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作为企业级的数据基座，我们非常清楚很多客户内部已经有运行了很长时间的数据系统，这些系统承载着企业大量的历史数据资产。所以OceanBase Lakebase 在设计上并不要求客户推倒重来，也不要求把所有数据都迁移进来之后才能使用。我们为 OceanBase Lakebase 设计了两种部署模式：独立部署模式， 适合全新的业务场景。
向量搜索在 AI 数据库里一定是最常见的一种计算方式，但在实际场景里，我们往往首先通过关系过滤将全局数据缩小为一个更小的候选集（例如“只看最近 30 天的订单”），接下来在候选集上做向量、全文、图的混合搜索。原先的做法，往往是采用多个不同的系统——Kafka 做接入，Flink 做流处理，Spark 做批处理，HDFS 做持久化，ClickHouse 做分析，HBase 做宽表，Elasticse
OceanBase两篇论文被VLDB 2026录用，分别介绍云原生共享存储架构（成本降59%/89%）与树形2PC框架，已在生产环境规模化落地。
bub是一个Hook-First的Agent微框架，提供精简内核与Tape记忆、Skills引擎等功能插件。bubseek基于bub与seekdb构建，可实现数据洞察Agent的自驱分析与团队协作。
OceanBase Flink DirectLoad连接器利用旁路导入技术，绕过SQL层直接写入存储，实现超高吞吐批量导入（适用于数据迁移、离线ETL），较JDBC方式性能提升数倍。
基于OceanBase自研分布式入库服务，采用Master-Worker架构+K8s弹性伸缩，400亿数据入库从2小时压缩至1小时，吞吐达800万条/秒。
摘要：2023年AI辅助开发实现重大跨越，从代码补全升级到页面级生成。Weavefox通过Vibe Coding方式构建AI全栈应用，结合BaaS(后端即服务)实现前后端一体化交付。文章解析了BaaS的核心能力，包括数据库管理、身份认证和云函数服务，并探讨了数据安全保障机制。同时指出Vibe Coding在数据库Schema调整方面的局限性，以及BaaS作为AI应用规模化加速器的重要作用。最后介绍
AI时代多套数据库架构带来的高成本与高延迟已成为企业负担。OceanBase 4.4.2 LTS 打破传统技术壁垒，原生实现了TP（事务）、AP（分析）与AI能力的三位一体深度融合。该一体化架构通过统一底层引擎免除了复杂的跨系统数据同步，大幅降低了整体运维成本并提供毫秒级实时响应，为AI Agent等复杂应用打造了高效的数据底座，助力企业化繁为简，聚焦业务创新。
爱奇艺卡券业务原采用 “MySQL 分库分表 + ES 异步同步” 架构，面临 TP/AP 分离导致的架构复杂、AP 查询分钟级延迟、数据一致性隐患等问题。如今借助 OceanBase 的 HTAP 能力，将 AP、TP 业务融合到一个数据库，在架构简化、成本控制与效率提升方面均取得了突破。
