HTAP是什么

HTAP(Hybrid Transaction and Analytical Processing)數據庫，也稱混合型關系數據庫，是能同時提供OLTP和OLAP的混合關系型數據庫。在互聯網浪潮出現之前，企業的數據量普遍不大，特別是核心的業務數據，通常一個單機的數據庫就可以保存。那時候的存儲并不需要復雜的架構，所有的線上請求OLTP和后臺分析OLAP都跑在同一個數據庫實例上。

隨著互聯網的發展，企業的業務數據量不斷增多，單機數據庫的容量限制制約了其在海量數據場景下的使用。因此在實際應用中，為了面對各種需求，OLTP、OLAP 在技術上分道揚鑣，在很多企業架構中，這兩類任務處理由不同團隊完成，同時部署的OLAP和OLTP通過ETL進行銜接。為了提升OLAP的性能，需要在ETL過程中進行大量的預計算，包括數據結構的調整和業務邏輯處理。這樣的好處是可以控制OLAP的訪問延遲，提升用戶體驗。但是，因為要避免抽取數據對OLTP系統造成影響，所以必須在日終的交易低谷期才能啟動ETL過程。這樣一來， OLAP與OLTP的數據延遲通常就在一天左右，習慣上大家把這種時效性表述為T+1。其中，T日就是指OLTP系統產生數據的日期，T+1日是OLAP中數據可用的日期，兩者間隔為1天。

這個時候我們會發現，這個體系的主要問題就是OLAP系統的數據時效性，T+1太慢了。隨著大數據時代互聯網的高速發展，商業決策更加注重數據的支撐，大量應用要求對海量數據進行實時更新和查詢，這都要求OLAP系統更快速地反映業務的變化。另一方面，企業需要維護不同的數據庫以便支持兩類不同的任務，管理和維護成本高。

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因此，能夠統一支持事務處理和工作負載分析的數據庫成為眾多企業的需求。在此背景下，由 Gartner 提出的 HTAP成為希望。基于創新的計算存儲框架，HTAP 數據庫能夠在一份數據上同時支撐業務系統運行和 OLAP 場景，避免在傳統架構中，在線與離線數據庫之間大量的數據交互。

HTAP=OLTP+OLAP？

我們了解了OLAP 數據庫和 OLTP 數據庫之后，我們再來考慮：HTAP=OLTP+OLAP，是這樣嗎？

我們來仔細考慮考慮，OLTP系統多為行存儲，主打高并發、低延時和高穩定性，能夠實現復雜的查詢操作以秒鐘級的響應，適合經常寫入的小型業務；而OLAP主要用于大規模的復雜查詢，持續時間很長，性能開銷極大，主要以讀取內容為主，且依賴豐富的索引，常常按列存儲；如果他們部署在一起，OLAP的臨時查詢開銷可能會影響OLTP的寫入延時，另外很多OLTP數據庫在執行OLAP業務時，仍然需要將行存數據轉儲到列存表中，這樣也會大大的影響業務執行效率。

現實情況是，對HTAP的需求，日常還是以OLTP為主，但也需要對數據進行加工，以保證偶爾的OLAP工作負載，這里說的OLAP場景并不是真正意義上的OLAP，它只為了提升在OLTP系統中執行復雜查詢的性能。所以大部分的HTAP并不完整包含OLAP的完整功能，且他們的OLAP功能整體比較弱，只是滿足偶爾提取一些需要用于分析的少量數據。

在實際的使用過程中，很多企業為了實現HTAP，是花了不少代價的。選型過程中功能需要考慮的因素包括：數據存儲格式、SQL引擎的效率、OLTP/OLAP的資源隔離與防干擾措施、數據有幾份備份、如何避免大型集群產生數據沼澤等等。可以說綜合性能和成本來考量，對于很多企業，HTAP并不能是OLAP的替代方案。

如何滿足當今的OLAP業務

在大數據不斷高速發展的時代，當您的企業發現傳統的數據庫已經不能滿足業務需求，需要選型OLAP或者HTAP來解決OLAP需求時，重要考慮哪些影響數據使用的因素呢？

SQL能力：是否具備完善的SQL標準和ACID特性，支持對接和兼容常用的開源組件，來保障用戶輕松實現不同數據基礎設施的平穩遷移。

實時性：在瞬息萬變的商業社會，要盡快的做出決策需要進行實時的數據分析和數據服務。正如我們剛才分析的，HTAP要兼容OLAP和OLTP場景，往往很難保證全量數據T+0實時性。

高并發：在需要大量使用高并發OLAP的場景，HTAP如何滿足；同時，還需要考慮高負載運行時對OLTP業務的影響。

擴展能力：當計算和存儲需要擴展時，不同的架構的數據庫會有不同的擴容方式，相對而言，存算分離的數據庫可以自由增減計算和存儲資源，按需付費節約成本。

按照上述的參考，您在選型OLAP或者HTAP時，如果希望獲得支持存算分離、分布式事務處理、SQL 兼容性、云化彈性供給、Hadoop 生態、性能優化等關鍵特性的解決方案，以此來助力企業實現降成本、提性能、全融合的大數據建設目標，建議選擇Snowflake、Databricks、OushuDB 這一類云原生數據平臺，它們突破了傳統 MPP 和 Hadoop 的局限性，實現了上述的存算完全分離，計算和存儲可部署在不同物理集群，并通過虛擬計算集群技術實現了高并發，同時保障事務支持。近兩年，國內也誕生了全實時 Omega 架構的湖倉一體，甚至可以完成全量數據 "T+0"的流處理和實時按需查詢，擺脫了"T+1"的傳統痛點，強大的云原生OLAP也有效解決了HTAP面對海量數據管理的問題。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的HTAP 能够取代 OLAP 吗？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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