OceanBase：打造千亿级海量数据库解决方案

"OceanBase-千亿级海量数据库_日照.pdf" OceanBase是一款由淘宝开源的分布式数据库系统，设计目标是处理大规模的数据存储需求，特别是在在线交易处理（OLTP）和在线分析处理（OLAP）场景下。它旨在克服传统关系型数据库（RDBMS）在处理海量数据时的局限性，同时保持强一致性和高可用性。 在线存储需求方面，OceanBase期望处理的数据规模达到百TB级别，分布在上百台机器上，能够处理几十万的每秒查询量（QPS）和几万的每秒事务量（TPS）。系统需要支持事务处理，特别是强一致性，确保在分布式环境中数据的一致性状态。此外，OceanBase追求99.999%的高可用性，简化运维，实现无需拆库即可自动扩容的目标。 在对比现有的存储方案时，OceanBase指出NoSQL系统如Cassandra、HBase、Megastore和Dynamo等虽然具有大容量、良好扩展性和强容错能力，但它们通常不支持跨行跨表事务且数据一致性较弱。而OceanBase则试图结合RDBMS的事务处理能力和NoSQL的扩展性优势。 OceanBase的设计核心在于将海量数据分为增量数据和基准数据两部分。增量数据，即实时的增删改操作，存储在内存和SSD中，而基准数据，作为静态B+树，分布于多台服务器的磁盘或SSD上。读取数据时，系统会合并基准数据和增量数据，写入操作仅针对增量数据。这种设计允许OceanBase在保持高性能的同时，处理大量数据。 系统架构包括三个主要组件：主控服务器（RootServer）负责数据定位、全局Schema管理和机器管理，增量数据服务器（UpdateServer）处理实时修改，以及基准数据服务器（ChunkServer）存储B+树的叶子节点。UpdateServer的主备模式确保了高可用性，而RootServer和ChunkServer的多台部署则提供了横向扩展性。 OceanBase采用分布式Hash表作为数据结构，支持随机读取但不支持范围查询，保证Hash划分均匀。它使用两种Hash算法：取模Hash和一致性Hash，以优化数据分布。例如，Tair和Meituan的缓存系统也是基于类似的数据结构设计。 OceanBase是一款针对大数据场景的创新数据库系统，通过独特的数据分层和分布式架构，实现了对海量数据的高效处理，同时保证了强一致性和高可用性，为大型互联网公司提供了新的数据库解决方案。