混合负载（HTAP）是当前的热点，如何解决 OLTP 和 OLAP 之间的资源争抢问题。
核心内容框架：
- 痛点分析： 很多企业的数据库既要支撑高并发的在线交易，又要跑复杂的实时报表。传统的解决方案往往是读写分离，但这会带来数据延迟和一致性问题。
- 技术特性： OceanBase 声称通过“一库两用”实现 HTAP，利用其分布式架构和行列混存特性。
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深入提问： 在实际使用中，针对 AP（分析型）业务和 TP（交易型）业务，OceanBase 是如何通过资源隔离（如 CPU、IOPS、内存）来保证互不干扰的？当执行一个复杂的分析查询时，如果触发了大查询，是否会影响到交易侧的性能毛刺？有没有推荐的参数配置（如
large_query_worker_percentage等）的最佳实践？