当今社会中的信息除了 “ 多 ” ，人们对于 “ 效率 ” 和 “ 速度 ” 的要求也越来越高 。譬如，对于很多企业决策者来说，在当前的经济形势下需要尽一切可能降本增效。过去每周看看经营报表的习惯，现在慢慢转变为实时可视化分析企业当前的经营状况。

基于此，亚信安慧 A n t D B 融合型数据库，为了支持用户对 “ 实时性 ” 的更高要求，通过原生的 “ 流数据处理引擎 ” ，从内核层面将流式计算与数据库进行了融合与创新。

1 1 月 3 日 - 5 日，由中国开源软件推进联盟 P G 分会（简称 P G 分会）主办的 “ 2 0 2 3 中国 P o s t g r e S Q L 数据库生态大会 ” 圆满落幕。会上，亚信安慧 A n t D B - T 负责人洪建辉先生，带来了《 A n t D B 融合型数据库：实时流数据处理引擎揭秘》的主题演讲。

以下为该活动的部分演讲内容：

流式数据库的价值和挑战

流式处理数据库是一种专门设计用于处理大量实时流数据的数据库，是实时分析、风险监控、网络检测和物联网 ( I o T ) 等延迟关键型应用程序的理想选择。但在过去几十年里，数据库作为信息的核心载体，对于实时数据的处理能力，却是建立在数据库引擎之外的。

因此，数据库融入流式数据处理能力，可以通过 S Q L + 触发器对实时数据的处理逻辑与拓扑进行定义，是这几年行业中提出的全新课题。

在亚信安慧 A n t D B 发展的十几年历程中，我们看到运营商大量对核心数据处理加工的业务场景。这些需求中有些能够很容易地使用传统技术满足，但还有一些一定需要采用流式计算等实时处理能力才能支持。

A n t D B 流式实时数仓是如何工作的？

流数据处理模式与传统数据库的内核设计有着极大的区别。其核心本质在于，传统数据库架构设计中，应用与数据库之间是 “ 请求 - 响应 “ 的关系，既业务发起 S Q L 请求，数据库随即执行请求并返回结果。而 流处理内核则是 “ 订阅 - 推送 “ 的模式 ，可以实时处理、实时推送结果给下游应用进行展示或入库。

亚信安慧 A n t D B 做了大量从零开始的创新性探索与研究，于 2 0 2 2 年底推出 A n t D B - S 实时实时数仓，彻底将流式计算与传统交易、分析型数据存储进行了融合，让用户可以在数据库引擎内，通过标准 S Q L 自由定义数据的结构以及实时处理逻辑。

A n t D B 流数据库的功能优势

技术堆栈简化 ：在实时流事件的处理上， A n t D B 流式处理一体引擎将大量的实时数据处理做到数仓内部，更进一步向通用事务靠拢。

标准 S Q L 定义 ：传统流处理方式对于 S Q L 的处理很弱，还要写大量业务代码，而 A n t D B - S 可以通过统一 S Q L 语句进行处理，流的使用上更便捷。

统一数据接口 ：支持流批模式的转换， A n t D B 统一超融架构，实现了对外的接口统一，数据的采集与处理无需分开，流批都用 S Q L 即可全部搞定。

支持完整事务处理 ：传统流处理过程中不支持数据的修改， A n t D B - S 支持流处理中对数据的修改和事务操作。

实时结果更准确 ：通过分布式事务的 A C I D 特性，解决实时流数据处理中，数据容灾和一致性的问题，可以精确判断数据故障点，完成流事件的矫正计算和重统计。

A n t D B 流数据库功能架构拆解

由上图可以看出，流数据库是把 流处理功能 融合进 A n t D B - T 的 S Q L 引擎中；把 流数据的存储 融合进 A n t D B - T 的存储引擎；把 流处理的进程体系结构 融合进 A n t D B - T 的进程体系结构中。

这样的超融合结构会带来以下几点优势：

（ 1 ）技术栈简单，稳定性好。

（ 2 ）学习和维护成本低，只需掌握数据库的使用和维护即可。

（ 3 ）完全用 S Q L 操作所有功能，使用简单方便。 S Q L 是被实践证明了的最好的数据处理语言，能够快速响应业务的复杂多变性。

（ 4 ）流数据处理支持数据 U P D A T E 和 D E L E T E 、事务 A C I D 、且可以流表 J O I N 。

关于 A n t D B 数据库

A n t D B 数据库始于 2 0 0 8 年，在运营商的核心系统上，为全国 2 4 个省份的 1 0 亿多用户提供在线服务，具备高性能、弹性扩展、高可靠等产品特性，峰值每秒可处理百万笔通信核心交易，保障系统持续稳定运行近十年，并在通信、金融、交通、能源、物联网等行业成功商用落地。

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