在现代数据驱动的数字经济中，数据库技术一直扮演着至关重要的角色。长期以来，在线事务处理（OLTP）和在线分析处理（OLAP）系统各司其职，为业务应用提供稳定的支持。几十年前，二者合为一体的设计曾是主流，但随着应用复杂性的提升，数据库体系逐渐走向分离。最近十多年出现的HTAP理念，试图打通这一分割，让数据库既能高效处理实时事务，又能支持复杂的分析查询，从而统一数据处理流程，降低数据孤岛的风险。HTAP的崛起曾被视为数据库领域的一次重大进步。然而，“HTAP已死”的声音开始在业界兴起，这促使人们回顾其兴衰历程以及未来趋势。
HTAP（Hybrid Transactional and Analytical Processing）最早由权威研究机构Gartner提出，他们认为随着业务数字化转型的加速，传统OLTP与OLAP系统之间的数据延迟和集成复杂性成为瓶颈，急需一种能同时支持事务与分析的统一架构。简而言之，HTAP的愿景是打造一个系统，既能快速响应外部的交易请求，又可实时洞察业务数据，推动自服务分析与智能决策。从理论上看，这样的系统可以消除数据复制和同步过程，降低延迟，节约基础设施成本。然而，Zhou Sun在其文章“HTAP是死的”中剖析了这一理念背后的实际困境。他是Mooncake Labs的创始人兼CEO，深耕数据库底层技术多年。Sun指出，理论与现实的差距，源自于硬件架构、资源竞争和系统复杂性等多方面因素。
虽然统一系统简化了开发者的操作体验，但却牺牲了性能和扩展的弹性。随着云计算平台的成熟，许多企业开始将数据存储迁移至云数据湖和分布式存储服务，而非传统的紧耦合数据仓库。利用对象存储的持久化和弹性扩展，以及多种计算引擎组合，数据团队能够灵活组装适合自身业务特点的解决方案。这种由多个“最佳组件”组成的组合式架构，实际上摒弃了HTAP的“单一系统万能”理想，转而拥抱解耦和协作。以市场表现为例，像Snowflake和Google BigQuery等云数据仓库崛起，专注于纯分析负载，并实现了计算与存储分离架构。这不仅带来成本优势，还解决了HTAP系统中经常遇到的资源冲突问题。
与此同时，事务数据库如PostgreSQL持续进化，强化了其在OLTP领域的地位，但并未向分析功能扩展得过于复杂。Sun还提到，实时分析对新鲜事务数据的需求依然旺盛，HTAP理念并未死亡，而是在形态上发生了转变。通过流处理、事件驱动架构及分布式查询层，现代数据栈以“组合代替合并”的方式实现了事务与分析的快速交互。这一过程虽然带来了更多的系统复杂度，但为业务提供了更高的灵活度和可操作性。著名数据库专家Peter Zaitsev指出，HTAP理念并非对所有场景都适合。对于大型企业来说，单一、结合了诸多功能的数据库系统，在维护和扩展上存在巨大挑战。
反观小型团队或项目，统一数据库能够减少运维成本，快速推动产品落地。鉴于此，市场需要的是灵活的技术栈，支持根据不同业务和规模需求选择适合的组合，而不仅是追求单一系统的极致统一。在技术生态中，我们还看到Apache Iceberg等开源项目推动数据存储层的标准化，Trino和Spark等分布式计算引擎强大的查询能力，以及ClickHouse和Elasticsearch等专用实时分析工具的流行，展示了多系统协作的潜力。这种组合式架构虽然相对复杂，但提升了系统的可扩展性和鲁棒性。HTAP的起落反映了数据库技术的发展轨迹和业务诉求的演变。最初的技术蓝图源自简单而纯粹的愿景，但现实环境多变且复杂，推动我们采用更灵活多元的设计方案。
云原生、大数据和人工智能的融合趋势，将进一步推动数据架构走向分布式、异构和自治化。无论如何，数据库系统未来的核心价值仍在于高效、可靠地处理数据，同时适应业务快速变化的需求。HTAP的理念虽有调整和弱化，但其探索和实践的经验为行业积累了宝贵财富。数据库开发者和架构师应关注技术的演进路径，根据实际需求权衡统一性与专用性的利弊，合理选择技术栈和部署策略。在未来，数据系统更可能是多个专用工具组成的生态，每个组件服务于特定任务，通过规范接口高效协作，共同支撑企业数据驱动的核心能力。HTAP的故事告诉我们，技术进步不是线性过程，理念的兴衰背后蕴藏着深刻的业务逻辑和技术合理性。
拥抱变革，灵活创新，才是持续赢得竞争优势的关键。
