随着 Lakehouse 架构逐渐成为主流，如何高效地将事务型数据库与 数据湖 无缝集成，成为众多企业必须面对的核心挑战。AliSQL 提供了一个更具工程化、对数据库更友好的创新解决方案。
AliSQL 可以看作是 LakeBase 理念下更“合拍”的关系型数据库。
一、AliSQL 原生支持 DuckDB 存储引擎
AliSQL 并未局限于传统的 MySQL 行式存储模型，其核心创新之一在于 原生支持将 DuckDB 作为存储引擎。这意味着，AliSQL 在完全兼容 MySQL 生态与事务处理（ACID）能力的同时，深度融合了 DuckDB 在分析型场景下的高性能执行能力与列式存储优势。
这并非简单的外部工具集成，而是数据库内核层面的深度能力融合，为后续的数据直通湖仓奠定了坚实基础。
二、写 MySQL，即入湖
通过 DuckDB Iceberg 插件，AliSQL 构建了一条极其简洁、高效的数据流转路径：
应用写入 MySQL → 数据直接落入 Iceberg 表 → 持久化存储在 S3 兼容的对象存储上
对于业务开发团队而言，他们依然使用最熟悉的 MySQL 写入接口与协议，几乎无需改变现有应用逻辑。
对于数据平台团队而言，数据从产生的那一刻起，便是标准的 Apache Iceberg 表格式，天然位于开放的数据湖之中。
整个过程中，没有额外增设数据同步链路，无需复杂的 CDC（变更数据捕获）工具，也避免了跨异构系统带来的数据对账难题。
三、一次写入，多引擎分析
数据以 Iceberg 格式进入数据湖后，整个大数据生态的分析工具便可立即无缝接入，实现数据的多模分析：
- Spark：执行复杂的离线分析与批处理任务。
- Flink：进行实时计算与流批一体化处理。
- Trino / Presto：支撑快速的交互式即席查询。
- DuckDB：在本地或嵌入式场景下进行极速分析。
至此，AliSQL 成功扮演了连接事务处理世界与数据分析世界的 “数据枢纽” 角色。
四、为什么这对 LakeBase 至关重要？
LakeBase 的核心目标在于赋予数据湖以数据库级别的易用性与实时性。AliSQL 的这套方案，精准地命中了几个长期存在的痛点：
- 数据生产端：业务方继续使用 MySQL，实现零学习成本与零改造开销。
- 数据存储层：统一采用 Iceberg + S3 的开放标准，避免厂商锁定。
- 数据消费端：Spark、Flink 等主流计算引擎可直接读取最新数据。
- 架构复杂度：砍掉了独立的同步系统，显著降低了运维成本与架构复杂性。
在这一架构下，数据库不再是数据湖的一个孤立上游数据源，它本身成为了数据湖有机组成部分。
五、总结
AliSQL 通过原生支持 DuckDB 存储引擎，并结合 Iceberg 插件，将传统 MySQL 强大的“写入能力”直接延伸至数据湖核心。这带来了三个根本性的改变：
- 写 MySQL，就是写数据湖：生产与入湖合二为一。
- OLTP 与 OLAP 不再割裂：事务与分析在架构层面实现统一。
- 数据实时具备分析价值：数据从产生的第一秒起，即可被分析。
AliSQL，让 LakeBase 从诞生的第一天起就拥有了真正强大的、原生的数据库能力。
如果你正在规划或构建面向未来的数据平台架构，AliSQL 与 LakeBase 的组合无疑是一个值得深入评估的技术选型。想了解更多前沿的数据库与大数据技术实践，欢迎关注 云栈社区 的后续分享。 | 
发表于 4 天前
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