数据实时理解：AI 带给 HTAP 数据库的新生

Deepseek 开源 smallpond（DuckDB嵌入式分析引擎 + 3FS 分布式文件系统），说明数据基础设施值得再从做一遍。HTAP 方案，不再是大数据分析时代，作为轻量级数据底座存在，而是 AI 时代，数据实时理解的最佳实践。

AI + noETL：数据实时理解的关键突破

过去，数据从产生到用于分析，需历经繁琐的 ETL 流程，耗时费力，还常导致数据延迟，分析结果难以实时反映业务状况。

以电商行业促销活动为例，海量交易数据瞬间涌现。传统 ETL 流程可能需数小时甚至数天整理数据，易错过决策时机。运用 AI 技术（前提是开源模型具备对应能力），电商平台可实时捕捉用户购买行为、浏览偏好等数据，经智能算法分析，为商家提供精准推荐、库存预警等实时决策支持，助力企业在市场竞争中抢占先机。

列存数据与 TP/AP 分离架构的矛盾

列存数据利于 AI 训练和推理，因其结构能高效进行向量化计算，加快数据分析与模型处理。但在 TP/AP 分离架构下，TP 系统强调事务高并发与数据一致性，AP 系统侧重大规模复杂分析，两者分离使数据需在系统间频繁复制同步，ETL 难以避免。即便列存数据可加速 AP 分析，数据从 TP 传输过来的延迟问题仍在，难以实现实时数据理解。

HTAP 方案：实现数据一致性与高效查询

HTAP 方案有效解决了上述难题，它能在同一系统内同时支撑事务处理与分析查询，兼顾数据一致性与 Serving 服务，达成高并发快查询。​

在数据一致性上，HTAP 数据库借助创新存储与事务管理机制，让事务处理和分析查询基于同一数据源，保障实时分析结果能精准反映最新业务状态，为决策筑牢根基。​

面对高并发快查询需求，HTAP 数据库巧用智能查询优化器，依据负载与数据特性动态优化查询计划；搭配内存计算、分布式架构等技术，提升系统处理力，从容应对高并发场景。

关注：HTAP + 多模态 的一体化方案

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标签：产品, AI

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