9 月 21 日，全新升级的“OceanBase 城市交流会”首站落地深圳，我们与货拉拉大数据技术与产品部强强联合，共同呈献《双十一实战攻略：科技策略应对大规模促销考验》主题活动。本次交流会汇聚了来自货拉拉、万家数科、云集、百丽等知名企业的一线技术专家，围绕大数据、存储、数据库、AI 等前沿技术领域，深度探讨了如何运用 OceanBase 技术应对业务高峰挑战。
HBase 为核心的高效存储策略：在高并发的键值存储场景下，HBase 扮演着关键角色，它不仅承载了海量用户与司机查询请求，而且在 Flink 驱动的实时数据分析中发挥效力，将计算结果迅速存回 HBase，确保查询反馈的即时性，即便在数据规模庞大、延迟要求严格的条件下亦能游刃有余。 OLAP 处理的智能化升级：通过集成 Druid 等高级分析工具，货拉拉极大提升了复杂数据分析的效率与灵活性，为 AB 测试、精细化用户画像构建等提供了强大的数据支持，推动业务洞察的深度拓展。 数据分层管理的经济高效性：企业实施了数据冷热分离策略，依据数据活跃度采用差异化存储方案，结合自动化数据生命周期管理和智能归档机制，有效平衡存储成本与效率，控制了离线存储的膨胀，实现了资源的最优化配置。
HugeGraph 技术的集成：成为业务转型的关键节点，它突破了原有异步事件处理机制的局限，通过 Apache Huge Graph 图引擎的全面部署，不仅极大简化了数据处理流程，更将查询响应速度与系统整体稳定性推向新高，标志着风控技术从初级阶段向成熟稳定 2.0 时代跃进的里程碑。 BulkLoad 技术创新：针对大数据处理中的加载难题，团队创新性地推出了 BulkLoad 技术，有效缓解了 CPU 与 I/O 资源的压力。通过直接数据格式转换与快速对接 RocksDB，这一技术在 1.5 版本中实现了相比 Spark 传统方案的数据加载效率显著提升，直观验证了技术创新对效率革命的推动作用。
系统并行挑战的破局之道：针对零售业中多系统并行引发的技术异构、数据标准化难题及接口不一等挑战，万家数科依托 OceanBase 的高性能与高扩展性，实施了系统升级与优化。这不仅强化了系统的稳定运行与弹性扩展能力，还确保了数据一致性与处理性能的大幅提升，为零售企业构建起坚固的数字化基石。 数据库迁移的精益实践：通过智能运用先进存储技术与 OMS 工具，万家数科实现了成本与效率的双赢。其读写分离策略与逐步式数据切割方法，在保证业务连续性的前提下，高效完成了数据库迁移，解决了 MySQL 架构迁移中的难点，展现了技术创新在实际应用中的巨大价值。 大数据迁移的实战智慧：在企业级大数据迁移项目中，万家数科克服了数据兼容性、处理复杂度及调度延迟等障碍，借助 Flink 技术显著增强了数据处理的实时性和效率。此迁移不仅提升了系统性能，还有效控制了硬件成本，为企业的长期发展注入了更强的业务稳定性和灵活性。 OceanBase 生态的业务效能提升：深入挖掘 OceanBase 生态系统潜力，万家数科通过 OCP 和 ODC 等工具优化了业务操作流程，实现了问题的快速定位与解决，以及数据库操作的智能化优化，极大提高了业务高峰期的处理能力。
面向 C 端的数据库优化：为了确保用户在“双十一”等大促或秒杀期间的流畅体验，云集持续对数据库系统进行迭代升级，转型采用分布式数据库架构以替代单一服务器模式。增强在极端流量下的高稳定性和可扩展能力，同时探索 HTAP 能力，以简化架构并提升效率。 云迁移与数据库策略调整：面对业务发展的需求，公司经历了多轮云平台迁移的探索，最终决定采用分布式数据库 OceanBase 作为核心支撑策略，这一抉择超越了单纯的成本效益分析，更加侧重于系统横向扩展能力和高度可用性的战略需求，确保技术架构的前瞻性和灵活性。
OceanBase 的深度应用：面对高可用性与合规性的双重考验，OceanBase 展现了其在解决字符集兼容性、同步限制等问题上的强大能力，通过持续的系统调优和流程优化，助力云集构建了一个既符合国家安全标准又具备高性能、低成本的数据库环境，强化了企业的多活部署能力。 数据库迁移实践与策略：曾祥勇强调了业务连续性和无痛迁移的必要性，推荐利用专业工具（如 OMS）来精细化管理迁移流程，确保数据的准确无误转移。特别指出字符集兼容性问题的预先解决是迁移成功的关键，通过详尽规划与测试，避免了数据乱码和丢失的风险。 迁移后的优化与成效：迁移至 OceanBase 后，云集不仅在成本控制上取得显著成效，通过数据压缩技术有效缓解了大数据存储压力，而且提升了系统的高可用性和等保合规性，解决了内存泄露等技术挑战，实现了 HTAP 混合应用场景，进一步优化了用户体验和运营效率。
加速诊断效能，高效提升技术能力与用户体验
obdiag 的核心价值与功能：obdiag 是一款适用于 OceanBase 数据库的黑屏诊断工具，极大程度简化一线运维与开发者的诊断流程，大幅缩短手动排查时间，增强问题定位精度，提升运维与开发者的工作效率。它的功能模块包括一键集群巡检、一键诊断信息收集、一键诊断分析、一键根因分析，每一环节都旨在加速问题识别与解决过程，让运维工作更加高效流畅。
解决锁冲突的高效手段：在遇到锁冲突时，obdiag 能迅速定位冲突源，明确展示锁持有者和相关事务 ID，为快速决策提供依据。通过分析提出策略性解决方案，优化事务处理顺序以缓解冲突，减少盲目尝试和长时间等待。此外，obdiag 还具备追溯历史锁冲突的能力，为预防未来同类问题提供数据支持和学习案例。
优化 SQL 执行计划的智能化辅助：obdiag 帮助收集 SQL 执行详情，对比分析执行路径，识别性能瓶颈，并提出具体优化 SQL 或索引策略的建议，直接促进数据库性能和应用响应速度。
obdiag SIG 组的用户导向与持续创新：作为 obdiag SIG 组的一员，黄尖亲历了 obdiag SIG 在提升工具功能、推动社区发展方面不懈努力的过程，不仅解决了根因分析的锁冲突场景中会话 ID 获取不全的问题，还创新性地推出了 obdiag display 的共建，集成多命令，降低用户使用门槛。obdiag SIG 的目标很明确，构建一个完善的 OceanBase 诊断生态系统，既服务于现有用户，也鼓励更多人加入到这一开放源码项目中，共同探索、共同成长。
OceanBase 解决方案架构师何志勇
利用数据库内建功能：包括主从复制或读写分离机制，但这种方法可能引发数据一致性挑战、运维成本增加及业务逻辑复杂化。
数据库外产品集成：通过中间件和工具辅助数据同步，同样面临一致性与管理复杂度问题。
Agent 框架甄选：评估并选择适合大语言模型应用的框架，如 ORM、Dify 等，通过框架深入了解生态并挖掘数据库的潜能。
知识库构建：利用高质量的文档资源（如 GitHub 文档），不过需要注意内容的准确性和拆分质量。
语言模型嵌入：采用嵌入适合的中文语料，如 BGE-M3 等进行文本向量化。
向量数据库的选型：选用如 OceanBase 这类运维成本低、生态系统完善且支持实时更新的向量数据库，以保障高效率的信息检索与管理。
展示与接入：设计并实施多端接口策略，确保用户能通过钉钉、微信、论坛、Web UI 等多种渠道无缝接入智能体服务，提升用户体验的广泛性和便捷性。
意图判断与分类：确保智能体只回答相关问题，并根据问题类型查询对应知识库。
OCR 与诊断工具集成：利用 OCR 处理图像信息，结合诊断工具提高问题定位和解决能力。
数据库运维考量：利用 OceanBase 自身成熟的运维监控体系，支持智能体的稳定运行和扩展。
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