在去O的浪潮中，产生了众多国产数据库，目前国产数据库着重的方向有的以性能为主，有的以兼容性为主，有的两者兼而有之。在墨天轮中国数据库排行榜上，OceanBase数据库的流行度其实属于一个稳步增长的状态，并且它始终保持在前五之列。那么它凭借的是什么呢？下面我们来对OceanBase的优势进行一个解读。
我们可以看到，OceanBase在三方评测这块，是几款流行的国产数据库里评测通过最多的。分别通过了中国信通院大数据产品评测，TPC-C，TPC-H，电信行业数据库能力的评测。
在2019 年，OceanBase 第一次参加 TPC-C 测试，取得 6088万 tpmc 的成绩，打破了原先的世界记录，可谓旗开得胜。2020 年，OceanBase 再次参加 TPC-C 测试，又取得了 7.07 亿 tpmc 的好成绩。
在去年2021年的电信行业数据库的能力测评中，OceanBase也以优异的实力入围“场景榜单”的第二名。这个能力评价模型是由中国移动、中国联通、中国电信、清华大学、华东师范大学、中国人民大学、中科院及数十家数据库厂商共同指定的，所以还是比较具有可靠性的。聚焦在核心应用场景，OceanBase分别在基础数据加载场景和导入导出场景获得了第一名。OceanBase V3在 银河麒麟V10上的基础数据加载指标跑出了 295269条/ 秒的好成绩，相对于国产数据库的平均值77876条/秒来说，高出三四倍的成绩可谓相当优异，这个场景也反映了OceanBase全表处理能力的优势。模拟电信行业局数据一致性功能 ，即通过批量外部文件的导入导出测试，测试数据库在高并发下与外界批量交互能力。在这个方面，OceanBase也依旧获得了第一的成绩，导入指标最高值达387599条/秒 ，导出指标最高值达 2471638条/秒 。充分验证了OceanBase强大的全表扫描、外部批量数据导入能力 。
OceanBase数据库的全表处理能力在大数据量的情况下，可谓是一个重要的优势。而且OceanBase数据库最初也是为了处理淘宝网的大规模数据而产生的。
传统的 Oracle 单机数据库无法支撑数百TB的数据存储、数十万的 QPS，通过硬件扩展的方式成本又太高。 而用MySQL来替换的话，如果数据量一多，就需要用分库分表的方式替换，不仅操作繁琐，而且在生产场景时，查询可能访问所有的分区数据库，在性能上可谓很差。因此OceanBase兼顾了这两个优势诞生了。它不仅具有传统 DBMS 的跨行跨表事务、数据的强一致性及很短的查询修改响应时间，又具有云计算的海量数据管理能力、自动故障恢复、自动负载平衡及良好的扩展性。
OceanBase有着十余年的专业技术积累，是一款经过大规模金融场景长时间考验的分布式关系数据库 。随着业务的快速发展，一些企业的商业数据库急剧增加，记录是从几千万条增加到数十亿条，数据量也从数百GB增加到TB级别，未来还可能持续增长，传统的关系型数据库对于这种海量数据的数据库可谓有些吃力了，OceanBase数据库可以解决不断增加的结构化数据存储和查询的问题，能支持千亿级数据。OceanBase数据库在数据层面吧数据分成基准数据和增量数据，把基准数据存放在磁盘里，保证数据的稳定性 。而增量数据是最近一段时间的修改数据，被存储在内存中，这种针对增、删、 改记录的存储方式极大地提高了系统写事务的性能，并且增量数据在冻结后会转存到 SSD 上，仍然会提供较高性能的读服务。 此外，OceanBase 会在系统的低负载时段对数据进行合并操作，避免对业务产生不良影响。 在满足了海量数据的前提，OceanBase也满足事务的 ACID 特性 ，能很好保证数据一致性，没有任何数据的丢失。可适用于电子商务、金融等领域 。
再提到分布式数据库和集中式数据库的关系 ，其实类似于不同的交通工具，但毫无疑问分布式数据库是更加先进的交通工具，因为分布式数据库能够完全兼容集中式数据库，包含集中式数据库的能力，并且具备更好的扩展能力 ，便于横向扩展。那么为什么不在原本马车的基础上，再选择速度更为快，且更加便利的电动车呢？作为一款经过大规模金融场景长时间考验的企业级分布式关系数据库 ，相信OceanBase之后还会有更好的表现。
