各位 OceanBase 的老师和社区朋友们，大家好！
我们团队目前正在进行数据库选型，核心对比是 OpenSearch 3.10 与 OceanBase 社区版 4.3.5。我们非常倾向于选择分布式关系型数据库 OceanBase，但在评估过程中遇到一些关键疑问，希望在此请教，感谢大家！
【一、使用环境】
测试环境
【二、OB 或其他组件】
OceanBase 数据库 社区版 4.3.5
【三、问题背景/业务场景描述】
为了便于大家理解，我们先简要说明业务场景和需求：
- 业务类型：读写请求量大致相当，没有明显的读或写倾斜。
- 数据模型（Schema）特点：
- 表结构非常宽，初始有上百个字段，且未来会持续新增字段，最终可能达到上千个字段。
- 数据稀疏：不是每一行数据都会在所有列上有值，存在大量
NULL或空值。 - 详细的表结构请见附件：
业务schema.txt (4.8 KB)
- 查询模式：
- 高自由度查询：用户可能在前端界面上任选 20 个字段甚至更多进行各种排列组合的过滤查询。
- 无法为所有可能的查询组合预先创建覆盖索引。
- 资源与性能目标：
- 核心优化目标是减少磁盘 I/O 访问（对延迟和成本敏感）。
- 硬件方面：CPU 和内存资源可以适当增加（Scale-Up）。
【四、具体疑问】
基于以上场景，我们最关心以下几个问题：
- 缓存机制：
- OpenSearch 依赖其强大的
Query Cache,Request Cache和文件系统缓存来加速重复查询并减少磁盘操作。 - 请问 OceanBase 有哪些内置的缓存机制（如 Block Cache/Cold Data Cache/Plan Cache 等）来最大化减少物理磁盘 I/O？
- 高性能查询方案：
- 为成百上千种字段组合都创建复合索引显然不现实。
- 除了传统的大量创建复合索引的方法外，OceanBase 是否有其他更优的技术或方案来应对这种“高自由度、多条件组合查询”场景？
- 我们了解到一些数据库有诸如倒排索引、位图索引、JSON 列索引等技术，OceanBase 对此的支持度和实践建议如何？哪种方案更适合我们这种宽表、稀疏数据的场景？
