OceanBase 为高德解决了哪些业务场景难题？

此前，OceanBase与高德达成合作的消息一经发布，便引起业界内外的高度关注。毕竟，一个是拥有亿级 DAU的互联网地图大拿，一个是我国自主研发的国产原生分布式数据库领军者之一，强强联合无疑更让人期待其发展。

而截至目前，OceanBase已在高德多个业务场景落地，积极支撑着高德业务数据的稳定性。至于OceanBase的介入到底为高德的业务带来了哪些实质性的利好和突破，今天我们就一起来看看。

强一致的金融场景业务

高德 359 行财务结算服务主要服务于高德信息业务的结算和财务数据，主要诉求是要求数据强一致性，保障数据不丢失，跨地域容灾能力。

OceanBase 提供的能力完美支持该需求，其提供的跨地域部署的能力，可使得财务数据同时写入多地域的数据副本中，即使一地域不可用后仍然能保证有完整的数据可用。并且 OceanBase 的 Paxos 一致性协议可保证 OceanBase 多副本数据写入成功后才应答成功，为分布式多副本数据的强一致提供了保证。

为了降低财务结算系统改造量，高德还将 OceanBase 的表按不同的功能进行建设，将原有分库分表的设计逻辑应用到 OceanBase 分区表的分区键设计上，以便上层业务可透明的切换数据源。对于数据量比较稳定的维表数据，比如合同数据等，将其建设为单表，避免全局分布式事务，提高频繁查询的性能。

最后，359 行财务结算服务的存储稳定性显著提升，并拥有高可用和容灾能力，跨地域级别的容灾能力。

海量数据，多点写入

高德地图云同步是高德地图的基础业务服务，主要负责数据的云端存储，多端设备数据同步。而云同步的业务系统部署架构示意图如下：可以看出云同步业务用户多点就近接入，一次请求系统会多次读写数据库，因此可以看出系统需要，支持海量数据，多点写入，读写性能出色的数据库。

而OceanBase完全符合了业务上数据库选型要求。从成本上来看，OceanBase针对云同步的结构化的海量数据，其"低成本存储的高级压缩技术"，数据文本压缩+行列存储数据特性压缩，将成本压缩到极致，且数据量越大优势越大。

从架构来看，OceanBase多单元同步链路，OMS 的秒级数据同步能力，保障了多机房数据同步低延迟支撑了多机房多活的可行性。

从业务来看，OceanBase分布式原生数据库从本质解决了业务研发需要考虑的分库分表问题；业务特性为多端数据同步，可用 ID 作为分区键，所有操作在单分区内完成极大提升读写性能；多语言 SDK，支撑各类业务系统，极大简化对接成本；同时支持 SQL 形式，更换配置无业务入侵。

最后，云同步业务整体降本明显，性能出色。性能-压测数据：读单单元 8wqps，三单元 24wqps，写 2.8wtps，读 in 查询，写批量写入，平均 RT 均在 2～3ms。

中心写单元读

高德地图评价业务在辅助用户出行、交易等决策方面有着积极正向的引导，且评论覆盖与 POI 的 CTR、CVR 呈正相关；在本地生活大战略背景之下，高德评价业务的建设帮助高德地图从平台采集数据迈入到 UGC 时代。

而从评价业务的形态来看，内容生成有一定门槛，写入 TPS 不会太高，但是内容会在高德端内各个入口投放，对 RT 响应有很高的需求，作为一个读多写少的场景，需要有一个支持海量数据存储，可异地容灾，读写性能出色的数据库。

而OceanBase优异的横向扩容能力，能很好地解决数据存储的瓶颈。并且在成本上，OceanBase 自研的基于行列混存结构/高效数字编码的存储压缩技术，将成本压缩到极致，能有效的降低评价数据的存储成本。

此外，基于 LSM-Tree 的底层数据结构，极大提高了写入性能，足以满足评价场景的写入诉求；基于 B+ 树的索引，能满足评价场景大量读的查询诉求；基于 OceanBase 主备库的架构，利用集群原生的复制能力，实现秒级同步，可靠性高。

最后，新的数据库架构完全支撑整体评论体系的读写性能；分布式数据库，不用担心后续的海量数据增长导致重新分库分表；整体压测结果如下：读/写 2w，平均响应稳定在 1～2ms。

通过上述三个业务场景可以看出， OceanBase实实在在地为高德的业务发展提供了全新势能，同时还大大降低了其数据成本。而未来OceanBase还将继续在高德的哪些业务场景落地，又会为其带去怎样的赋能，就让我们拭目以待。