AntDB在运营商深耕了十几年，覆盖了OLTP与OLAP场景，是非常典型的HTAP类型的关系型数据库，业务覆盖计费、CRM等核心交易，同时覆盖清算分析等分析型业务。比如AntDB数据库服务于中国电信某省计费系统上云，包含数据层、批价和出账流程等大规模业务。在系统设计上，将资源、资产等交易热数据迁移到AntDB数据库，极大地提高了业务关键数据的访问效率，整体提高了话单事务的处理性能。AntDB数据库支撑10亿用户的通信交易场景，进行在线交易与数据分析处理的HTAP混合负载，帮助客户解决核心系统解决海量数据管理难题，基于分布式的架构设计，实现了在线弹性伸缩、强一致性事务、跨机房高可用等能力。
运营商行业中偶尔也会看到OceanBase、openGauss等试点项目，从业务类型上来说近似。相较于其他数据库产品，AntDB是有自己的独特之处的，这四个独特之处总结一下，可以概括为四个“很”：
第一个“很”，是很多， AntDB服务的通信行业客户遍布全国24个省、市、自治区，用户数超过10亿，并且随着5G、物联网、车联网等新业务形态的规模化发展，AntDB承载的用户量还将持续增长。
第二个“很”是很久，AntDB最早的研发足迹可追溯到21世纪初，从第一代产品于08年应用于通信运营商核心计费系统，到今天7.0版本发布，已有14年之久。
第三个“很”是很快，AntDB的运行速度，业界领先，诞生之初就承载了当时全球最大的通信计费、账务系统核心数据；时至今日，AntDB每天都在高效应对与“双11”、“ 618”同样量级的交易量，峰值每秒可处理百万笔通信核心交易。
第四个“很”是很稳定。AntDB在通信运营商核心系统十数年如一日持续稳定运行，安全高效。
总体来说，AntDB数据库是最早一批的企业级国产数据库产品，经过14年的市场锤炼，能够实时服务10亿以上的用户，这本身就是AntDB的竞争优势。

我来简单说说我个人理解哈：

OLTP：就是咱们说的联机事务处理，主要用来处理短平快的联机交易，要求高并发、高吞吐、低延时等特点，比如日常的支付宝转账、淘宝下单，都是有很多人用的，要求响应时间快，都是OLTP的。早期数据库就用myql、oracle、sqlserver、pg啥的。

OLAP：联机事务分析，就是对大量数据进行分析处理，并发不高，但是处理的数据量比较大，多表关联和全表扫描比较多。比如要跑个对账啊，报表啥的。

HTAP：混合交易负载，自从这个概念提出来，没有一个数据库不蹭热度的，新兴的数据库都号称支持混合交易负载，意思就是又能处理高吞吐、高并发、低延时的交易，又能进行数据量大的多表关联全表扫的事务分析。

总结：

1、OLTP的SQL要尽快有返回结果，所以一般要求尽量少的表关联，尽量走索引。OLAP就没有这个要求，都是全表扫和大表关联，所以OLAP多使用列存，OLTP多用行存。

2、早期数据量不大的时候，oracle既可以OLTP又可以OLAP，这依赖于oracle强大的优化器，应该算是早期的HTAP产品了吧。

3、现在一波的HTAP产品，比如TIDB，通过采用tikv+tiflash的方法，行存+列存，OLTP需求就在tikv上跑，OLAP需求就在tiflash上跑。比如ob，就有点oracle的意思了，升级优化器的功能，实现并行啊、优化Nest Loop Join啊等。

4、antdb没用过，看官方的资料是基于pg的分布式高可用集群，看架构基本上就是目前市面主流分布式数据库的架构，计算节点+存储节点+gtm调度。大家架构都一样的情况下，优势就看自己对算法的理解和实现了。

OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理。从数据角度主要以“增删改”为主，同时关注的是事务的吞吐量（TPS），数据库在设计原则上要符合3NF/BCNF,例如银行交易系统、零售系统、火车售票系统等。

OLAP是数据仓库的核心部心，数据仓库是对于大量已经由OLTP形成的数据的一种分析型的数据库，用于处理商业智能、决策支持等重要的决策信息。从数据库角度主要是以“查询”为主，关注的是其查询响应速度（QPS）,数据库设计主要以星型/雪花模型为主。例如报表系统、CRM系统、金融风险预测预警系统、反洗钱系统、数据仓库、数据集市等。

HTAP（Hybrid Transaction Analytical Processing）是数据库技术领域的新名词，是在线事务（On-Line Transaction Processing）和在线分析（Online AnalyticalProcessing）的合称简写，即（HTAP= OLTP +OLAP）。HTAP 既可以处理在线交易事务，又可以处理在线实时分析，是未来数据库发展的一个方向。

AntDB 跟openGauss 一样，也是是一款源自于 PG的自研数据库，都是比较优秀的国产数据库。