在當今資料驅動的商業環境中，組織面臨著在其資料庫系統中管理日常交易和複雜分析的挑戰。傳統上，這些工作負載是分開處理的：線上交易處理（OLTP）系統管理作業資料，而線上分析處理（OLAP）系統則負責報告和分析。混合式交易和分析處理（HTAP）作為一種革命性的方法，正在逐漸受到重視，它將這些功能結合到一個統一的系統中，能夠對作業資料進行即時分析，去除了傳統資料倉儲的複雜性和延遲。本篇文章將探討 HTAP 架構的原理，研究傳統資料庫如何演變以支援 HTAP 功能，並討論資料庫管理工具在實施 HTAP 解決方案中的角色。
HTAP 架構的原理
HTAP 的原理相當簡單：能同時有效處理交易和分析工作負載。這種方法消除了擷取、轉換、載入（ETL）程序的需要並減少了資料延遲，使組織能夠根據最新的可用資訊做出決策。HTAP 系統透過複雜的架構來實現這一點，通常包括記憶體處理、單欄式儲存功能和先進的工作負載管理機制。
傳統資料庫與 HTAP
雖然專為 HTAP 設計的資料庫，如 SAP HANA 和 MemSQL 在市場上佔據領先地位，但傳統資料庫已發展到以各種形式支援 HTAP 工作負載。例如，MongoDB 透過其彙總管線和變更資料流功能採用了 HTAP。這些功能使組織能夠對即時分析作業資料，同時保持 MongoDB 在處理文件型交易方面的核心優勢。該平台的水平擴展能力使其特別適合處理大量半結構化資料的組織。
PostgreSQL 以其可擴展性而受到讚譽，提供了多種實現 HTAP 功能的途徑。透過其外部資料包裝器（Foreign Data Wrapper，FDW）功能，PostgreSQL 能夠與專門的分析儲存整合，同時保持交易功能。TimescaleDB 擴充將 PostgreSQL 轉變為一個強大的時間序列資料庫，使其能夠執行複雜的分析查詢而不影響交易效能。此外，Citus 擴充提供了分散式查詢功能，允許 PostgreSQL 在多個節點上擴展交易和分析工作負載。
MySQL 非常適合 HTAP，特別是透過其 NDB Cluster 技術。該系統為交易和分析保持了獨立的節點，並透過即時複製確保資料的一致性。InnoDB 儲存引擎的緩存集區最佳化和對記憶體資料表的支援進一步提高了分析效能，同時又不影響交易完整性。MySQL 的群組複製功能可讓組織將特定節點專門用於分析工作負載，提供了一種靈活的 HTAP 實作方法。
HTAP 的資料庫管理工具
對於使用這些傳統資料庫實行 HTAP 解決方案的組織，像 Navicat 這樣的工具在資料庫管理和監控方面非常重要。Navicat 的統一介面支援多種資料庫系統，使其更容易管理混合環境。在這些環境中，可能使用不同的資料庫來處理 HTAP 架構的各方面。其視覺化查詢建立工具和資料模型工具可協助開發人員和資料庫管理員最佳化交易和分析工作負載。
總結
HTAP 的未來看起來非常光明，因為傳統數據庫系統持續演變，並融入更為精密的 HTAP 功能。即時分析需求的增長，加上硬體和軟體技術的進步，正在推動這個領域的創新。越來越多的組織認識到，即時分析作業資料的能力不僅是一種競爭優勢，更是在當今節奏急促的商業環境中的必需品。
隨著時間的推移，交易系統和分析系統之間的差異可能會變得更模糊，HTAP 有望成為資料庫架構的標準方法。這種演變可能會伴隨著傳統資料庫 HTAP 功能的進一步提升，使得複雜的即時分析對各種規模的組織變得更加輕鬆容易。
