今天分享的是：OceanBase：2025年OceanBase实时分析能力白皮书
报告共计：31页
2025年OceanBase实时分析能力核心总结
本白皮书聚焦OceanBase实时分析能力，从行业趋势、技术挑战、核心优势、适用场景及实践等维度展开，展现其在数据实时处理领域的技术突破与应用价值。
行业趋势方面，实时分析领域呈现三大方向。一是“数据即服务”，数据从被动存储资产转为主动流动服务，“新鲜度”成为决策关键；二是架构融合，传统“烟囱式”架构因链路冗余、延迟高被淘汰，统一实时分析引擎成必然；三是GenAI推动数据底座向实时、多模、智能演进，毫秒级响应、多模态数据管理及原生智能成为核心需求。
技术挑战上，企业面临多方面难题。GenAI应用对数据实时性要求提升至秒级甚至毫秒级，传统批处理架构难以满足；架构复杂导致链路冗余、数据治理难，开发精力多耗费于数据流转；高并发下资源调度弹性不足，易出现热点分片；SQL兼容性差、易用性低，增加开发门槛；多模数据分散存储形成新数据孤岛，制约实时分析。
OceanBase实时分析能力具备多重核心优势。存储上，一体化底座支持行存、列存、行列混存，增量数据行存保障事务，基线数据列存提升分析效率；支持存算分离，降低存储冗余与成本。性能上，向量化执行引擎使分析性能提升一个数量级，企业级查询优化器可智能选择行列路径与并行度，智能物化视图实现自动数据刷新与增量处理。此外，还具备强事务与高并发保障、多模数据融合能力，且开放生态可无缝对接主流工具。
适用场景及实践广泛，在HTAP混合负载场景，零跑科技、海底捞等通过其一体化架构，实现交易与分析协同，提升效率并降低成本；实时数据分析场景中，某国际零售品牌整合技术栈，简化架构且降本40%以上；PL/SQL批处理场景下，桂林银行、某省移动借助其兼容性与高性能，完成系统替换与性能跃升。
未来，OceanBase将持续深化实时分析能力，推动与AI、大模型的融合，助力企业突破数据治理边界，释放数据价值。
以下为报告节选内容
