可靠等产品能力，于是在物联网高并发场景（IOT）、大表 + 大存储 + 分表分区场景、轻量级数仓、学生点评数据聚合与负载均衡计费等教育行业全场景的成功验证，最终成功上线。
截止目前， CVTE 已经使用 OceanBase 14 个月。在此期间系统稳定运行，实现了 0 故障运营，稳定性大大提升，同时也收获了存储成本节省 83%（173T -> 30T）、IoT 设备上线速度提高 5 倍、数仓 SQL 性能优化 10 倍、解决了 MySQL IO 瓶颈与主从延迟带来的 HA 隐患、提升了扩容运维效率体验等多重上线效果。
CVTE 也透露未来计划继续测试 OceanBase 的跨云数据同步、多数据中心部署提升灾备能力，探索 OceanBase 在更多业务场景中的应用。
四、金融：OceanBase 在金融核心系统的实践
众所周知，金融行业对数据安全、系统稳定性、数据处理要求极高，某海外金融机构资深 DBA 工程师 Gordon 开场即介绍了 OceanBase 在金融系统中相较于 MySQL 等传统数据库的 4 个核心优势：高可用性设计、水平拓展能力、强一致性保证、高性能事务处理，同时在应用兼容性方面支持多种数据库协议、具有高效的数据迁移工具 OMS、兼容 Spring、Hibernate 等主流开发框架，非常适合金融行业的高并发交易处理、大数据分析与决策支持、实时数据服务等应用场景的平滑迁移替换，于是很快便展开落地实践。
Gordon 介绍到，目前该金融机构已经陆续在信贷管理系统、风险管理与分析、灾难恢复机制、实时交易分析等多个业务系统上线了 OceanBase， 并实现了以下实践成果与业务价值：在金融核心系统中通过分布式架构优化，实现了毫秒级响应，显著提升交易处理性能；在高并发场景中保证了 99.99% 的系统稳定性，有效支撑了金融业务的连续运行；通过优化资源使用和降低硬件依赖，帮助该金融机构在核心系统中实现了显著的成本节约；在金融核心系统中成功实施风险控制策略，提高了风险管理能力。整体提升了交易处理速度、降低了系统运维成本、提高了系统可用性、增强了数据处理能力，切实提高了系统易用性和运行效率。
五、零售：石基大商利用 OceanBase 解决零售行业的数据管理和处理挑战
作为一个服务性软件企业，石基大商为零售行业诸多企业提供技术服务，例如华润万家、永旺、永辉超市、联华超市及地方性零售企业。
作为石基大商连锁事业部架构组成员，白剑分享了在连锁零售系统中对数据库的业务挑战需求。连锁零售系统包含前台触点、业务应用模块、中台服务、后台管控等多重业务系统，对稳定性、开发维护成本、容灾恢复、PB 级数据存储、系统安全提出了很高的挑战。
2022 年底在浙江联华的项目实施中遇到 MySQL、PolarDB 的扩展问题，急需选型新的适配零售业的数据库产品，包括 OceanBase、Clickhouse、TiDB、Doris 等当下流行的数据库产品。经过一番客户与市场调研，把目光投向了 OceanBase，并正式开展了可行性测试，包括代码功能性测试、性能压测、易用性等，最终测试成功并在业内客户中推广开来。
业财一体-多渠道核算系统是计算业务营收情况的核心系统，属于典型的偏重数据分析的数据湖，数据库选型是沿用的传统的 Flink + OceanBase，结合 OceanBase 的交易分析一体化和动态扩容，通过一系列采集加工最终实现数据处理新效率：交易数据准实时入湖、日数据加工 30min 完成、大屏数据刷新 10s、常规数据响应 20ms、复杂数据响应 500ms。
总结来说，OceanBase 完善的分布式存储、优秀的处理能力、全面的监控、对存储的高压缩率和灵活扩容能力赋能业务，从而得到了老板认可、客户满意、运维复杂度简化、开发灵活度提升的整体提升。
六、OceanBase 数据库的向量能力：连接数据库与 AI 的关键桥梁
随着人工智能技术的快速发展，向量数据库逐渐成为处理非结构化数据和实现高效相似度查询的关键工具。OceanBase 开源生态总经理封仲淹深入探讨了 OceanBase 数据库在向量能力方面的最新进展及其广泛的应用场景，并分享如何通过 OceanBase 加速 AI 应用开发, 并在降低 向量数据库成本的同时, 强化向量数据库的稳定性。
（一）向量数据库的发展趋势
近年来，随着 AI 技术在各行各业中的广泛应用，面向 AI 的数据库需求显著增加。
根据国信证券的调查报告, 未来 AI 应用会呈井喷状态, 并因此带动更多面向AI 的数据库场景。另外, 根据 stateof.ai 2024 调查报告, 显示用户更期望使用通用数据库来完成向量化工作, 与此同时, CMU 教授 Andrew Pavlo 指出, 通用数据库集成向量搜索能力的成本如此低, 专用向量数据库没有足够的护城河来抵抗现有通用数据库的侵略, 向量数据库未来主流将是通用数据库。
（二）OceanBase 数据库向量能力的技术特性
OceanBase 不仅能够高效地存储大规模的向量数据，而且支持在计算层面执行复杂的向量查询任务。这种存储与计算相结合的设计理念极大地简化了开发流程，并提高了系统的整体性能。
📕 强大的兼容性：OceanBase 完全兼容 MySQL 协议，易于现有系统迁移。
📕 灵活高效的索引机制：提供了 HNSW、IVFFalt 等多种先进的索引类型选择，以满足不同场景下的性能需求。
📕 丰富的 API 接口：除了标准 SQL 外还支持 Python API、SDK 调用，方便快速集成到各种应用中去。
📕 卓越的安全性和稳定性：基于严格的金融行业安全标准设计，内置多项容灾备份措施确保数据的安全可靠。
📕 多种距离度量支持：除了常见的距离函数外，还支持 Top N 结果返回等功能。
📕 混合查询能力：允许用户在同一查询语句中同时使用标量条件和向量条件，极大地提高了灵活性。
（三）OceanBase 向量数据库优势
👉 上手简单：在提供 Python SDK 的同时，还提供 SQL 接口，上手门槛低。完全兼容 MySQL 协议，方便更多的应用嵌入向量开发。快速试错，一键创建向量数据库租户。
👉 金融级数据库稳定性：OCP 全面的监控报警，保障系统监控无死角。提供限流降级，快速止损功能。提供稳定可靠的逃生方案，通过完整的容灾和备份恢复方案，让业务轻松面对故障场景，支持 2 种逃生方案，主备库异步复制，并在关键时刻支持应用透明切换主备库，让应用无感切换；与此同时，完全复用数据库的容灾和恢复方案，包括快速恢复方案。故障诊断，复用数据库高效的故障诊断系统，在故障事后，进行复盘并分析，杜绝下次重复出现。
👉 成本节低廉：利用 OceanBase 一体化数据库功能，整合过去向量数据库，关系数据库，检索服务多套系统为 OceanBase 一套系统。利用多租户硬隔离功能，实现资源池，大幅提升集群利用率，消除存储碎片。
👉 运维简单：成熟的数据库周边系统，极大简化运维工作。单一组件，便于运维部署。
👉 性能强劲：ANN-Benchmarks GIST-960 排名第一。
（四）实际案例分析
✅ 智能问答机器人：中国联通成功部署了一款知识库机器人，对历史知识库进行高效存储，并反馈用户最佳答案。
✅ 多模态检索：常见以图搜图项目，在支付宝应用中，常见人脸识别；在旅游行业中，对酒店进行聚类识别；在电商中，进行相似图片检索。
✅ 综合搜索功能：支付宝百宝箱小程序展示了将用户的搜索转化为基于地理位置、 向量查询、关系数据库查询的综合查询，并通过 OceanBase 完成复合查询任务。
分享的结尾，封仲淹表示向量数据库正逐步成为连接数据库与 AI 领域的关键桥梁之一，未来还有更多潜力等待我们去发掘探索。OceanBase 也会通过持续创新和技术进步，和大家一起成长。
七、AI 动手实战营：用 OceanBase 亲手搭建属于自己的 AI 应用
本次 AI 动手实战营环节首次亮相城市交流会，吸引了广大用户的积极参与，现场人气爆棚。在官方技术人员的指导支持下，参与者共同完成了基于 OceanBase 的向量化能力从零构建 RAG 聊天机器人的全流程体验，现场搭建成功的用户还获得了官方定制的 AI 动手实战营荣誉证书，成就感满满！
本次交流会不仅为大家带来了各个行业在 OceanBase 的探索实践分享与 OceanBase 数据库在向量能力方面的最新进展及其广泛的应用场景，还首次开展线下 AI 实战环节，可谓理论与实践的完美结合，让我们一起期待更多场景的落地实践分享，为大家带来更丰富多元的行业探索新视角、新话题！
