OLTP非关系型数据库引擎+OLAP高性能分析引擎结合

需求的背景和应用场景

随着简道云客户数量的急剧增长（已超过40万家），以及用户数据量的爆炸性增加（单表数据量达到500万条以上），现有的MongoDB数据库系统逐渐暴露出其在处理大规模数据和高并发请求方面的局限性。特别是在面对复杂的业务逻辑和日益增长的数据分析需求时，MongoDB在事务处理（OLTP）和在线分析处理（OLAP）两方面的性能均显得力不从心。业务人员对于数据分析的实时性和准确性要求不断提高，而MongoDB在OLAP场景下的性能瓶颈，如数据同步延迟大、分析查询响应慢等问题，严重影响了业务决策的效率和准确性。 因此，为了支撑简道云业务的持续快速发展，急需一种能够同时兼顾OLTP和OLAP需求的高性能数据库引擎。该引擎需能够高效处理海量数据下的高频读写操作，同时提供强大的数据分析能力，以满足简道云在客户管理、业务分析、决策支持等多方面的需求。

要解决的关键技术问题

本技术需求的核心在于研发或集成一种能够同时支持OLTP和OLAP的高性能数据库引擎。具体需解决以下关键技术问题：

1. 高性能OLTP处理能力：引擎需具备处理高并发事务的能力，确保在单表500万条数据的情况下，CURD（创建、读取、更新、删除）操作仍能达到至少50QPS（每秒查询数）的性能标准，以支撑简道云日常业务的高效运行。
2. 强大的OLAP分析能力：引擎需内置高效的数据分析算法和索引机制，支持复杂的数据查询、筛选、排序等操作，确保在海量数据下仍能实现秒级响应，满足业务人员对于数据分析的高性能需求。
3. 灵活的数据模型：鉴于简道云业务的多样性，引擎需支持无限建表和无限列的功能，以适应不断变化的数据结构和业务需求。
4. 数据同步与一致性：解决现有OLAP场景中数据同步到Spark等分析平台时消耗时间大、体验差的问题，实现数据的实时或近实时同步，确保分析结果的准确性和时效性。
5. 兼容性与集成性：引擎需与简道云现有的技术栈和业务流程无缝集成，确保在引入新引擎后，能够迅速投入生产环境，降低迁移成本和风险。

效果要求

1. 显著提升业务性能：通过引入高性能的OLTP+OLAP引擎，显著提升简道云在处理海量数据和高并发请求时的性能，降低响应延迟，提升用户体验。
2. 增强数据分析能力：提供强大的数据分析支持，使业务人员能够更快、更准确地获取业务洞察，为决策提供支持，提升业务竞争力。
3. 提高灵活性与可扩展性：引擎的灵活数据模型和无限建表、无限列功能，为简道云的未来发展提供强有力的支撑，降低因业务变化带来的技术风险。
4. 降低运维成本：通过优化数据同步和一致性管理，减少数据同步过程中的时间和资源消耗，降低运维成本和工作量。
5. 创新性：该引擎的研发或集成应具有一定的创新性，能够结合最新的数据库技术和算法，为简道云在信息通信行业领域内树立技术领先优势。