在数据库技术领域，HTAP（混合事务分析处理）与 AI 向量化的融合正在重塑数据架构的设计范式。传统数据库往往需要在事务处理与数据分析之间进行架构妥协，而新兴的轻量级分析引擎如 DuckDB 的崛起，为这一问题提供了新的解决思路。阿里巴巴开源的 AliSQL，作为基于 MySQL 8.0.44 的深度定制分支，正是这一技术浪潮中的典型代表。它不仅继承了 MySQL 生态的成熟与稳定性，更通过原生集成 DuckDB 存储引擎与向量搜索能力，试图在单一数据库实例内实现 OLTP、OLAP 与 AI 语义查询的统一。
AliSQL 的双引擎架构：从行存到列存的平滑过渡
AliSQL 的核心设计理念在于保留 MySQL 强大的事务处理能力，同时引入 DuckDB 作为其分析处理的核心引擎。这种架构并非简单的插件式集成，而是深入到存储引擎层的融合。根据官方介绍，AliSQL 允许用户像操作 MySQL 表一样操作 DuckDB，这意味着开发者无需学习新的查询语法或数据迁移工具，即可利用 DuckDB 的列式存储与向量化执行引擎进行高性能分析。
在传统 MySQL 架构中，数据以行存格式存储，这对于高并发的点查和事务写入极为高效，但在执行大规模聚合分析时，由于需要扫描大量行数据并进行内存解码，性能往往成为瓶颈。AliSQL 通过引入 DuckDB 引擎，使得用户可以选择将特定表或分区以 DuckDB 格式（列存）存储。当执行分析查询时，查询优化器能够自动将请求路由至 DuckDB 引擎，利用列式存储的压缩效率与 SIMD 向量化指令，大幅提升扫描与计算速度。这种设计使得 AliSQL 能够承载每秒数万次的写入交易，同时支持秒级的报表查询，实现了在同一套数据上的实时 HTAP 混合负载。
向量搜索能力：HNSW 索引的原生集成
除了 DuckDB 带来的分析能力提升，AliSQL 的另一大亮点是对向量搜索的原生支持。随着推荐系统、语义搜索与大语言模型应用（如 RAG）的兴起，高维向量的存储与检索已成为现代数据库的必备能力。AliSQL 通过集成高度优化的 HNSW（Hierarchical Navigable Small World）算法，支持最高 16,383 维的向量数据，并提供高性能的近似最近邻（ANN）搜索。
HNSW 算法以其卓越的构建速度与查询性能著称，其时间复杂度在对数级别。AliSQL 对这一算法的集成，意味着用户可以直接在数据库中进行语义相似度匹配，而无需额外部署向量数据库（如 Milvus 或 Faiss）。更重要的是，由于 AliSQL 的向量索引是原生实现，它能够与 MySQL 的 ACID 事务特性协同工作。用户在插入或更新向量数据时，可以享受到事务的原子性与一致性保障，这在构建需要实时更新的 AI 应用（如动态推荐系统）时尤为关键。结合 DuckDB 的分析能力，用户可以在一次查询中同时获取结构化数据的统计结果与向量相似度排序，实现真正的多模态数据检索。
统一存储层的工程实践：配置与部署参数
对于希望采用 AliSQL 构建统一数据平台的团队而言，理解其部署与配置的关键参数至关重要。在编译层面，AliSQL 需配合 CMake 3.x 与 C++17 编译器使用，以支持其现代 C++ 特性的优化。用户可以通过官方提供的 build.sh 脚本进行编译，通过 -t release 参数指定生产级别优化，-d 参数指定安装目录。值得注意的是，DuckDB 引擎与向量索引的完整支持需要确保编译环境包含必要的依赖项。
在运行时配置方面，AliSQL 通过存储引擎的灵活性实现了数据存储格式的按需选择。对于 OLTP 主导的工作负载，默认的 InnoDB 引擎仍是首选；而对于分析密集型场景，可以通过 CREATE TABLE ... ENGINE=DUCKDB 的语法显式指定 DuckDB 引擎，充分利用其列存优势。向量索引的创建同样简洁，用户可以使用类似标准索引的语法定义向量列与索引类型。此外，AliSQL 路线图中提到的 DDL 优化（如 Instant DDL）与 RTO 优化（缩短故障恢复时间），对于保证生产环境的高可用性与运维效率具有显著价值，建议在部署时参考官方的最佳实践文档进行参数调优。
监控与混合负载下的性能调优
运行 AliSQL 混合负载时，监控策略需要兼顾事务处理与向量计算两个维度。传统的 InnoDB 监控指标（如缓冲池命中率、行锁等待）依然重要，但同时需要关注 DuckDB 引擎的内存使用情况与查询缓存效率。由于向量索引（如 HNSW）在构建与查询时会占用大量内存，务必监控内存碎片与索引构建耗时，避免因资源耗尽影响在线事务的响应时间。
AliSQL 的路线图指出，其正在通过 Binlog 并行刷新与 Binlog 入 Redo 等复制优化手段，大幅提升主从同步效率，这对于需要将分析负载或向量查询分流至只读从库的场景尤为关键。建议在监控面板中增加主从延迟与 Binlog 积压队列的实时跟踪，确保在执行大规模向量写入（如批量导入 Embedding 数据）时，不会对核心交易链路产生负面影响。通过合理的资源隔离（如利用 cgroups 限制分析引擎的 CPU 配额）与查询路由规则，可以充分发挥 AliSQL 统一存储层的优势，在保障 OLTP 稳定性的前提下，最大化释放 HTAP 与 AI 查询的性能潜力。
资料来源：AliSQL GitHub 仓库（https://github.com/alibaba/AliSQL）。