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目前全世界***基于普通云服务器获得TPC-C***名的分布式数据库
目前全世界***经过大规模金融场景长时间考验的分布式数据库
中国***的100%拥有自主知识产权的数据库
拥有超过200+家客户及合作伙伴
简介：OceanBase是由蚂蚁金服、阿里巴巴***自主研发的金融级分布式关系数据库，始创于2010年。OceanBase具有数据强一致、高可用、高性能、在线扩展、高度兼容SQL标准和主流关系数据库、低成本等特点。OceanBase至今已成功应用于支付宝全部核心业务：交易、支付、会员、账务等系统以及阿里巴巴淘宝（天猫）收藏夹、P4P广告报表等业务。除在蚂蚁金服和阿里巴巴业务系统中获广泛应用外，从2017年开始，OceanBase开始服务外部客户，客户包括南京银行、浙商银行、印度Paytm、人保健康险
北京奥星贝斯科技有限公司（以下称 OceanBase），成立于 2020 年，注册资本 1 亿元，是蚂蚁集团控股并独立运作的商业公司，致力于企业级分布式数据库 OceanBase 的设计、研发、销售、服务等。通过科技创新、产品技术沉淀以及不断完善夯实的全产业链合作伙伴生态，助力传统行业数字化转型。 OceanBase 基于分布式架构和通用服务器、实现了金融级可靠性及数据一致性，拥有 100% 的知识产权，始创于2010年。产品具有数据强一致、高可用、高性能、在线扩展、高度兼容SQL标准和主流关系数据库、低成本等特点。2020 年 5 月，OceanBase 以 7.07亿 tpmC 的在线事务处理性能，打破了自己在 2019 年创造的 TPC-C 世界纪录。截止至目前，OceanBase 是***个也是***一个上榜的中国数据库。目前，OceanBase 已承担蚂蚁集团所有核心链路，并服务大量金融、运营商、政府公共服务等行业企业，在中国工商银行、建设银行、南京银行、西安银行、常熟农商行、苏州银行、广东农信、人保健康险、招商证券、中华财险、中石化、深圳公积金、浙江移动、山东移动等众多行业机构上线，助力客户快速实现业务价值。
OceanBase：国产原生分布式数据库的***者
一、引言
在当今数字化浪潮中，数据已成为企业乃至整个社会发展的核心资产。如何高效地管理、存储和利用这些海量数据，成为了各行各业面临的关键挑战。数据库作为数据管理的核心工具，其技术的创新与发展对于推动数字经济的进步起着至关重要的作用。OceanBase 作为国产原生分布式数据库的杰出代表，凭借其***的技术性能、丰富的应用实践和完善的生态体系，在全球数据库市场中崭露头角，为企业数字化转型和业务创新提供了坚实的技术支撑。
本文将深入剖析 OceanBase 的发展历程、技术架构、产品特性、应用场景、生态建设以及市场竞争态势等方面，全面展现 OceanBase 在数据库领域的***地位和独特价值，为读者呈现一个全方位、多层次的 OceanBase 公司画像。
二、公司发展历程
2.1 孕育与萌芽（2010 年 – 2014 年）
OceanBase 的故事始于 2010 年，当时阿里巴巴集团面临着日益增长的数据处理压力。随着淘宝、天猫等电商业务的蓬勃发展，传统的集中式数据库在应对海量交易和高并发访问时逐渐力不从心。为了解决这一技术难题，阿里巴巴决定自主研发一款全新的数据库系统。同年，阳振坤博士加入阿里巴巴，正式启动了 OceanBase 的立项工作。
在***初的几年里，OceanBase 团队面临着诸多技术挑战和研发难题。分布式数据库技术在当时尚不成熟，缺乏成熟的技术框架和实践经验可供借鉴。团队成员们凭借着顽强的毅力和创新精神，深入研究分布式系统理论，不断尝试各种技术方案。经过无数次的试验和优化，2011 年，OceanBase 0.1 版本成功发布，并应用于淘宝收藏夹业务。这一版本虽然功能相对简单，但它标志着 OceanBase 迈出了从无到有的关键一步，为后续的技术发展奠定了基础。
随后的几年里，OceanBase 团队持续对产品进行迭代升级。2014 年，OceanBase 0.5 版本发布，该版本在性能和稳定性方面有了显著提升，并成功替代 Oracle 在支付宝交易系统上线，承担了 “***” 10% 的流量。这一里程碑事件不仅证明了 OceanBase 的技术实力，也为其在金融领域的应用积累了宝贵经验。
2.2 成长与突破（2015 年 – 2019 年）
2015 年，网商银行成立，OceanBase 迎来了新的发展机遇。它成为全球首个应用在金融核心业务系统的分布式关系数据库，这一创举在数据库领域引起了广泛关注。金融行业对数据的准确性、一致性和高可用性有着***高的要求，OceanBase 能够成功应用于网商银行核心业务系统，充分证明了其在技术上的可靠性和先进性。
在接下来的几年里，OceanBase 在金融领域不断深耕拓展。2016 年，OceanBase 1.0 版本在支付宝账务系统上线，支撑了 12 万笔 / 秒的支付峰值，进一步展现了其强大的性能表现。2017 年，支付宝首次将账务库在内的所有核心数据链路迁移到 OceanBase 上，创造了 4200 万次 / 秒的数据库处理峰值纪录。同年，OceanBase 1.x 版本首次在阿里巴巴 / 蚂蚁集团之外的商业银行 —— 南京银行上线，开启了向外输出技术服务的新篇章。
2018 年，OceanBase 2.0 版本正式发布，该版本在分布式架构、存储引擎、高可用性等方面进行了全面升级，具备更强的扩展性和性能优化能力。此后，OceanBase 在多家商业银行成功上线，市场份额逐步扩大。2019 年，对于 OceanBase 来说是具有里程碑意义的一年。在被誉为 “数据库领域***” 的 TPC-C 基准测试中，OceanBase 以 6088 万 tpmC 的成绩创造了 TPC-C 世界纪录，这一成绩震惊了全球数据库行业，标志着 OceanBase 在技术性能上已经达到了***水平。
2.3 成熟与拓展（2020 年 – 至今）
2020 年 3 月，OceanBase 正式通过阿里云向全球开放，这一举措使得更多的企业和开发者能够接触和使用到 OceanBase 的先进技术。同年 6 月 8 日，蚂蚁集团宣布将自研数据库产品 OceanBase 独立进行公司化运作，成立由蚂蚁 100% 控股的数据库公司北京奥星贝斯科技有限公司，这为 OceanBase 的商业化发展和市场拓展奠定了坚实的组织基础。
此后，OceanBase 在产品研发、市场推广和生态建设等方面全面发力。2020 年 5 月，OceanBase 再次通过 TPC-C 测试，性能分数首次突破亿级大关，达到 7.07 亿 tpmC，第二次打破由其自己创造的世界纪录。这一成绩进一步巩固了 OceanBase 在数据库领域的***地位。
在产品发布方面，2020 年 9 月，在云栖大会上，OceanBase 发布了 2.2 版本以及全新的 OceanBase 一体机。2.2 版本具备混合负载引擎和多种容灾方式，兼顾了业务效率与数据安全。2021 年 6 月，OceanBase 3.0 版本正式发布，该版本同时具备在事务处理和数据分析两类任务的高性能能力，升级为一款支持 HTAP 混合负载的企业级分布式数据库。同年，OceanBase 宣布正式开源，并成立 OceanBase 开源社区，社区官网同步上线，300 万行核心代码向社区开放，这一举措***大地促进了 OceanBase 的技术传播和生态发展。
在市场拓展方面，OceanBase 不仅在金融领域持续深耕，还积***拓展其他行业应用。截至目前，OceanBase 已经在移动运营商、政务、能源、交通等多个领域取得了显著的应用成果。例如，2020 年 7 月 31 日，浙江移动正式引入 OceanBase，首期应用于其政企网格智慧运营系统，这是 OceanBase 首次落地于运营***景。在政务领域，“赣服通” 金融服务专区试运行上线，首次采用运行在国产分布式数据库 OceanBase。在能源领域，中国石化等企业也采用了 OceanBase 来支撑其业务系统。
2022 年，OceanBase 在技术创新和产品发布方面继续取得突破。8 月，OceanBase 4.0 版本（小鱼）发布，这是业内首个单机分布式一体化架构数据库，***大地降低了中小企业使用分布式数据库的门槛。2024 年 3 月 19 日，OceanBase 成立董事会，独立面向市场，董事长由蚂蚁原 CTO 倪行军担任，CEO 为杨冰，这一举措进一步推动了 OceanBase 的市场化进程和独立发展。
三、技术实力剖析
3.1 分布式架构创新
3.1.1 基于 Paxos 协议的分布式一致性算法
在分布式系统中，数据一致性是一个关键问题。OceanBase 采用了基于 Paxos 协议的分布式一致性算法，确保在分布式环境下数据的强一致性。Paxos 协议是一种经典的分布式一致性算法，它通过多个节点之间的投票和协商机制，***在大多数节点正常工作的情况下，数据的更新能够被正确地同步到各个节点，从而避免数据不一致的情况发生。
OceanBase 对 Paxos 协议进行了优化和改进，使其更适合大规模分布式数据库系统的应用场景。在 OceanBase 的集群中，每个数据分片都有多个副本，这些副本分布在不同的物理节点上。当有数据更新操作时，首先由主副本接收更新请求，然后通过 Paxos 协议将更新操作同步到其他副本节点。在这个过程中，通过严格的投票和确认机制，确保只有当大多数副本节点都成功接收并确认更新操作后，才会将更新结果返回给客户端，从而***了数据的一致性和可靠性。
3.1.2 水平扩展能力
随着业务的不断发展，数据库需要具备良好的扩展性，以满足日益增长的数据存储和处理需求。OceanBase 支持水平扩展，能够轻松地增加服务器节点来提升数据库的处理能力。在 OceanBase 的分布式架构中，新节点的加入几乎不影响现有系统的运行。当需要扩展集群时，管理员只需将新的服务器节点接入集群网络，OceanBase 会自动识别并将部分数据和负载分配到新节点上。
这种水平扩展能力使得 OceanBase 的数据库可以随着业务的增长而线性扩展存储容量和处理能力。无论是面对电商促销活动期间的海量交易数据，还是企业长期积累的大规模业务数据，OceanBase 都能够通过灵活扩展集群节点来应对，确保系统始终保持高效稳定的运行状态。例如，在每年的 “***” 购物狂欢节期间，淘宝、天猫等电商平台的交易数据量呈爆发式增长，OceanBase 凭借其强大的水平扩展能力，能够快速增加集群节点，顺利支撑起数亿级别的交易并发量，保障了电商业务的正常运转。
3.2 存储引擎优化
3.2.1 改进的 MVCC 技术
MVCC（Multi-Version Concurrency Control）即多版本并发控制，是一种常用的数据库并发控制技术，用于提高数据库的并发读写性能。OceanBase 的存储引擎使用了改进的 MVCC 技术，在***数据读写并发性能的同时有效压缩数据。
传统的 MVCC 技术在处理数据更新时，通常会为每个版本的数据创建一个完整的副本，这在一定程度上会导致存储空间的浪费。OceanBase 对 MVCC 技术进行了优化，采用了一种基于行版本链的存储方式。当数据发生更新时，OceanBase 不会直接覆盖旧版本的数据，而是在原数据行的基础上创建一个新的版本，并通过指针将不同版本的数据链接起来。在读取数据时，根据事务的时间戳，选择合适版本的数据返回给用户。这样既***了不同事务之间的并发读写操作不会相互干扰，又通过共享部分数据存储空间，实现了数据的有效压缩，减少了存储开销。
3.2.2 存储与计算资源解耦
在传统的数据库架构中，存储和计算资源通常是紧密耦合的，这限制了系统在应对不同业务负载时的灵活性。OceanBase 实现了存储和计算资源的解耦，计算节点可以独立于存储节点进行扩展。
在 OceanBase 的集群中，存储节点主要负责数据的持久化存储，而计算节点则专注于数据的查询、处理和分析等计算任务。当业务负载发生变化时，用户可以根据实际需求，灵活地调整计算节点和存储节点的数量和配置。例如，在数据分析场景下，用户可以增加计算节点的数量，以提高数据处理的速度和效率；而在数据存储需求增长时，则可以增加存储节点的容量。这种存储与计算资源解耦的设计，使得 OceanBase 在应对不同类型的业务负载时，能够更加灵活地分配资源，提高资源利用率，降低总体成本。
3.3 高可用性保障
3.3.1 自动检测节点故障
在分布式系统中，节点故障是不可避免的。为了确保系统的高可用性，OceanBase 具备自动检测节点故障的机制。OceanBase 集群中的每个节点都会定期向其他节点发送心跳消息，以表明自己的存活状态。当某个节点在规定时间内没有收到其他节点的心跳消息时，就会认为该节点可能出现了故障。
同时，OceanBase 还采用了多种故障检测手段，如网络连接检测、进程状态检测等，以提高故障检测的准确性和及时性。一旦检测到节点故障，系统会立即启动相应的故障处理机制，确保业务的连续性不受影响。
3.3.2 快速自动故障切换
当 OceanBase 检测到节点故障后，会迅速进行自动故障切换。在故障切换过程中，系统会根据预先设定的策略，将故障节点上的工作负载快速转移到其他正常节点上。例如，对于数据副本，会从其他副本节点中选举出新的主副本，继续承担数据读写任务；对于计算任务，会重新分配到可用的计算节点上执行。
OceanBase 通过优化故障切换算法和流程，大大缩短了故障切换的时间，***限度地减少了业务停机时间。在实际应用中，即使某个关键节点出现故障，OceanBase 也能够在秒级甚至毫秒级的时间内完成故障切换，保障业务系统的持续运行。例如，在金融交易系统中，***短暂的停机都可能导致巨大的经济损失，OceanBase 的快速自动故障切换机制能够确保在节点故障时，交易业务不受影响，保障了金融业务的稳定性和可靠性。
3.3.3 多副本容灾
为了进一步提高数据的安全性和系统的容灾能力，OceanBase 采用了多副本容灾技术。在 OceanBase 集群中，每个数据分片都有多个副本，这些副本分布在不同的物理位置，甚至不同的城市或地区。通过多副本容灾，当某个地区发生自然灾害、网络故障或其他不可抗力事件时，数据仍然可以从其他地区的副本中获取，从而***业务的连续性。
例如，OceanBase 支持两地三中心、三地五中心等多种容灾架构。在两地三中心架构中，通常在两个不同的城市分别建设生产中心和灾备中心，其中生产中心有两个数据中心，灾备中心有一个数据中心。通过数据同步技术，将生产中心的数据实时同步到灾备中心，确保在生产中心出现故障时，灾备中心能够迅速接管业务。这种多副本容灾技术为企业提供了强大的数据保护能力，有效降低了因自然灾害、人为失误等原因导致的数据丢失和业务中断风险。
3.4 性能优化策略
3.4.1 智能查询优化器
SQL 语句的执行效率直接影响数据库的性能。OceanBase 拥有智能的查询优化器，能够根据数据分布、索引情况等因素动态选择***的执行计划。在接收到用户的 SQL 查询请求后，查询优化器会首先对 SQL 语句进行语法解析和语义分析，然后结合数据库的元数据信息，包括表结构、索引信息、数据统计信息等，生成多种可能的执行计划。
接着，查询优化器会根据预先设定的成本模型，对每种执行计划进行成本估算，选择成本***的执行计划作为***终的执行方案。例如，在处理多表连接查询时，查询优化器会根据表之间的关联关系、数据量大小以及索引情况，决定采用何种连接算法（如嵌套循环连接、哈希连接等），以***快的速度获取查询结果。对于复杂的嵌套子查询，查询优化器也能够通过合理的子查询展开和优化，提高查询性能。通过这种智能的查询优化机制，OceanBase 能够显著提高 SQL 查询的执行效率，为用户提供快速响应的数据库服务。
3.4.2 分布式事务优化
在分布式数据库中，分布式事务的处理是一个复杂且关键的问题。分布式事务涉及多个节点的数据更新操作，需要***事务的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID 特性）。OceanBase 在处理分布式事务时，通过优化事务协调和提交机制，减少了分布式事务的开销。
OceanBase 采用了一种基于两阶段提交（2PC）的分布式事务协议，并对其进行了优化。在事务执行阶段，首先由事务协调者将事务操作分发到各个参与节点，各个节点执行本地事务操作，并向事务协调者反馈执行结果。在提交阶段，事务协调者根据各个节点的执行结果，决定是否提交事务。如果所有节点都执行成功，则事务协调者向各个节点发送提交指令；否则，发送回滚指令。为了减少网络通信开销和提高事务处理效率，OceanBase 在 2PC 协议的基础上，引入了一些优化措施，如预提交优化、并行提交等。通过这些优化策略，OceanBase 能够在***分布式事务 ACID 特性的前提下，有效降低事务处理的时间和资源消耗，提高系统的并发处理能力。
四、产品与服务体系
4.1 产品架构与组件介绍
4.1.1 客户端
客户端是用户与 OceanBase 数据库进行交互的入口。它负责接收用户的 SQL 请求，并将其发送到数据库服务器进行处理。OceanBase 客户端支持多种编程语言和开发框架，如 Java、Python、C++ 等，方便开发者在不同的应用场景中使用 OceanBase 数据库。同时，客户端还提供了一些辅助功能，如连接管理、SQL 语句缓存、结果集处理等，以提高应用程序与数据库之间的交互效率。
在实际应用中，开发者可以通过引入 OceanBase 客户端的驱动程序，在自己的应用程序中建立与 OceanBase 数据库的连接，并执行各种 SQL 操作，如数据查询、插入、更新和删除等。例如，在一个基于 Java 开发的电商应用中，开发者可以使用 OceanBase 的 Java 客户端驱动，编写代码实现用户订单数据的存储和查询功能，将用户的订单信息高效地存储到 OceanBase 数据库中，并在需要时快速查询出订单详情。
4.1.2 RootServer
RootServer 是 OceanBase 集群的管理节点，它负责整个集群的元数据管理、资源分配和调度以及集群状态监控等核心任务。在元数据管理方面，RootServer 存储了数据库的表结构、索引信息、用户权限等元数据信息，并负责在数据库发生结构变更（如创建表、修改表结构等）时，及时更新和同步这些元数据信息到各个节点。
在资源分配和调度方面，RootServer 根据集群中各个节点的资源使用情况（如 CPU、内存、磁盘等资源），合理地分配数据分片和计算任务，以确保集群资源的高效利用。同时，RootServer 还实时监控集群中各个节点的状态，当发现节点故障或性能异常时，及时采取相应的措施，如进行故障切换、调整资源分配策略等，保障集群的稳定运行。例如，当一个新的计算节点加入集群时，RootServer 会根据集群的负载情况，将部分数据分片和计算任务分配到该节点上，实现集群的动态扩展。
4.1.3 ChunkServer
ChunkServer 是 OceanBase 集群中的数据存储节点，主要负责数据的持久化存储。在 OceanBase 中，数据以 Chunk 为单位进行存储，
