传统的在后端配置多MySQL集群以应对高流量访问、处理大量数据存储和性能挑战的分库分表策略，在快手这类业务环境中显现出诸多问题，引发人们深思。

存储问题未彻底解决

这种方案虽能在一定程度上减轻快手存储的压力，但它的不足之处显而易见。比如，随着业务量的持续增长，底层数据库的分片数量也在不断上升，尽管已经超过300片，存储问题仍未得到根本解决。当单表数据量超过10TB且仍在增加时，执行DDL操作所需时间非常长，预计需一周之久。这反映出传统方案在处理大量数据存储时的局限性。许多企业，包括快手，都面临着海量数据存储的挑战，而传统方案似乎难以满足这些需求。随着数据量的持续增长，存储瓶颈将愈发明显。

企业在挑选数据库方案时，需充分考虑到业务未来数据量的持续增长，不能仅着眼于眼前的短暂缓解效果。

运维复杂度高

MySQL的传统分库分表策略给运维带来了不少挑战。随着分片数的持续增加，线上MySQL的运维难度显著提升。在业务不断扩张的过程中，应用需要不断地调整和适应。特别是在短视频App业务高峰期，每秒查询量超过百万，单个集群就需要大量节点，这对硬件提出了较高要求，同时中间件和数据链路也需要升级。然而，在现实业务环境中，许多企业的运维能力有限，这种复杂的运维无疑会大幅提升成本和风险。企业是否能够承受不断攀升的运维费用，成为了必须深思的问题。

我们不得不思考，是否有更简便的运维策略，来适应业务发展的新情况。

查询性能面临挑战

在传统方案中，处理大量并发查询的性能往往难以达标。尤其是当写入量远超查询量，后台查询又必须通过支付网关，并且涉及众多聚合查询和多表连接操作时，MySQL方案的性能难以满足需求。以往将数据写入MySQL集群的同时同步至Elasticsearch集群以执行复杂AP查询分析的做法，虽然借助了Elasticsearch的搜索优势，却也暴露了MySQL查询性能的短板。在快手短视频App这类对查询性能有极高要求的场景中，传统方案可能影响用户体验，进而对业务发展产生不利影响。随着对查询性能要求严格的业务日益增多，传统方案是否能够适应，已成为一个亟待解决的问题。

企业要如何突破这种查询性能的限制？

数据写入与同步复杂

随着业务量的提升，我们不得不持续增加表格和源数据，这导致在传统方法中，数据写入等操作变得更加繁琐。在旧方法中，写入MySQL集群数据的同时，还需同步至Elasticsearch集群，这个过程需要大量协调。一旦出现数据不一致或同步延迟等问题，很可能会对业务造成负面影响。在电商或新闻资讯类业务中，实时同步数据至关重要，一旦同步出错，用户获取的信息准确性就会受到影响。因此，我们必须寻找一种更加高效且可靠的数据写入与同步方法。

你是否也遇到过数据写入与同步方面的困扰？

DDL操作耗时久

当数据量非常巨大时，进行DDL操作会耗费很长时间。比如在快手这样的应用里，如果一张表的数据量超过10TB并且还在持续增长，执行DDL可能需要整整一周。但使用OceanBase，这一过程只需不到一天。这样的差异可能会对业务进展造成阻碍。比如，当新功能需要调整数据库结构时，漫长的DDL操作会拉长整个业务的更新周期。在游戏开发公司，频繁地更新数据库结构以适应新玩法或新功能的推出是常见需求。若遇到DDL操作缓慢的问题，可能会错过推广和盈利的最佳时机。面对这样的挑战，企业应如何选择合适的数据库方案？

这值得企业在制定数据库策略时深思。

OceanBase的优势

引入OceanBase后，我们在多个方面实现了显著提升。OceanBase具备出色的在线扩展能力，轻松解决大数据量的存储难题。它的HTAP功能确保了数据写入的同时，还能进行实时查询和分析。特别是ODC查询平台，它让业务端能够轻松验证数据写入和查询结果。尽管4.1版本在数据兼容性上存在一些问题，但总体来说，其优势依然十分明显。若企业能够采用OceanBase这样的数据库解决方案，有望在应对高流量、大数据量和性能需求等方面取得更佳效果。

这能否表明新型数据库技术将成为未来的主流？我们诚挚邀请大家在评论区展开讨论。此外，点赞并分享这篇文章，也能让更多企业从中受益。