OceanBase：淘宝应对海量结构化数据的关键技术揭秘

在HBTC2012年的一次大会上，阿里巴巴集团的高级工程师杨志丰发表了题为“OceanBase——淘宝结构化大数据解决之道”的演讲。他详细介绍了淘宝作为中国最大的电商平台之一，其数据库系统在支撑日常业务运营中的关键作用。据杨志丰透露，淘宝每天有约6000万用户登录和20亿次页面浏览（PV），这带来了巨大的数据流量和并发压力。 淘宝数据库面临的挑战主要体现在数据规模的庞大和高并发访问的需求上。离线数据方面，淘宝拥有超过39PB的数据，分布在2000多台Hadoop集群上，每天执行超过40000个MapReduce作业。在线数据则包括结构化数据，如商品库（14亿条记录）、评价库、交易库等，以及非结构化数据，如2700+TB的图片数据，对实时响应和备份机制有着极高的要求。例如，一次页面加载可能需要访问数十次后台数据，而一个报表可能涉及几TB甚至百TB的数据分析。 在解决数据库挑战时，杨志丰重点介绍了淘宝采用的OceanBase海量数据库系统。OceanBase是一款开源的分布式数据库，它能够处理大规模并发和超高吞吐量，满足了淘宝的高访问量和数据量需求。OceanBase的特点在于其高QPS（每秒查询次数）和TPS（每秒事务处理次数）能力，能够达到78K QPS和2.7K TPS的峰值，以及46K Read IOPS和7K Write IOPS的读写性能。特别是对于淘宝收藏夹功能，该数据库必须在100毫秒内完成1000次读取操作，同时还要能实时反映热门商品的价格和人气变化。 为了应对收藏功能的挑战，淘宝构建了一个专门的收藏夹数据库，包括收藏信息表和收藏宝贝表，分别存储着65亿条收藏信息和4亿条宝贝信息。杨志丰提到，由于每个买家可能收藏数千件商品，且热门商品可能被大量用户关注，因此数据库设计需要支持快速排序和频繁更新的功能。 未来展望部分，杨志丰提到了淘宝将继续优化数据库解决方案，可能包括提高性能、扩展性和可用性，以及探索更先进的数据分析和挖掘技术。他还分享了关于下一步工作的计划，但具体内容并未详述。 杨志丰的演讲揭示了淘宝如何通过OceanBase这一高性能数据库来应对海量数据和高并发访问的挑战，展现了阿里巴巴在大数据管理方面的创新实践和技术实力。