在 SaaS 行业的快速发展中，如何应对市场需求的不断变化和客户群体的多样化需求，已经成为每个 SaaS 决策者的关键议题。数据库不仅是技术架构的基石，更是驱动未来增长的核心。优秀的 SaaS 业务需要一个面向未来的数据库，能够应对不断变化的业务需求和技术复杂性，支持从全球化扩展到多云环境的灵活运维，再到 AI、大数据等先进技术的深度融合。SaaS 厂商不仅要解决当前的挑战，还必须具备预见未来发展的能力。在这样的环境下，数据库架构的选择至关重要，它将直接决定 SaaS 厂商是否能够在激烈的市场竞争中脱颖而出。
随着客户需求的多样化，SaaS 厂商面临的架构复杂性不断增加。大客户通常要求更高的定制化和安全性，中型客户更关注数据库的扩展性和稳定性，而小型客户则倾向于标准化服务和低成本运维。如何根据不同客户群体的需求，设计适配的数据库架构，并在不增加过多运维成本的前提下，确保高效、稳定的服务，成为 SaaS 厂商面临的重大挑战。这不仅要求厂商具备强大的技术能力，更要有灵活应对不同场景需求的架构设计。
OceanBase 作为 SaaS 厂商的一员，深刻理解这些挑战。过去几年中，OceanBase 通过面向全球的云数据库 SaaS 服务——OB Cloud，与其他领先的 SaaS 厂商共同经历了从单云到多云、从中国到全球的扩展历程。无论是在 ERP、供应链管理、协同等 SaaS 垂直领域，还是零售、制造、教育等 SaaS 细分行业，越来越多的先进 SaaS 厂商选择 OceanBase 构建 SaaS 业务。凭借一体化架构、卓越的高并发处理能力、稳定性和弹性扩展等独特优势，OceanBase 逐步成为 SaaS 业务场景中的首选数据库，帮助 SaaS 厂商在满足不同规模客户需求的同时，确保其业务的高效、稳定与灵活扩展。
本文将深入分享 OceanBase 如何帮助 SaaS 厂商应对客户需求的多样性，深入探讨如何解决复杂 SaaS 架构需求下的技术痛点，通过一体化数据库推动 SaaS 业务的持续增长。
一、为什么 SaaS 设计灵活架构至关重要？
在面对不同规模的客户时，SaaS 厂商的数据库需求和挑战各不相同。从小型客户到大型客户，每一类客户都有其独特的痛点和期望。为了满足这些不同的需求，SaaS 厂商必须根据客户规模和使用场景设计合理的架构和解决方案，才能在控制成本的同时，提供高效且稳定的服务。
对于 SaaS 厂商而言，最大挑战之一是如何在服务大量客户的同时，既确保服务的高效性和稳定性，又能有效控制运维成本。与此同时，还需要解决诸如计算资源碎片化、存储膨胀、扩展性不足等技术难题。因此，如何选择合适的数据库架构和交付模式，以适应不同客户群体的需求，是决策者必须考虑的核心问题。
大型客户：通常对定制化服务有更高的需求，并倾向于自主管理数据库。这类客户的技术需求和运维复杂性较高，SaaS 厂商在为这些客户提供服务时，面临着如何平衡高可用性与运维成本的问题。除了性能要求，这些客户还需要确保系统能够处理大规模的数据和交易量。因此，如何设计一个既能满足高定制化需求，又能控制管理成本的解决方案，成为 SaaS 厂商的一大课题。
中型客户：中型客户通常处于快速增长阶段，对数据库的可靠性和扩展性有较高要求。SaaS 厂商需要找到合适的架构来应对这些客户的增长需求，同时确保资源的高效管理和合理隔离，以避免资源浪费和性能下降。这些客户需要解决资源共享和分配的复杂性，并考虑如何保证系统能够灵活扩展，以应对流量高峰期。
小型客户：虽然小型客户单个 ARR 贡献较低，但其数量庞大，且具有巨大的增长潜力。SaaS 厂商面临的挑战是如何在不增加过多运维成本的前提下，为这些客户提供高效、标准化的服务。对于这类客户，厂商通常需要在资源利用和系统稳定性之间找到平衡，确保每个客户都能稳定运行，避免资源浪费。
通过灵活的架构设计，SaaS 厂商可以高效应对不同客户的需求，提供定制化、扩展性强的服务，并确保系统的稳定性和高效性。这不仅是应对市场变化的需求，也是实现长期成功的基础。
二、大客户：驾驭“复杂性”，SaaS决策者必须面对的难题
对很多成长中的 SaaS 厂商来说，大客户的到来，往往不是“看起来很美”的业务拐点，反而成为系统压力的临界点。尤其是高增长 SaaS 产品，当客户规模一上来，部署需求就变得五花八门。有些客户要求部署在自有数据中心，数据库必须自己掌控；有些则要求上云，但选择的是特定云厂商，配套用的是该云的原生数据库。这意味着，SaaS 产品从 Day 1 构建的标准化云上部署模式，开始面临“碎片化”挑战：要不要重写一套数据库接入逻辑？要不要为某些大客户单独维护版本？在产品本就紧张的迭代周期里，这类多环境、多数据库的适配工作，成了研发团队不堪重负的“隐性成本”。
更复杂的挑战则来自业务本身，大客户买的，往往不是单一模块，复杂多模块订阅对数据库也带来前所未有的挑战。例如在零售 SaaS 中，大客户在部署 OMS、WMS 这类事务类模块的同时，也会要求接入库存分析、经营看板、实时 BI，甚至希望基于既有数据搭建智能推荐或 AI 预测模型。这就必须在一套系统里，兼顾 OLTP 的写入、事务一致性和 OLAP 的实时分析吞吐，甚至要预留 AI 能力的集成空间。这种混合负载的出现，对底层数据库提出了更复杂的挑战。
同时，细节需求也开始变得精细。后台的商品管理业务，要求能在后台管理系统中支持多维度组合搜索和模糊查询，让运营人员能快速锁定目标商品。这种功能表面看是前端交互，但背后依赖的是数据库的全文检索与高性能筛选能力。库存预测系统要接入大模型，期望数据库底层能支持向量计算，方便进行智能匹配和预测模型推理。支付场景则强调高并发写入，尤其是在多个门店并发下单的高峰期，分布式能力成了保障数据一致性的关键；而渠道配置业务则更注重低延迟读写，适合集中式部署，这就意味着一套系统内部对数据库的部署形态存在矛盾。
技术栈也不再统一。ERP 系统等老业务基于 Oracle，新业务采用基于 MySQL 的微服务架构。在同一个客户中，往往既要支持 Oracle，又要对接 MySQL，还要求数据在不同模块之间互通。这已经不是选一个数据库能解决的问题，而是要求 SaaS 数据库底座具备更灵活的一体化能力。
问题的根源不在于客户“既要、又要、还要”，而是 SaaS 产品在设计之初，是否为系统复杂度做好准备。架构能不能扛得住，不只影响能不能签单，更直接决定能不能成功交付、能不能持续留存、能不能盈利。
对于这些问题，OceanBase 所提供的，不是一套“重构式”的替代方案，而是一种可以在当前产品架构为“为复杂性兜底”的底座能力。OceanBase 从最初就是为处理这种复杂系统而设计的，具备从底层就支持“多场景覆盖、多负载并存”的能力。
三、多场景覆盖：SaaS厂商如何应对系统复杂性不断增加的挑战
OceanBase 原生支持 OLTP、OLAP、KV、全文搜索、向量检索等能力，具备集中式与分布式的双模架构，一种数据库可以支撑不同业务模块的需求。这种一体化设计，在大型 SaaS 客户中被频繁提及为“架构简化的关键拐点”。
不少 SaaS 厂商反馈，他们过去在订单系统用的是 OLTP，报表分析另建一套列存数仓，搜索业务接了独立搜索引擎，做预测又要引入向量库，整个数据链路异常复杂，开发协作成本高、数据一致性难保障。而在 OceanBase 上，他们开始只使用 TP 业务，随着运营需求增加，后续通过 DDL 开启列存索引/列存主表来做实时分析，甚至引入全文索引来做商品搜索、加上向量索引来做相似度召回，整个过程无需切换技术栈，也无需新增加节点。例如：
👉 添加分区表能力，交易系统即可横向扩展写入吞吐；
👉 对存量订单表添加列存索引或者列存主表，即可直接支持 AP 实时分析查询；
👉 通过添加全文索引，即可为 SaaS 产品提供模糊搜索；
👉 开启向量索引，即可实现商品 Embedding 的向量相似度检索。
有客户说：“最开始我们没想到你们一个数据库能把这几个活都干了，后来做得越多越发现能少一个组件是多大的节省。”更重要的是，帮助研发团队简化架构，在系统演进时不再被数据库能力牵制，能把更多精力放在业务设计上。尤其是针对不同模块的数据需求，他们可以灵活选用集中式部署来降低单点延迟，也可以启用分布式能力来支撑订单高并发写入，技术路线变得更灵活、更主动。
四、多云适配：避免SaaS因基础设施切换带来的高昂技术成本
OceanBase 具备高度的部署弹性，支持在自建 IDC、公有云、混合云等不同基础设施环境下稳定运行，多云原生架构支持阿里云、腾讯云、华为云、AWS、GCP 等主流云厂商，目前已在全球超过 30 个区域提供免运维的云数据库服务。客户在技术选型时，不再需要因为“上了某朵云就只能用某种数据库”而做出妥协。
我们服务的一家 SaaS 厂商，在国内使用阿里云构建主业务系统，同时在东南亚区域开拓新市场，采用 AWS 做轻量化落地。过去在不同云上部署系统，往往意味着要重新适配底层数据库，甚至需要重新构建中间件、开发同步链路。但采用 OceanBase 后，客户直接以相同的架构部署到不同云平台，数据模型、接口逻辑、监控体系保持一致，大幅缩短了出海业务部署周期。
很多客户说，他们最在意的不是“能不能部署上去”，而是“换了云之后还是不是原来的系统”。OceanBase 给他们的感觉是：底座可以动，业务逻辑不变，即便多云环境也可以提供完全一致的体验，开发和维护团队也不用重学一套体系。
五、中型客户：确保SaaS稳定性，实现最佳性价比
在 SaaS 厂商的中型客户群体中，数据库往往托管在 SaaS 厂商的架构中，不由客户自己维护。对于这类客户来说，稳定性是最基本的要求；对于 SaaS 厂商而言，数据库则直接关系到服务的交付质量与利润空间。我们和一些 SaaS 厂商交流时，对方提到的最多的问题是：
“如何在保证租户隔离和业务稳定的前提下，把每一份 CPU 和存储资源的性价比压榨到极致？”
这个问题本质上聚焦在两个方面——计算资源碎片严重、存储膨胀带来的挑战。
（一）计算资源碎片挑战：烟囱式部署正在吞噬 SaaS 的利润空间
在传统部署中，为了满足租户隔离要求，每个中型客户往往配有独立数据库实例，并提前预留冗余计算资源以应对业务高峰。但各个租户的资源并不共享，最终导致整体 CPU 利用率偏低——主节点大多运行在低负载状态，而备节点更是处于“常年空转”。有客户形容这套部署方式是“资源好像都在，但永远不够用”。
OceanBase 的多租户机制基于统一资源池模型，天然适合这种场景。以客户实际部署的一套 16C 资源池为例，由 3 台服务器（即 1 个集群，3 个副本）组成，资源可以被灵活切分调度：
👉 服务器 1：将客户 1（3C10G）与客户 2（2C5G）部署在同一台机器上，通过 CPU Share 模式实现资源共享，提升单台服务器资源利用率，业务高峰期支持动态打满整机资源；
👉 服务器 2：部署客户 3（4C10G）与客户 4（3C20G），同时承担客户 1 和客户 2 的备库职责，实现主备资源混部，释放备库原本闲置的算力；
👉 服务器 3：为了容灾以及应急情况下流量突发，可以将服务器 3 设置为备库或者承担较少客户的业务负载，极端场景可以将某个客户单独放在这台服务器，利用好服务器资源。如果没有突发流量时日常也可以将部分客户主流量打到这台服务器，从而进一步提升资源利用率。也可以将服务器 3 只做投票，让成本最优。
这种调度方式既可以保持租户间的逻辑隔离，还能够打破资源之间的“烟囱结构”，客户反馈说：“以前一个客户业务量一小，资源就闲着；现在 OceanBase 的 Share+ 混部机制，让资源真正动了起来，成本也跟着降了。”
更重要的是，随着业务增长，当 3 台服务器资源池接近使用上限时，OceanBase 支持无感水平扩容，将资源池从原有的 1-1-1 扩展到 2-2-2（即单 Zone 从 16C 扩展到 32C），新增的客户 5 可以直接部署在新扩容的服务器上，如果原有客户 2 遇到业务高增长，也可以平滑迁移至新的服务器。此时迁移期间会自动切到新服务器 3，保证迁移时的业务无影响以及在此期间可以独享服务器资源保证业务吞吐。
（二）存储膨胀危机：SaaS 厂商不得不面对的迫切挑战
对于 SaaS 厂商来说，存储问题远不止是简单的数据量增加，它直接关系到成千上万个租户的业务连续性。尤其在电商、零售、营销等垂直行业，订单数据、用户行为数据、交易记录等流水型数据会不断积累。随着客户规模扩大和使用年限增长，多租户叠加效应使数据库存储压力不断上升，存储成本快速增长，管理复杂度也随之提高。如果处理不当，不仅仅是资源浪费，更会直接威胁平台的稳定运行。
在 SaaS 环境下，数据库的每一次维护操作（如数据清理、扩容、升级）都伴随着巨大的风险：
如果需要停机维护，意味着成千上万个租户的业务同步中断。对 SaaS 客户来说，哪怕短短几分钟的服务不可用，都可能带来交易中断、客户流失，甚至形成不可逆的品牌损害。
更进一步，随着数据膨胀，历史数据清理成为一大挑战。传统做法往往是为每个租户单独配置清理任务，这在多租户大规模环境下维护成本极高，而且容易引发误删。数据一旦误删，恢复过程通常依赖备份，周期长、操作复杂，难以及时挽回客户损失。
对于 SaaS 厂商来说，数据库系统如果不能支撑海量租户数据的高效、可控增长，就不是单纯的技术问题，而是直接的商业风险。存储膨胀带来的问题不仅仅是数据量增加，关键是如何高效管理多租户产生的数据，并避免随着租户数量增加，存储管理成本呈指数级上升。
一个典型的例子是，许多营销 SaaS 厂商需要定期清理历史投放数据或客户行为日志。每个租户的历史数据需要独立清理，但由于清理任务需要手动配置和维护，每次数据删除都会带来高昂的运维成本。而且，由于不同租户的数据有不同的清理周期，错误删除的风险也在增加。一旦误删，恢复数据的时间较长，通常需要从备份中恢复，导致业务中断甚至造成无法挽回的损失。
OceanBase 的设计理念是通过高效的存储管理机制，无需在存储以及性能上做 TradeOff，帮助 SaaS 厂商在控制存储成本和简化数据管理之间找到平衡。
1、数据无损压缩：让 SaaS 厂商轻松应对存储膨胀
对于数据存储，OceanBase 具备智能压缩算法，在不牺牲性能的情况下，能减少高达 70% 的存储占用。这不仅有效降低了存储成本，还可以大幅简化数据层架构。通过数据无损高压缩技术，SaaS 厂商无需额外引入冷热数据分离机制，即可在单一的存储层面优化资源使用，避免了额外的存储架构和复杂运维。
在订单数据、广告点击数据、营销活动日志等频繁生成的流水型数据中，OceanBase 通过压缩技术有效减少了因存储膨胀导致的高成本，同时确保了这些历史数据仍能高效存取。
2、内建 TTL 机制：让 SaaS 厂商轻松管理历史数据
随着租户的增长，历史数据逐渐积压，SaaS 厂商必须定期清理不再需要的数据。OceanBase 提供了灵活的 TTL（Time to Live）机制，让 SaaS 厂商能够为每个租户、每个业务表单独设置数据有效期。过期数据将自动清除，避免了手动干预和配置的繁琐。对于像订单流水数据这种有明确生命周期的数据，用户只需定义数据保留的时间，OceanBase 将自动清理过期数据。
例如，在订单系统中，SaaS 厂商可以简单定义一个 TTL 策略，一旦订单数据超过指定的时限，OceanBase 会自动清理，即便数万个租户同时运行，也能保证数据在生命周期结束后自动回收，降低误删风险和人工运维成本：
CREATE TABLE order_data (id bigint,gmt_create datetime NOT NULL) TTL = (gmt_create + INTERVAL 180 DAY);
3、闪回查询与回溯能力：让 SaaS 厂商避免误删带来的损失
误删数据一直是所有 SaaS 厂商在多租户环境下最常见、也是最难承受的风险之一。OceanBase 通过原生支持闪回查询和数据回溯能力，为 SaaS 服务商提供了更高效、更安全的数据保护机制。
对于 TTL（生存时间）失效的数据，OceanBase 支持在过期后的一定时间内通过闪回查询进行检索和恢复。系统管理员可以灵活配置 undo_retention 参数，设置历史快照保留时间，既可以减少数据清理带来的性能负担，也能有效降低误删带来的业务影响，同时进一步优化存储空间利用率。
举例来说，某电商 SaaS 厂商在运营过程中，曾因操作失误误删了某租户的订单交易记录。依靠 OceanBase 的闪回查询功能，系统能够在数分钟内完成数据回溯与恢复，避免了传统方式下需要耗费数小时甚至更长时间才能通过备份恢复的局面，大幅降低了因数据丢失带来的业务中断和客户投诉风险。客户反馈：“我们以前宁愿让数据一直堆着，也不敢删。OceanBase 让我们真正敢‘用 TTL’，因为出了问题还能查回来。”
对于每一个以服务可用性和客户体验为生命线的 SaaS 厂商来说，闪回查询和数据回溯能力不仅仅是技术必备项，更是保障业务连续性、避免灾难性损失的关键能力。
六、小型客户：以最优架构承接最具增长潜力的SaaS客户群
对于 SaaS 厂商而言，小型客户从来不是“成本换规模”的负担，而是未来增长的关键来源。虽然这些客户当前的 ARR 贡献有限，但庞大的客户基数和快速扩展的潜力是支撑 SaaS 市场稳定扩张的关键。而且，许多小型客户在经历一定的发展后，会逐步成长为中型乃至大型客户，最终成为厂商的主力营收来源。
如何在初期有效管理大量小型客户的数据，并在不断增长的同时保证系统的扩展性和稳定性，是 SaaS 厂商不可忽视的挑战。初期过高的基础设施投入，可能会影响业务的灵活性和敏捷性；而如果架构不够灵活，随着客户数量和数据量的增加，性能瓶颈和稳定性问题也将随之而来。SaaS 厂商必须通过合适的架构设计，解决小型客户群体带来的潜在技术挑战，确保产品在高负载、快速扩展的环境下仍能保持稳定。
（一）隔离性挑战：共享资源的情况下性能问题的爆发性风险
SaaS 小型客户在初期的数据量和流量并不大，通常会被托管在公有云的公用实例中。虽然这种集中托管方式能够大幅度降低成本，但随着租户数量的增多，性能瓶颈逐渐显现。一旦某个租户的需求突然激增，性能问题就会迅速蔓延到所有共享实例的客户身上，导致整个系统的性能大幅下降。这个问题的紧迫性在于，随着租户基数的叠加，性能问题的爆发不仅仅是局部性的，而是可能在数百个小型客户之间相互影响，问题会被放大到 N 倍，最终导致整个系统的崩溃。这种“雪崩效应”必须在架构设计时就提前预判和规避。
如果没有提前做好应对方案，性能瓶颈一旦出现，将会直接影响到 SaaS 产品中大规模客户的使用体验，甚至可能损害品牌声誉。而这种问题通常是产品初期阶段难以避免的，因此必须从一开始就将资源隔离和性能保障作为架构设计的核心。
为应对这一挑战，SaaS 厂商可以天然使用 OceanBase 的“独立 Schema，共享数据库实例”架构设计。这一架构能够在保证每个租户的数据在逻辑上完全独立与安全隔离的同时，底层资源依然共享同一个数据库实例。通过这种方式，SaaS 厂商不仅避免了重复部署资源，将资源利用率最大化，同时降低了成本，且确保每个租户在使用过程中保持独立性与稳定性。
当某个租户的需求急剧增加时，SaaS 厂商可以通过 OceanBase 多租户能力进行智能调度、动态分配资源，避免性能瓶颈对其他租户的影响，保障 SaaS 产品的整体性能稳定。
（二）扩展性挑战：高峰期业务承接的瓶颈
随着小型客户逐步成长，其流量和数据量也在持续增加。此时，SaaS 厂商面临的一个关键问题是如何应对不断增长的业务需求，特别是部分客户在业务高峰流量激增时，通常需要独立拆库以保证系统的稳定性。然而，传统的集中式数据库架构通常缺乏横向扩展能力，一旦进行拆分，不仅管理变得更加复杂，变更风险和成本也会随之大幅上升。
对于 SaaS 厂商而言，这种扩展性问题的紧迫性在于，如果不能有效解决数据库拆分和扩展的问题，将不得不承担更高的技术负担和管理压力，甚至可能影响到产品的持续增长。如果扩展能力不足，客户的增长将会受到限制，甚至可能导致客户流失。这时，如何确保高峰期的承接能力，成了决定 SaaS 产品能否持续健康发展的关键。
针对这一挑战，SaaS 厂商可以通过 OceanBase 进行横向扩展，打散不同客户(数据库）到不同的服务器上。这种设计可以避免传统架构的扩展瓶颈，保证扩展性的同时避免分布式开销。随着服务器的增加，OceanBase 能够自动把多个租户的数据库分散到不同的服务器上，确保每个租户在扩展过程中都能保持稳定的性能和资源分配，避免了过度集中的数据带来的问题。
尤其是在应对热点租户的高负载时，OceanBase 提供了灵活的资源分配机制，能够根据需求动态调整。当某个客户的数据负载突然增加时，OceanBase 会将其数据隔离，并分配到单独的服务器上，确保这些客户在高负载情况下能够获得足够的资源，不会影响其他客户的性能。
此外，OceanBase 在近期的 4.3.5 版本中，针对 SaaS 场景的小规格海量对象管理进行了深度优化，可在 8C 小规格下提供百万表对象的支撑能力。该优化使得 OceanBase 能够在较低配置下高效管理数百万个数据对象，为 SaaS 厂商提供了更具性价比的解决方案。这一优化帮助 SaaS 厂商降低了初期投入门槛，能以较低的成本迅速启动业务并管理客户数据，SaaS 厂商可以在成本可控的情况下，快速搭建基础架构，并且在不同发展阶段灵活扩展，确保系统能够应对不同规模的业务需求，确保在不同阶段都能满足市场需求并平衡性能与成本。
七、写在最后
在 SaaS 行业中，灵活且高效的数据库架构是应对不断变化的市场需求和技术挑战的核心。随着客户需求的多样化，SaaS 厂商不仅需要解决技术复杂性，还要在成本控制与服务质量之间找到最佳平衡。因此，选择一款面向未来的数据库平台，具备资源集约化、智能化和稳定性，将成为 SaaS 厂商成功的关键。
OceanBase 经历大规模严苛场景的打磨与验证，无论是在 ERP、供应链管理、协同等 SaaS 垂直领域，还是零售、制造、教育等 SaaS 细分行业，越来越多的先进 SaaS 厂商选择 OceanBase 构建 SaaS 业务，支持其业务发展。
展望未来，SaaS 领域将迎来更多创新的应用场景、挑战与机遇。在不断变化的需求和日益复杂的技术环境中，OceanBase 将与 SaaS 厂商一起驾驭复杂度，简化技术栈，构建面向未来的 SaaS 数据底座。
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