HTAP数据库的技术与发展|信创工委会研讨会数据库专场

6月30日，在北京市经济和信息化局的指导，由北京信息技术应用创新工作委员会主办，“决战数据之巅”信创行业发展高端研讨会—数据库专场通过线上直播的方式顺利举办，吸引超5600+人次同步在线收看，天云数据、中兴通讯、人大金仓等北京市信创工委会推荐的数据库厂商围绕数据库领域行业现状交流，研讨技术和产业发展趋势。

天云数据研发总监乔旺龙做主题为《HTAP数据库的技术与发展》的分享，介绍到，数据资源与数据应用的变迁以及数据消费者发生的变化，由此技术路线也因此产生了不同的发展路线。

目前数据应用主要有三大场景，分布式OLTP，OLAP和Bigdata。这几个场景的迁移转换主要是由于数据应用发展的和数据量不断增大，导致技术架构和解决方案不断变化。

OLTP场景：联机事务处理（Online Transaction Processing），表示事务性非常高的系统，一般都是高可用的在线系统，以小的事务以及小的查询为主，评估其系统的时候，一般看其每秒执行的Transaction以及Execute SQL的数量。涉及数据记录增删改查。

OLAP场景：联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing），是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果，典型的应用就是复杂的动态的报表系统。涉及多条数据记录汇总统计分析。

BigData场景是大数据处理分析应用场景。海量数据分析处理应用场景，PB级数据进行分析处理应用操作。特点：海量数据，分析应用，ML。同时，在大数据环境下需要进行分布式算法建模应用。在这场景里大部分是开源组件，例如：大数据组件：hadoop，HDFS，Hive，spark，solr Impala……等，建模开源组件是：TensorFlow，PySpark……

目前，数据在这三个场景里闭环流动，OLTP场景里产生实时交易数据，T+1日采集进入OLAP场景，进行分析处理，分析结果可以回传到OLTP场景内支撑高并发应用。OLAP场景数据和OLTP场景数据也可以T+1导入大数据场景进行分析处理，并提供高并发应用。数据不停的在三个场景内相互迁移。

天云混布Hubble数据库可以实现在一份数据上，同时进行OLTP，OLAP，ML数据处理，实现数据不迁移，支撑高并发服务应用，提高数据使用效率。