在数据库系统演进的历史长河中，事务处理与分析查询长期被视为两条平行的技术路线。传统架构要求企业维护独立的 OLTP 与 OLAP 系统，并通过复杂的 ETL 管道将数据从交易库迁移至数仓。这种架构在数据新鲜度、运维复杂度以及资源利用率方面都存在显著瓶颈。阿里巴巴开源的 AliSQL 项目通过一项颇具创意的技术方案打破了这一僵局：将 DuckDB 向量引擎作为原生存储引擎嵌入 MySQL 架构中，实现了行式存储与列式存储的深度融合，构建了一套真正的 HTAP 统一存储层。
MySQL 可插拔引擎架构的技术基础
理解 AliSQL 与 DuckDB 的集成方式，首先需要回顾 MySQL 最核心的设计哲学之一：可插拔存储引擎架构。MySQL 在 SQL 层与存储层之间定义了一套标准化的数据访问接口，使得不同的存储引擎可以在不修改上层 SQL 逻辑的前提下实现 "热插拔"。这一设计最初使得 MyISAM 与 InnoDB 能够共存于同一套 MySQL 体系中，而现在，它成为了 AliSQL 集成 DuckDB 的理论基石。
从架构分层的角度来看，MySQL 的存储引擎体系可以划分为四个核心层次。Runtime 层负责通信、访问控制、系统配置与监控等运行时相关任务。Binlog 层专注于 Binlog 的生成、复制与应用，这是 MySQL 生态系统中数据流转的核心通道。SQL 层负责 SQL 解析、优化与执行计划的生成。最后的存储引擎层则直接管理数据的物理存储与访问。正是这套清晰的分层设计，使得在几乎不改动 MySQL 核心代码的情况下引入全新的存储引擎成为可能。
InnoDB 作为 MySQL 的默认存储引擎，在 OLTP 场景下表现出色，其行级锁与 MVCC 机制为高并发事务处理提供了坚实保障。然而，当分析型查询涌入时，InnoDB 的局限性便暴露无遗。行式存储的数据布局决定了全表扫描需要读取每一行的所有列，这在分析场景下意味着巨大的 I/O 浪费。列式存储引擎则从根本上解决了这一问题：将相同列的数据物理上连续存储，使得分析查询只需读取涉及的列，大幅降低 I/O 量的同时，还能利用 CPU 向量化执行指令实现批量数据处理。
DuckDB 正是这样一款为 OLAP 场景量身定制的列式存储引擎。其设计理念强调嵌入式部署与零配置使用，单节点性能不仅远超 InnoDB，甚至在某些基准测试中优于 ClickHouse 等专用 OLAP 数据库。DuckDB 的列式存储带来了极高的压缩率 —— 根据阿里云团队的测试数据，DuckDB 只读实例的存储空间通常仅需原 InnoDB 实例的 20% 左右。此外，DuckDB 对向量化执行引擎的深度优化使其能够充分利用现代 CPU 的 SIMD 指令集，在单条 CPU 指令中处理批量数据，这是其高性能的关键所在。
DuckDB 引擎的技术实现路径
AliSQL 对 DuckDB 的集成并非简单的功能叠加，而是一次深层次的架构改造。从实际部署架构来看，DuckDB 只读节点采用了典型的读写分离设计模式。分析服务与主实例服务完全分离，通过 Binlog 复制机制从主实例异步同步数据。这种设计确保了分析查询不会对在线交易系统产生任何性能干扰。
在具体的技术实现层面，AliSQL 团队将整个数据流划分为查询路径与 Binlog 复制路径两条独立通道。查询路径的处理流程如下：用户通过 MySQL 客户端发起连接，查询请求首先到达 MySQL Server 层进行解析与必要的预处理，随后 SQL 被下发至 DuckDB 引擎执行。DuckDB 完成计算后返回结果集，Server 层将其转换为 MySQL 协议格式后最终返回客户端。值得注意的是，在这个架构中，InnoDB 仅用于存储元数据与系统信息 —— 包括账户信息、配置参数等，所有用户业务数据完全由 DuckDB 承载。
这种职责划分带来了显著的架构简化。传统的 MySQL 主从复制需要在从库上维护完整的数据副本，而 AliSQL 的 DuckDB 只读节点则可以专注于分析查询能力，将元数据管理交由 InnoDB 处理。然而，这一设计也带来了严峻的兼容性挑战。DuckDB 与 MySQL 在数据类型、SQL 语法与函数支持方面存在显著差异。为解决这一问题，AliSQL 团队投入了大量精力进行兼容性适配工作。
在语法层面，团队扩展了 DuckDB 的解析器以支持 MySQL 特有语法。在函数层面，团队重写了大量 DuckDB 内置函数并新增了众多 MySQL 函数，以确保常用 MySQL 函数的行为一致性。根据阿里云官方披露的数据，通过约 17 万 SQL 自动化测试验证，兼容率已达到 99%。这一数字背后是无数细节打磨的结晶 —— 从 DATE_FORMAT 函数的格式字符串差异，到 GROUP_CONCAT 函数的排序语义，每一个细微的不一致点都需要专门适配。
基于 Binlog 的 HTAP 数据同步机制
HTAP 架构的核心挑战之一在于如何实现 OLTP 与 OLAP 数据之间的实时同步。AliSQL 采用了 MySQL 生态中成熟的 Binlog 复制机制作为数据同步通道，这一选择充分利用了 MySQL 十多年积累的复制基础设施与工具链优势。然而，将 Binlog 应用于列式存储引擎的同步并非直接可行，其中涉及诸多工程挑战。
Binlog 复制路径的技术细节在 Hacker News 的讨论中得到了阿里工程师的详细解答。总体而言，数据一致性保障需要根据主库是否开启 Binlog 分别处理两种场景。当主库关闭 Binlog 时，系统需要确保 DuckDB 中的事务在 GTID（全局事务标识符）写入 mysql.gtid_executed 表之前完成提交。崩溃恢复后，系统会对 DuckDB 执行幂等写入操作 —— 原理类似于 UPSERT 或 DELETE+INSERT 的组合，确保任意时刻恢复后 DuckDB 中的数据与主库保持一致。
当主库开启 Binlog 时，情况变得更加复杂。由于 Binlog 的持久化发生在存储引擎提交之前，系统无法再依赖 mysql.gtid_executed 表来追踪已执行的事务。AliSQL 团队为此在 DuckDB 中创建了一张专用表来记录有效的 Binlog 位置。如果 DuckDB 事务提交失败，系统会截断 Binlog 至最后一个有效位置，从而保证 DuckDB 中的数据始终与 Binlog 内容一致。这一设计确保了只要副本服务器的 gtid_executed 与主库匹配，DuckDB 中的数据也必然与主库一致。
在 DML 操作的回放优化方面，AliSQL 团队针对 DuckDB 的引擎特性进行了深度调优。DuckDB 的设计初衷是处理大规模批量数据，其对小事务的执行效率相对较低。如果简单地按照 Binlog 逐条回放，会导致严重的复制延迟。针对这一问题，团队采用了批量事务回放策略 —— 将多个小事务合并为批量操作后统一提交。优化后的回放能力达到 30 行每秒，在 Sysbench 压力测试中实现了零复制延迟，甚至在某些场景下回放性能超过了 InnoDB 原生的复制速度。
DDL 同步同样是一个需要特别处理的环节。部分 DDL 操作 —— 例如修改列顺序 —— 在 DuckDB 中并不支持原地修改。AliSQL 团队为此实现了 Copy DDL 机制：当遇到 DuckDB 原生支持的 DDL 时，采用 Inplace/Instant 方式直接执行；当遇到不支持的 DDL 时，则创建新表替换原表。更进一步，Copy DDL 采用了多线程并行执行策略，将执行时间缩短了 7 倍之多。
向量检索与统一存储层的融合
随着大语言模型与向量检索技术的广泛应用，数据库系统对向量数据的支持已成为刚需。AliSQL 集成 DuckDB 的另一重要价值在于：DuckDB 原生支持向量搜索（Vector Search）能力，这使得 AliSQL 在同一个存储层中同时具备了事务处理与向量检索的能力。
DuckDB 的向量检索实现基于高效的近似最近邻（ANN）算法，支持 HNSW、IVF 等主流索引结构。其向量化执行引擎在向量计算中同样发挥着关键作用 —— 批量计算避免了函数调用开销，能够充分利用现代 CPU 的并行计算能力。对于 AI 应用场景而言，这意味着可以在同一个数据库实例中完成结构化数据查询与向量相似度搜索的联合查询，无需维护独立的向量数据库。
从工程实践角度来看，向量检索与事务处理的统一存储层设计带来了显著的优势。首先是运维简化：企业不再需要部署和维护多套异构数据库系统，降低了系统复杂性与运维成本。其次是数据一致性保障：在传统架构中，将数据同步至向量数据库需要依赖外部管道，而管道故障可能导致数据不一致。AliSQL 的 HTAP 架构通过 Binlog 复制机制确保了向量数据与源数据的实时一致性。最后是查询灵活性：支持在单条 SQL 中混合使用关系查询与向量查询，例如 "找出销量前 10 且与用户画像向量最相似的产品"，这种跨模态查询能力在独立系统中难以高效实现。
生产环境部署的关键参数
基于上述技术分析，在生产环境中部署 AliSQL 的 DuckDB HTAP 架构需要关注若干关键参数与配置要点。
在存储资源配置方面，DuckDB 的压缩率虽然高，但其向量化执行引擎对内存有较高要求。建议配置足够的内存以容纳热点数据的工作集，避免频繁的磁盘 I/O 影响查询延迟。对于分析型工作负载，32 核 CPU、128GB 内存是较为理想的起步配置。
在复制延迟监控方面，需要重点关注 Binlog 回放位置与主库 GTID 的差距。虽然 AliSQL 已经优化了小事务的回放性能，但在写入峰值期间仍可能出现短暂延迟。建议在监控系统中设置告警阈值，例如当回放延迟超过 10 秒时触发通知。
在兼容性测试方面，虽然官方声称兼容率达到 99%，但对于生产环境的特定 SQL 仍建议进行充分验证。特别是涉及复杂窗口函数、递归 CTE 或特定 MySQL 方言的查询，需要在实际负载上进行测试验证。
在故障恢复方面，由于 DuckDB 只读节点的设计特性，当主库发生故障切换时，需要确保新主库的 Binlog 位置能够被正确追踪。AliSQL 的 GTID 机制在这一场景下提供了良好的支持，但在切换操作后仍建议验证数据一致性。
技术演进的行业视角
从更宏观的数据库行业视角来看，AliSQL 集成 DuckDB 的技术方案代表了一种务实而高效的 HTAP 实现路径。与 TiDB、PolarDB 等分布式数据库不同，这一方案并未试图从零构建一套全新的分布式存储引擎，而是充分利用了 MySQL 数十年积累的生态优势，将成熟的列式分析引擎嵌入现有架构。
在 Hacker News 的讨论中，有开发者指出这一方案与 PostgreSQL 生态中的 pg_duckdb 存在哲学差异。pg_duckdb 通过扩展机制在 PostgreSQL 中引入 DuckDB 能力，但 PostgreSQL 的逻辑复制机制在可靠性与成熟度方面不及 MySQL 的物理复制体系。MySQL 的 Binlog 生态 —— 包括支持 Binlog 的下游系统如 ClickHouse、StarRocks、SelectDB 等 —— 为 AliSQL 提供了强大的数据流转能力。
值得关注的另一观点来自 MariaDB 社区。MariaDB ColumnStore 早已提供了列式存储能力，但其在索引支持、约束检查等方面的局限性限制了其适用范围。DuckDB 在查询优化器与执行引擎方面的成熟度使其能够提供更完整的分析查询能力。阿里团队选择 DuckDB 而非自研列式引擎，这一技术选型决策体现了对工程效率与成熟度的重视。
AliSQL 集成 DuckDB 的实践表明，在 HTAP 架构的实现路径上，并不存在放之四海而皆准的最优解。选择何种方案取决于现有技术栈、组织能力与具体业务需求。对于已经深度使用 MySQL 的企业而言，AliSQL+DuckDB 的组合提供了一个平滑演进至 HTAP 架构的可行路径。
结语
AliSQL 通过集成 DuckDB 向量引擎与 MySQL HTAP 架构，构建了一套兼具事务处理能力与高性能分析查询的统一存储层。这一方案的技术价值不仅在于性能提升与资源节省，更在于其对现有 MySQL 生态的深度复用 —— 通过可插拔存储引擎架构与 Binlog 复制机制，实现了行存与列存的无缝融合。从数据一致性保障到查询兼容性适配，从 Binlog 批量回放优化到向量检索能力集成，每一个技术细节都体现了阿里团队在数据库内核领域的深厚积累。对于正在寻求 HTAP 解决方案的工程团队而言，深入理解这一架构的设计理念与实现细节，将为自身的技术选型与系统设计提供宝贵的参考。
参考资料
- Hacker News 讨论："AliSQL: Alibaba's open-source MySQL with vector and DuckDB engines"，2026 年 2 月 3 日，https://news.ycombinator.com/item?id=46875228
- Alibaba Cloud 技术博客："DuckDB on ApsaraDB RDS for Lightning-Fast Analytics"，https://www.alibabacloud.com/blog/duckdb-on-apsaradb-rds-for-lightning-fast-analytics_602531