海量数据高并发OLTP系统

场景说明

海量数据高并发的核心数据系统，由于超过了单机容量及处理能力极限，传统采用数据库中间件加分库分表方案，牺牲了全局事务，唯一索引等关系型数据库重要功能。而分布式融合数据库 HTAP 既有水平弹性扩展的特性，能应对数据量和吞吐量的快速增长，也提供了高度兼容 MySQL 的协议接口和全局事务、唯一索引等关系型数据库的功能，相当于一个无限扩展的 MySQL 集群，是支撑海量数据高并发 OLTP 业务的理想数据库。

用户痛点

• 有较大的业务侵入性。
• 牺牲了全局事务，唯一索引等关系型数据库重要功能。
• 数据库规模大时扩容成本较高。

产品优势

• 支持海量数据存储与高并发访问。
• 高度兼容 MySQL。
• 水平弹性扩展。
• 金融级高可用。
• 数据强一致。

高性能实时 HTAP系统

场景说明

分布式融合数据库 HTAP 是一个有着优秀扩展性的一站式 HTAP 数据库，它具有高性能、可扩展的实时写入能力，同时拥有强大的分布式查询引擎，在保证数据一致性和读写实时性的基础上，分布式融合数据库 HTAP 可提供优秀的复杂查询性能，可用于各种实时分析场景。无需进行 ETL 和数据搬运，在分布式融合数据库 HTAP 平台上统一无延迟处理多种 Workload，让数据分析、推荐系统、报表等多种大数据 OLAP 场景和 OLTP 平台无缝结合，减轻数据运维的负担。

用户痛点

• 要进行复杂的 ETL过程将数据搬运至分析平台。
• 数据分析时效性差，一般存在T+1甚至更长时间的延迟。

产品优势

• 无需进行 ETL 和数据搬运，减少数据运维负担。
• 一站式实时HTAP方案，实时写入、实时分析。
• 高性能，优秀的扩展性。

多功能数据中枢层

场景说明

分布式融合数据库 HTAP 的高吞吐大容量特性和 HTAP 混合负载处理能力结合起来使得它成为一个很好的实时计算存储载体，而且它拥有丰富的工具链，可以将原先的各个业务系统的异构数据源实时同步到同一个分布式融合数据库 HTAP 集群，无论是创建灾备库、归档库或只读库，还是构建数据中台、统一的数据仓库，都能便捷完成相应的数据迁移和汇总的任务，用户可以按需采用 MySQL 和 Spark 两种接口进行实时查询和大规模复杂分析。

用户痛点

• 不同数据源、不同业务线形成的数据孤岛。
• 传统数据平台技术栈、运维复杂性。

产品优势

• 打通数据孤岛。
• 高效处理，提供兼顾高并发访问、交互式分析、功能灵活扩展的数据快速变现能力。