OceanBase：淘宝开源海量数据库
oceanbase应用场景
oceanbase应用场景OceanBase是阿里巴巴自主研发的一款分布式关系型数据库系统，具有高可用、高性能、高扩展性等特点。
它适用于大规模数据存储和高并发的应用场景，下面就来具体介绍一下OceanBase的应用场景。
1. 电商行业随着电商行业的快速发展，海量的商品数据和用户数据需要高效地存储和管理。
OceanBase可以应对电商平台的大规模数据存储需求，并且能够保证数据的一致性和可靠性。
同时，OceanBase还具备高并发处理能力，能够支持电商平台的高并发访问。
2. 金融行业金融行业对数据的实时性和准确性要求非常高，而且需要处理大量的交易数据。
OceanBase具有高性能和高可用性，可以满足金融行业对大规模数据的存储和实时处理的需求。
同时，OceanBase还支持分布式事务，可以保证金融交易的一致性和安全性。
3. 物流行业物流行业需要处理大量的订单数据和运输数据，对数据的实时性和可靠性要求较高。
OceanBase可以为物流企业提供稳定可靠的数据存储和高并发处理能力，确保订单的及时处理和物流信息的准确性。
4. 社交媒体社交媒体平台需要处理大量的用户数据和社交关系数据，同时还需要支持实时的消息推送和内容更新。
OceanBase具有高性能和高并发处理能力，可以满足社交媒体平台对大规模数据存储和实时处理的需求。
5. 游戏行业游戏行业对数据的实时性和一致性要求较高，需要处理大量的用户数据和游戏日志数据。
OceanBase可以为游戏企业提供高性能、高可用的数据存储和处理能力，确保游戏数据的实时更新和玩家之间的互动。
6. 云计算云计算需要处理大规模的数据和用户请求，对数据的可靠性和性能要求很高。
OceanBase具有高可用、高性能的特点，可以为云计算平台提供稳定可靠的数据存储和高并发处理能力。
总结起来，OceanBase适用于各种大规模数据存储和高并发的应用场景，如电商行业、金融行业、物流行业、社交媒体、游戏行业和云计算等。
阿里巴巴的10款开源项目
阿里巴巴的10款开源项目一、框架react-web：Readt Web是为那些使用React Native兼容的API构建的Web应用而提供的一个框架。
React Web的目的及意义非常明确: 让React Native代码跑在Web上让一套代码运行在各个移动终端，对前端及业务来说，这是开发效率中一个质的提升。
Jstrom：JStorm是参考storm的实时流式计算框架，在网络IO、线程模型、资源调度、可用性及稳定性上做了持续改进，已被越来越多企业使用。
经过4年发展，阿里巴巴JStorm 集群已经成为世界上最大的集群之一，基于JStorm的应用数量超过1000个。
数据显示，JStorm集群每天处理的消息数量达到1.5PB。
在2015年，JStorm正式成为Apache Storm里的子项目。
JStorm将在Apache Storm里孵化，孵化成功后会成为Apache Storm主干。
Apache基金会官方表示，非常高兴JStorm能够成为Apache Storm社区的一员。
Dubbo：高性能优秀的服务框架，使得应用可通过高性能的RPC 实现服务的输出和输入功能，可以和Spring框架无缝集成。
Dubbo is a distributed, high performance RPC framework enpowering applications with service import/export capabilities.Kissy：KISSY 是一款跨终端、模块化、高性能、使用简单的JavaScript 框架。
除了完备的工具集合如DOM、Event、Ajax、Anim 等，它还提供了经典的面向对象、动态加载、性能优化解决方案。
作为一款全终端支持的JavaScript 框架，KISSY 为移动终端做了大量适配和优化，使用户的程序在全终端均能流畅运行。
Dexposed：Dexposed是面向Android应用开发的一个强大的非侵入式的运行时AOP框架。
oceanbase 发展历程
oceanbase 发展历程
OceanBase数据库的发展历程如下：
一、诞生与初期发展：
1.2010年：OceanBase项目由阳振坤博士带领的初创团队在阿里巴巴集团内
部启动。
2.第一个应用场景是淘宝网的收藏夹业务，该业务具有高并发和大数据量的特
点，OceanBase通过独创的方法解决了大表连接小表的性能瓶颈问题。
二、产品演进与关键节点：
1.2012年：OceanBase发布了支持SQL的标准版本，标志着其从定制API库
转变为通用的关系型数据库系统。
2.2014年双11期间：OceanBase开始承担支付宝部分交易流量，初步验证了
其在金融级业务场景下的稳定性和高性能表现。
3.技术创新与突破：OceanBase在分布式架构上持续创新，推出“三地五中心”
城市级容灾新标准，提升了系统的可用性和可靠性。
三、商业化进程与行业认可：
1.随着技术成熟及业务规模扩大，OceanBase逐渐支撑起了包括蚂蚁集团（原
支付宝）在内的更多核心业务，并且在实践中不断优化和扩展能力。
2.在TPC-C和TPC-H基准测试中刷新记录，体现了其在联机事务处理（OLTP）
和决策支持系统（DSS）领域的世界级技术水平。
3.OceanBase逐步走向市场化，对外提供商业服务，为更多的企业客户解决大
规模、高并发、高可用性等数据库挑战。
总结来说，OceanBase自2010年以来，历经多年研发和实战考验，成长为一款国产自主可控的原生分布式数据库，在全球数据库领域内取得了显著的技术成果和市场地位。
oceanbase概述
OceanBase概述一、介绍OceanBase是一款分布式关系型数据库管理系统（RDBMS），由中国阿里巴巴集团自主研发并维护。
它致力于为全球用户提供高性能、高可用、高可靠的数据存储服务，以满足企业级应用对数据的存储和管理需求。
OceanBase的出现，填补了我国在数据库领域的空白，标志着我国在数据库核心技术上的重大突破。
二、发展历程OceanBase的发展历程可以追溯到2010年，当时阿里巴巴集团为了解决“双十一”购物狂欢节期间的大规模数据处理问题，开始研发一款全新的数据库系统。
经过多年的发展和完善，OceanBase已经成为了全球领先的分布式关系型数据库管理系统之一。
三、技术特点1. 分布式架构：OceanBase采用分布式架构，可以横向扩展，支持海量数据的存储和处理。
2. 高可用性：OceanBase具有高可用性，通过数据复制和故障切换技术，确保数据的可靠性和业务的连续性。
3. 高性能：OceanBase具有高性能，通过优化的数据存储和查询算法，提供快速的数据处理能力。
4. 多租户支持：OceanBase支持多租户模式，可以为多个用户提供独立的数据空间，保证数据的安全性和隐私性。
四、应用场景OceanBase广泛应用于各种场景，包括电商、金融、物流、教育、医疗等领域。
例如，它可以作为电商平台的后台数据库，支持每秒处理数百万笔交易；也可以作为金融机构的数据中心，存储和处理大量的金融交易数据；还可以作为物流公司的订单管理系统，支持实时的订单处理和追踪。
五、未来展望随着大数据和云计算技术的发展，OceanBase将继续发挥其分布式数据库的优势，提供更加强大和灵活的数据存储和处理能力。
同时，OceanBase也将积极探索新的技术领域，如人工智能、物联网等，以推动数据库技术的进一步发展。
六、总结OceanBase作为我国自主研发的分布式关系型数据库管理系统，不仅在技术上具有领先优势，而且在实际应用中也展现出了强大的能力。
OceanBase介绍
OceanBase——海量结构化数据的分布式存储解决方案OceanBase是为满足海量结构化数据存储需求而设计的。
她具有良好的可扩展性，同时提供结构化数据的支持，较好地支持了业务相对复杂的系统对海量数据存储的需求。
1介绍随着互联网的进一步普及，互联网应用的用户进一步增长，对现有的很多架构提出了挑战。
这在存储系统方面尤为突出。
首先，互联网应用需要存储的数据直接由用户生成，而不再是由应用提供者提供。
随着用户量的增长，用户生成的数据量也随之增长，对系统能支撑的数据量提出了更高的要求，进而对底层的存储系统的可扩展性要求也越来越高。
随着移动互联网用户的增多，用户在线时间大大增长，这对服务的可用性提出了更高的要求，任何时刻服务不可用影响的用户数可能都很大。
用户对服务的用户体验要求也越来越高，用户体验的一个重要因素便是响应时间，底层存储系统的响应时间非常关键。
很多应用开始阶段为了开发效率，往往不会太多的考虑系统的可扩展性，尤其是底层的存储系统，比如数据存储大多使用类似MySQL的关系型数据库。
这在开始阶段工作的很好，随着用户数的增长，扩展性的问题越来越突出。
由于使用传统的关系型数据库，现有的数据模型通常较为复杂，使得其向很多NoSQL产品（比如key/value系统）迁移比较困难。
OceanBase在设计的时候便考虑了以上的问题，她兼顾了NoSQL存储系统的可扩展性和传统关系型数据库在数据结构表达上的便利性，为解决以上问题提供了一种新的思路。
本文介绍了OceanBase的设计与实现，并简单介绍了其在淘宝收藏夹应用中的使用。
第二部分介绍OceanBase的数据模型。
第三部分介绍客户端的接口。
第四部分介绍了其具体的实现。
第五部分展示OceanBase的性能数据。
最后一部分我们介绍OceanBase在收藏夹中的应用。
2数据模型OceanBase支持应用的概念（这类似与数据库中的schema），一个应用可以创建多张table，table中包含一系列的列。
去IOE 我们达到了预期目的——访阿里巴巴去IOE战略实施者周宝方
去IOE 我们达到了预期目的——访阿里巴巴去IOE战略实施者周宝方杨晨【期刊名称】《信息安全与通信保密》【年(卷),期】2015(000)005【总页数】4页(P70-73)【作者】杨晨【作者单位】【正文语种】中文周宝方:曾任阿里巴巴集团数据库技术部负责人，阿里“去IOE”战略的主要实施者，当前为阿里巴巴基础设施“数据化运营”战略部门负责人。
IOE的高成本、高风险在业界已被诟病多年，中国头号互联网企业阿里巴巴集团凭借其雄厚的技术积累，敢为天下先，在中国率先推动去IOE实践，达到了公司预期目的，也为业界同行去IOE提供了可以效仿的样板，增添了信心。
日前，记者走进阿里，力求从这个电商巨人那里探寻去IOE的成功之道，阿里去IOE战略的实施者，当年曾任阿里集团数据库技术部负责人的周宝方愉快的接受了记者的访谈。
记者：阿里当年推动去IOE的初衷是什么，目前是否已经达到了预期的目的？周宝方：提到这个问题，阿里不希望“去IOE”的初衷归结到两个极端：一是单纯变为企业成本问题，二是简单地变成一个是否用国外产品和技术的问题去讨论。
成本降低是“去IOE”最先能够看到的，但最根本的原因是在互联网时代，不只是互联网企业，绝大部分企业对计算需求难以通过IOE提供的技术来满足了，IOE约束了企业长远的发展；技术路径上依赖于专用的硬件设备比较危险，随处可以买到的消费级服务器的架构长远来讲对于阿里和大多数企业则是较为可靠的选择。
对于成本，我想说今天所有讲的开源技术只解决了软件使用成本的问题，而忽略了开源软件的升级和维护成本。
“IOE”是软件时代或是“买计算机”时代的产物。
“去IOE”最好的解决方式是采用云计算，在云计算时代，则变成买“计算”的时代，而不是买来一台新的机器替代掉原有机器。
这是一个行业的变化而不是简单的策略选择。
2008年，阿里巴巴提出“去IOE”的想法，开始把云计算植入阿里的IT基因。
2010年起，淘宝不再购买小型机，阿里进一步提出用开源数据库MySQL+自研数据库OceanBase替代Oracle，并不再使用高端存储。
淘宝数据库OceanBaseSQL编译器部分源代码阅读--解析SQL语法树
淘宝数据库OceanBaseSQL编译器部分源代码阅读--解析SQL语法树OceanBase是阿⾥巴巴集团⾃主研发的可扩展的关系型数据库，实现了跨⾏跨表的事务，⽀持数千亿条记录、数百TB数据上的SQL操作。
在阿⾥巴巴集团下，OceanBase数据库⽀持了多个重要业务的数据存储。
包含收藏夹、直通车报表、天猫评价等。
截⽌到2013年4⽉份。
OceanBase线上业务的数据量已经超过⼀千亿条。
看起来挺厉害的,今天我们来研究下它的源码。
关于OceanBase的架构描写叙述有⾮常多⽂档。
这篇笔记也不打算涉及这些东西，仅仅讨论OceanBase的SQL编译部分的代码。
OceanBase是⼀个开源的数据库,托管在github上,。
本⽂讨论的源代码路径相应为：。
最新的版本号为0.4，本⽂讨论的代码基于0.3版本号的OceanBase.眼下OceanBase的能解析的SQL还⽐較少，包含Select,Insert,Update,Delete,Show,Explain等.选择OceanBase 0.3 版本号进⾏学习。
基于⼏个原因：OceanBase 的⾼质量。
⾼可读性OceanBase 版本号低，没有历史负担OceanBase SQL解析相对简单。
更easy窥见全貌。
利于理解设计开发中要解决的主要问题。
与其它数据库的SQL解析部分进⾏对照，深⼊理解问题本质该部分主要功能包含了。
SQL语句解析，逻辑计划的⽣成。
物理操作符运算等。
⼊⼝：Ob Sq l类本部分的⼊⼝函数在ob_sql.h中,调⽤函数ObSql::direct_execute能够直接运⾏SQL语句,并返回结果集ObResultSet。
函数stmt_prepare⽤于解析要预编译的SQL语句,stmt_execute则⽤于运⾏Prepare过的SQL语句。
class ObSql{public:ObSql(){}~ObSql(){}int direct_execute(const common::ObString &stmt, ObResultSet &result)int stmt_prepare(const common::ObString &stmt, ObStmtPrepareResult &result);int stmt_execute(const uint64_t stmt_id, const common::ObArray<common::ObObj> params, ObResultSet &result);int stmt_close(const uint64_t stmt_id);};在0.4版本号中。
oceanbase心得
oceanbase心得
OceanBase是一个高可用、分布式的关系型数据库系统，由阿
里巴巴集团研发和开源。
我使用OceanBase的心得如下：
1. 高可用性：OceanBase通过多副本数据存储和自动故障转移
机制来实现高可用性。
当一个节点故障或失效时，系统能够自动将数据迁移到其他正常节点上，避免了单点故障的发生。
2. 分布式架构：OceanBase采用分布式架构，可以横向扩展，
实现高性能和高并发的数据处理能力。
我在使用OceanBase时发现，无论数据规模有多大，系统都能保持较低的延迟和高吞吐量。
3. 弹性扩展：OceanBase支持在线扩容，当需要处理更大的数
据负载时，可以动态增加更多节点来扩展系统容量。
这种弹性扩展的能力对于应对业务的快速增长非常有帮助。
4. 兼容SQL：OceanBase支持标准的SQL查询语言，这对于
开发者来说非常友好。
我可以使用熟悉的SQL语句来进行数
据查询和操作，无需学习额外的新语言或技术。
5. 社区支持：OceanBase是开源项目，拥有活跃的社区支持。
在使用过程中，我遇到的问题都能在社区中找到解决方案或得到帮助。
这种开放的社区环境可以让我与其他开发者交流经验，共同进步。
总的来说，我对OceanBase有很好的体验。
它具有高可用性、
高性能和弹性扩展的特点，适用于处理大规模数据的场景。
与传统的关系型数据库相比，OceanBase更适合应对当前大数据和云计算的需求。
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也部 分避免了 个或者 多个Ｕｐ ａ ｅ ｅ ｖ ｒ 点之间漂 移 ， 低 架构 、不同的软 件架构进行支持 ， ｄ ｔ Ｓ ｒ ｅ节 降 这些问题的影响。相对来说， 这两个架构可以各自 Ｕ ｄ ｔＳｒｅ单点故障的影响 。 ｐ ａｅ ｅｖ ｒ
为 了消 除 Ｕ ｄ ｔＳ ｒｅ内存 大小 对 更 新 数 据 量 的 ｐ ａｅ ｅｖ ｒ 限制 ， 们实现了数据转储机 制， ｅｎ ａｅ 我 Ｏｃ ａ Ｂ ｓ 在 增 量 更 新 数 据 达 到 一 定 量 时 会 启 动 后 台 工 作 将
Ｏ ＡＰ Ｌ 功能，因此 ， ｃａ Ｂ ｓＳ 其他 系统相比更 Ｏ ｅ ｎ ａｅ Ｍ 加轻量级，通常也能提 供更高的性能。下面具体
描 述 一 下 Ｏ ｅ ｎ ａｅ 用了 何 种 技 术 架 构 来实 现 ｃａ Ｂ ｓ 采 成 本 、 能 和功 能 的 平衡 。 性
架构特点
首先， ｅ ｎ ａ ｅ Ｏｃ ａ Ｂ ｓ将数据拆分 为基准和修改增量 两个部分。 基准数据在一个业务周期内保持不做 变更， 有的修改 增量做集中处理，每次数据查 所 询将按照应用需求决定是否需要合并最新的修改
ｏ ｅ ｔ ｒ 封面报道 Ｉ我们的开源 ｖ ｒＳ ｏ ｙ
Ｏｃ ａｎ ｓ 淘宝开源海量数据库 ｅ ｅ Ｂａ
● ●
文， 李震
世 界 上 充斥 着 各 种 各 样 的轮 子 ， 句 话 在 Ｉ技 术 到类Ｓ 及数 据分析，涵盖了互联网的大部 分应 这 Ｔ ＮＳ
界有特定 的意义 ， 我们用重复造轮 子来形容那些 用类型 ， 这些应用有一个共性 ，短时间内变化的 投入大量 时间 、 精力和金钱实现 已有技术方案可 数 据总是 远小 于随 着时间 积累下 来的数 据 ， 通
以提 供 的 功 能 的行 为 。 大 量 开 源Ｎｏ ＱＬ 统发 常有两到三个 ， 在 Ｓ 系 甚至更 多的数量级差距 ， 大部 而 展得 如 火如 荼 ，以Ｏ ａ ｌ、Ｍｙ ＱＬ 代 表 的 传统 分 数 据 架 构 的 复 杂 性 ，主要 体 现 在 对 短 时 间 内 变 ｒｃｅ Ｓ 为
短时间内数 互联 网企业的数据由互联 网用户产生 ， 随着业务 不用关注数据膨胀带来 的运维压力 ， 对访问性能有较高要求 。 针 的扩大 正比增 长 ， 在网站发 展到 某个阶 段开 据变化不特别剧烈 ， 并 这个应用场景 始 以 指 数 级 别 不 断 膨 胀 ，这 些 数 据 是 企 业 最 核 对淘宝乃至其他互联 网企业来讲 ， 基 本 上 包 括 了 绝 大 部 分 的 线 上 应 用 。随 着 需 求 心 的 竞 争 力 ，承 载和 利用 这 些 数 据 需 要 强 力的 数 推 动 系 统 逐 渐 发展 ， ｅ ｎ ａ ｅ 过 简单 的分 布 Ｏｃ ａ Ｂ ｓ通 据架构 。 传统的集中式关系型数据库巳接近 了纵 向扩展的极限 ， 同时在成本考量上也处于劣势。 新 兴的分布 式数据 库通常需 要在业 务上做 出比 较大的妥协 ， 并丧失一些扩展或变化的灵活性。 Ｏｃ ａ Ｂ ｓ 采用了一 些新的技 术方法尝试 部分 ｅｎ ａｅ
解 决 这 个 问题 ， 对 的 应 用数 据规 模 在 干 亿 条 记 针 录 ， 供 Ｏ Ｔ 级别 关 系 型数 据 库 的 基 本功 能 。 提 ＬＰ 简 单来说 ， ｅ ｎ ａｅ Ｏｃ
计算也具 备了小 规模 、百Ｔ 数 据量级 别的部分 Ｂ
而且这些 系统的节点需要考虑读和写 为 了 避 免 这 个 单 点 Ｕｐ ａ ｅ ｅｖ ｒ 来 的 查 询 瓶 达 到最优 。 ｄ ｔ ｓ ｒ ｅ带 两 种 功 能 ， ｍｔｂｅ 时 刷 人 磁 盘 、写 入Ｂ ｆ Ｍｅ ａ ｌ何 ｕｆ 大 颈 ， 们在 Ｕ ｄ ｔＳ ｒｅ上 实现 了读 写 分离 ， 我 ｐ ａｅ ｅｖ ｒ 读取
为业务提供类似于关系型数据库使用体验的在线 数据服 务，并且在成本 、 性能 、 能三个维度上 功 达到应用可以接受的平 衡。那么 ， 这种平衡能够
体 现 在淘 宝 的哪 些 应用 场 景下 呢 ？
我们分析了淘宝的大量系统，从核心的交易相关 增量 。 图 １ 示 。 如 所
４ ８
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数 据库的部 分特性 。同时它也是上帝关上的那扇 的 方 式 处 理 ， 整 理 的 频 度 和 力 度 直 接 影 响 访 问 但 窗， 为了消除这个单 点带来的影响， 我们做了很多 效 率。在各种系统调优中 ， 数据整理 的优化也一
努 力和 尝试 。
直 是重点，只能 根据 具体业务分析 ，且很难能够
数据 的 能 力做 到了 线性 扩充 。
小如何配置等这些问题都会考验系统的侧重方向
和 运 维的 技术 实 力 。
为了避 免ｕｐ ａ ｅ ｅ ｖ ｒ ｄ ｔ ｓ ｒ ｅ 单点 故 障给 应 用带 来
ｃ ａ Ｂ ｓ尝试 采 用另一 种 思路 绕 过这 些 问题 ， 将 数 据不 可 用的 风险 ，我 们在 Ｕｐ ａ ｅ ｅ ｖ ｒ ｄ ｔ Ｓ ｒ ｅ 使 Ｏ ｅ ｎ ａｅ 持 久化数据和 更新数据完全分离 ， 用不 同的硬件 用Ｈｅ ｒＢ ａ 技术实 现 了ＨＡ，一个虚 拟Ｉ 在 两 ａｔｅ ｔ Ｐ
关系型数据库正在并将要发挥重要作用的今天 ，
化数 据 的处理上 。这 个特 点使我 们使 用了一 种
我们 为什么需要一个名Ｎ Ｏ ｅ ｎ ａ ｅ ￣ ｃ ａ Ｂ ｓ的软件系统 新的思路来搭建Ｏ ｅ ｎ ａ ｅ 这个思路也决定了 ｃａ Ｂ ｓ ， 来完成看起来并不复杂的业务支撑呢？这要从互 Ｏ ｅ ｎ ａ ｅ ｃ ａ Ｂ ｓ的应用场景 ， 即使用者希望利用关系 联网企业的数据应用说起 。 数据库 的一 些特点 ， 例如联 表、事务 ，同时希望