OceanBase 公開螞蟻靈光 AI 應用資料架構：以邏輯表支撐 3000 萬個閃應用共享實體儲存

OceanBase 首次公開支撐螞蟻靈光 AI 生成應用的資料架構實踐。截至今年 4 月，靈光平台已承載約 3000 萬個由使用者透過自然語言生成的「閃應用」。 傳統資料庫方案無法應對此規模：若將所有資料打包成 JSON 寫入單一大表，將喪失資料庫的聚合與排序等計算能力；若為每個應用單獨建立實體資料表，則會對資料庫控制面造成極大壓力並加重儲存負擔。 OceanBase 為此設計「邏輯表」架構，讓 3000 萬個應用共享同一套實體儲存，但各應用在操作層面仍保有獨立的資料表結構與標準 SQL 查詢能力。靈光團隊於應用後端導入 OceanBase 的 JSON Table SDK，將行資料以 JSON 格式存入共享表；當執行查詢時，OceanBase 的 SQL 引擎會根據每個應用獨立的 Schema 定義，將 JSON 資料映射為關聯表，完成精確計算並回傳結果。若單一應用流量過大，系統支援一鍵遷移至獨立實體資料表以提升效能。 此外，OceanBase 已於今年 6 月發布湖庫一體的 AI 資料庫，將結構化、非結構化與向量資料統一於同一引擎管理，目前已在螞蟻阿福與靈光等場景完成驗證。