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企业数据处理困境近年来全球数据呈爆发增长，到 2025 年预计将达到 175ZB，数据日益成为重要战略资源和新生产要素，数据库软件作为基础软件之一，时代发展对其能力提出了更高的要求，传统关系型数据库在企业数字化转型的过程中面临诸多挑战。

海量数据汇聚压力大处理的业务种类随业务发展快速迭代、处理的数据量级动态增长，通常每日处理的数据量级达到TB级。

批处理性能时效难以满足数据暴涨后集群处理能力不足，集群缺乏弹性扩展能力，联机交易数据分片后，聚合类批处理任务性能不佳。

存储遭遇瓶颈扩容困难数据多处多地加工，数据割裂，丧失灵活性和扩展性，应用需要实现复杂的数据传输逻辑，增加应用开发难度。

数据服务能力影响系统敏捷迭代多业务系统的多源异构数据，没有办法统一处理，数据质量参差不齐、口径不一致，实时性价值丧失，单一视图构建困难重重。

一栈式数据服务平台优势快速融合企业的多源异构数据，解决数据孤岛问题，从高效专业的角度出发，致力于为企业提供质量更高、更利于应用的数据。

一键水平扩容或者缩容得益于Daimasql存储计算分离的架构设计，可按需对计算、存储分别进行在线扩容或者缩容，扩容或者缩容过程中对应用运维人员透明。

云原生的分布式数据库服务为出海用户提供云上托管的分布式数据库服务，支持亚马逊 AWS 和 Google Cloud 等主流云厂商，充分利用和考虑云平台的特性，实现按需使用、规模化扩展，以及运维简化。

实时 HTAP 提供行存储引擎 TiKV 、列存储引擎 TiFlash 两款存储引擎，TiFlash 通过 Multi-Raft Learner 协议实时从 TiKV 复制数据，确保行引擎 TiKV 和列存储引擎 TiFlash 可按需部署在不同的机器，解决 HTAP 资源隔离的问题。高度兼容 MySQL 及 MySQL 生态高度兼容 MySQL 及 MySQL 生态，应用无需或者修改少量代码即可从 MySQL 迁移到Daimasql。