在金融交易实时分析、电商大促洪峰处理、物联网时序数据计算等混合负载（HTAP）场景中，传统数据库常面临吞吐量不足、分析延迟高、资源争用等瓶颈。
本文基于 OceanBase 数据库内核特性，深度解析面向海量数据场景的表设计与索引优化核心技术：通过行列混存存储实现事务与分析负载物理隔离，结合 HASH-RANGE 二级分区策略支撑万亿级数据线性扩展；针对 JSON 多值索引、全文检索等复杂场景，提出数据库设计规范；依托表组数据同分布技术，实现分布式 Join 性能飞跃。
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