HTAP 解决方案

HTAP 解决方案助力业务分析系统一体化

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传统企业软件面临的挑战

混合查询能力弱

传统企业软件（ERP、CRM、OA 等）系统核心采用单机数据库系统，在数据量提升或者面对新型智能化应用（如广告推荐、风险监测等），无法同时满足高并发的 OLTP 查询及大数据量的复杂 OLAP 查询。

使用灵活性差

在传统的数据库方案中，面对备份归档/报表分析/复杂查询等业务需求时，为了保证业务数据库的实时性，都需要安排在业务负载较低的时候进行，以避免对业务数据库造成性能影响，这种使用方式的灵活性较差。

传统 TP + ETL + AP 架构复杂

很多企业为了满足高并发业务系统及大数据量的混合查询分析场景，都需要在 OLTP 数据库之外额外引入一套 OLAP 系统，同时采用一套 ETL 将数据从 OLTP 同步到 OLAP，这套架构方案较为复杂，维护难度也较高。

分析时效性差

在采用分离数据库来分别解决 TP 和 AP 问题的时候，数据很难从原始 OLTP 系统实时同步到 OLAP 系统中，从而造成了分析的时效性大打折扣，在对时效性要求较高的场景（如欺诈检测、商品推荐等）中难以满足用户要求。

MatrixOne 解决方案

传统企业数字化转型的脚步在加快，而对于最传统的 ERP/CRM 等业务流程类应用来说，大数据带来的挑战在日益增加。这类应用普遍都面临在处理流程型 OLTP 负载基础上，要同时处理分析型的 OLAP 业务负载。但是基于传统的数据库方案，无法有效地同时完成这两个任务。MatrixOne 提供一站式 HTAP 数据解决方案，在保持使用体验如单机关系型数据库的基础上，大幅提升对大数据量分析业务的支撑能力，使得用户可以无缝享受实时的业务分析一体化体验。

一站式体验
MatrixOne 可以一站式满足事务处理（TP）和分析处理（AP）的所有需求，包括增删改查的业务应用支撑能力和大数据量的分析报表能力，及中间数据转换及聚合的流处理过程。用户可以以使用单机 MySQL 一样简单的体验实现业务分析系统的一体化。
高实时性
MatrixOne 的 HTAP 解决方案覆盖了数据写入到查询的全流程，无论是数据接入、预处理、存储，还是分析和结果反馈，都可以在同一个数据引擎中短时间内完成。这大大简化了数据处理流程，提高了数据处理效率，实现了真正的端到端实时数据处理。
高性价比
MatrixOne 使用单一存储引擎来实现 HTAP，相比于传统的多引擎方案，用户只需要维护一套集群，存储一份数据，极大地降低了维护和存储成本。同时 MatrixOne 的主存储基于成熟而廉价的对象存储技术，具有极高的性价比。
强扩展性
MatrixOne 数据库基于容器化架构，存储、计算和事务完全分离，均可以获得独立扩展性。在 HTAP 场景中，用户可以通过对资源分组的形式实现对 OLTP 负载和 OLAP 负载独立配置资源，在混合负载波动的环境下都能以灵活而快速的扩缩容来匹配需求，且保持相对隔离性。