摘要: OceanBase 针对现代数据架构核心挑战重构物化视图能力,融合分布式架构与多模引擎,提供非实时和实时两类视图、灵活刷新机制及多维度查询加速技术,底层基于 LSM-Tree 引擎和 MLOG 日志实现。该能力在电商大促、SaaS ERP 等场景落地,实现查询加速、链路简化与负载隔离,也存在存储、维护等使用限制,后续将从运维、链路、场景类型三方面持续迭代优化。 阅读全文
posted @ 2026-02-06 15:09 OceanBase数据库 阅读(6) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 摘要: 本文介绍如何为开源个人AI助手 Moltbot(原 ClawdBot)集成基于 OceanBase 技术栈的长期记忆插件 PowerMem。通过 HTTP API 对接,PowerMem 为 Moltbot 提供智能信息抽取、艾宾浩斯遗忘曲线调度及多智能体隔离的记忆能力,显著增强其上下文持久 阅读全文
posted @ 2026-02-05 11:37 OceanBase数据库 阅读(45) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 摘要: OceanBase seekdb JavaScript/TypeScript SDK(seekdb-js)正式开源,支持自动向量化、语义搜索与混合搜索,兼容本地及云端多种 Embedding 服务,提供完整 TypeScript 类型定义,可与 seekdb 和 OceanBase 无缝协作 阅读全文
posted @ 2026-02-04 11:24 OceanBase数据库 阅读(9) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 高德董事长刘振飞为 OceanBase 数据库大赛参赛队伍带来《爱上数据库》专题分享。这场分享基于他和团队过去十多年在数据库和基础软件领域的一线经验总结,回顾了 OceanBase 自主研发的过程——如何在真实业务压力下,通过工程实践一步步实现技术自主,用创新驱动变革。 阅读全文
posted @ 2026-02-03 17:48 OceanBase数据库 阅读(2) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 浙大与 OceanBase 联合提出 DeepK 调试引擎,为 LLM-based 自动程序修复提供了一种全新的思路。通过将隐含在大规模 bug-fix 数据中的调试经验显式化、结构化并系统复用,有效弥补了现有方法过度依赖隐式推理的不足,引导大语言模型从“隐式猜修复”转向“基于经验的知识驱动调试”,显著提升了自动程序修复的准确性与稳定性。 阅读全文
posted @ 2026-02-03 17:00 OceanBase数据库 阅读(4) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 2025 OceanBase 年度发布会金融专场,盛京银行信息科技部数据库负责人王克东分享了该行引入 OceanBase 的数据库升级实践。盛京银行依托 OceanBase 的技术能力,重点借助其 HTAP 能力,完成了从传统集中式架构到统一数据平台的全栈升级,在混合负载场景下批处理能力提升 80%,同时大幅降低了软硬件投入成本。 阅读全文
posted @ 2026-02-02 17:16 OceanBase数据库 阅读(7) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 中国联通使用的传统集中式数据库面临高并发、扩展难、运维复杂等痛点,于是其与 OceanBase 构建“企业版核心承载 + 社区版自主创新” 双轨体系,现已全面覆盖联通 B 域(业务支撑)、O 域(运营支撑)、M 域(管理支撑)全场景。其中,OceanBase 企业版攻克运营商最核心的B域40% 生产系统,支撑全球最大规模 “全国大集中” 核心业务。 阅读全文
posted @ 2026-02-02 16:53 OceanBase数据库 阅读(4) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 飞来汇作为跨境支付平台,面临数据一致性与高可用压力、弹性扩展滞后、主从延迟引发客诉、全球合规适配四大核心挑战。其采用OB Cloud 一体化数据库,依托原生分布式架构、多云原生架构、高可用性、全局一致性,精准破解痛点。升级后系统可用性达 99.99%+,支撑 10-100 倍流量洪峰秒级扩容,存储成本降低 50%+,研发运维效率翻倍,成功支撑业务数十倍高速增长。 阅读全文
posted @ 2026-02-02 16:00 OceanBase数据库 阅读(2) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 中企出海需应对全球数据合规法规严苛且区域碎片化的挑战,违规可能面临高额罚款、丧失市场准入资格,需重点处理隐私合规、标准合规及 TPSA 应对三大核心事项。OceanBase 的 OB Cloud 依托多云全球部署架构、十余项权威合规资质、四大核心安全功能及专业服务团队,构建全链路合规支撑能力,为多领域企业突破出海合规壁垒提供技术与服务保障。 阅读全文
posted @ 2026-02-02 14:58 OceanBase数据库 阅读(9) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 传统学习型参数化查询优化依赖静态计划缓存,面对查询参数分布漂移的动态负载时缓存易失效,导致 SQL 查询延迟显著升高。OceanBase 联合华东师大团队提出 APQO 自适应参数化查询优化框架,为首个支持计划缓存在线持续演化的学习型 PQO 方法。该框架通过离线训练基础预测模型、搭配在线轻量级校准器动态修正预测误差,实现计划缓存自适应更新。实验显示,其可将查询长尾延迟降低三个数量级,节省 40%–60% 的查询延迟,相关论文成功入选数据库顶会 SIGMOD2026。 阅读全文
posted @ 2026-01-30 15:41 OceanBase数据库 阅读(7) 评论(0) 推荐(0)