陈尧：携程眼中的OceanBase

01 面对大规模数据存档，携程基于OceanBase的思考

• 携程业务高速增长带来的挑战：
  • 线上数据库接近单机容量上限，硬件成本上升
  • 线上DDL发布成本高，实例变更运维成本增加
  • SQL性能变慢，线上清理无法满足所有需求
• 选择OceanBase的原因：
  • 简单扩展：实例水平扩展方便，多节点写入性能优秀
  • 性能优秀：兼容MySQL协议，应用改造成本几乎为0
  • 工具完善：DDL发布透明，高压缩比（平均3-4倍，最高8倍）
• 收益：
  • 磁盘空间使用率最高降低85%

02 混合云部署形态在多场景下灵活应用

• 混合云思考：
  • 自建IDC资源调配问题：硬件采购周期长，高峰后资源浪费
• 基于OceanBase的混合云部署方案：
  • 一地三中心弹性扩缩容，打造极致数据可用性
  • 机房级容灾纳入公有云，实现私有云和公有云自由切换
• OceanBase混合云架构表现：
  • 结合公有云特点减少业务流量高峰资源调配

03 从使用者到参与者

• OceanBase在携程的新进展：
  • 接入公司故障演练：DB级别、产品线级别、IDC级别，无人留守
• 携程使用经验：
  • 优秀分区设计是性能优化的核心，确保分区命中提升系统性能
• 从使用到贡献：
  • 20个Issue、2个实用PR
• 未来规划：
  • 增加自动运维能力：参数变量自动化调整、自动嗅探故障处理、自动增加节点扩容/替换故障节点
  • 继续输出：结合实际场景经验输出到社区