OceanBase与MySQL的核心差异：分布式数据库架构解析

一、架构本质差异

1. 分布式vs集中式设计
   OceanBase采用Share-Nothing分布式架构，数据自动分片（Partition）存储在多个节点，通过Paxos协议实现多副本强一致。例如创建分表时需显式指定分区键：

   CREATE TABLE orders (
   order_id INT,
   user_id INT,
   PRIMARY KEY(order_id, user_id)
   ) PARTITION BY HASH(user_id) PARTITIONS 4;

   而MySQL默认单机部署，即使通过主从复制实现读写分离，从库数据仍存在秒级延迟。

2. 存储引擎实现
   OceanBase创新性采用LSM-Tree结构的存储引擎，将随机写转换为顺序写，实测写入吞吐可达MySQL的3-5倍。其合并（Major Compaction）机制通过后台线程定期合并SSTable，避免传统B+树索引的写放大问题。

二、核心能力对比

1. 水平扩展能力

• OceanBase支持在线添加节点，通过ALTER SYSTEM ADD SERVER指令实现存储与计算资源的线性扩展
• MySQL分片需依赖中间件（如MyCat），扩容时需手动迁移数据，存在小时级服务中断

1. 事务处理差异

• OceanBase通过全局时间戳服务（GTS）实现分布式事务，支持跨节点ACID，TPC-C测试可达600万tpmC
• MySQL的XA事务存在协调者单点故障风险，实际生产多限制在单库使用

1. 高可用实现
   | 维度 | OceanBase | MySQL |
   |——————|—————————————————-|——————————————-|
   | 故障检测 | 毫秒级租约心跳 | 秒级心跳 |
   | 恢复时间 | 30秒内自动选主 | 依赖MHA等工具，分钟级恢复 |
   | 数据一致性 | RPO=0（无数据丢失） | RPO≥0（异步复制存在丢数风险）|

三、典型场景建议

1. 金融级应用选型
   当需要满足《银行业信息系统灾难恢复规范》5级标准（RPO≤30秒）时，OceanBase的多机房部署方案能天然满足三地五中心要求，而MySQL需依赖DRBD等第三方方案。

2. 海量数据场景
   在超大规模用户画像场景中，OceanBase的透明分片特性可避免应用层处理跨库JOIN，例如：

   -- OceanBase自动路由到对应分片
   SELECT * FROM user_tags WHERE user_id IN (1001, 1002, 1003);

   对比MySQL分库分表方案需自行实现数据聚合。

3. 成本敏感场景
   MySQL在以下情况仍具优势：

• 数据规模<10TB且无强一致性要求
• 已有大量基于MySQL的遗留系统
• 团队缺乏分布式运维经验

四、迁移注意事项

1. 语法兼容层
   OceanBase提供MySQL模式兼容，但需注意：

• 不支持MyISAM引擎
• 自增ID生成机制不同（OB采用全局序列）

1. 性能调优重点

• 合理设置分区数（建议每个分区数据量控制在10-50GB）
• 调整合并策略避免写抖动：

  ALTER SYSTEM SET _ob_major_compact_trigger = 30;

五、演进趋势

2023年OceanBase 4.0推出的”单机分布式一体化”架构，支持小规模部署时以单机模式运行，随业务增长平滑过渡到分布式模式，这种弹性设计正在模糊传统数据库的架构边界。

总结来看，MySQL适合中小规模OLTP场景，而OceanBase在超大规模、强一致性要求的场景中展现不可替代价值，技术选型应基于业务规模、SLA要求及团队能力综合评估。