在当今的数字化环境中，企业不再只是一味地囤积数据——他们痴迷于尽快把数据转化为可付诸行动的洞察。真正的优势来自于实时发现变化并立即做出反应，无论是调整推荐策略还是规避危机。
十年前，硬件与平台技术的进步让我们能够从容应对海量数据集：我们搭建数据仓库、运行批处理作业、生成报表，在几小时或几天内从历史数据中榨取价值。
但眼下的问题在于：数据早已不再“乖乖等待我们的安排”，而是每分每秒都在变。
批量处理因何开始力不从心
随着业务全面走向数字化，数据变化的速度已经超过了系统能够跟上的步伐。根据 IDC 的《2025数据时代》报告，到2025年，全球数据量将达到 181ZB，其中 30% 以上将以实时形式生成——而这其中又有 95% 来自物联网设备、终端与在线交互。
这意味着数据不再“躺”在那里等待批处理运行；它在业务过程中不断变化。如果错过窗口，不只是“慢一步”这么简单——而是会带来实实在在的业务损失：
-
金融交易
传统的批处理模式下，欺诈检测往往滞后 15–20 分钟，但骗局多在瞬间得手。国际联合电子交易委员会（IJCET）行业报告显示，因延迟导致的高额欺诈，单账户平均损失约 12,000 美元。欧洲支付委员会（EPC）在其 2024年的报告中强调，即时转账（如 SCT Inst）要求实时欺诈监测，而非批处理窗口。 -
在线服务与推荐系统
平台依赖即时反馈来运转。以 Netflix 为例：其公开数据显示，约 80% 的观看时长来自个性化推荐；任何对用户行为响应的延迟都会导致用户参与度和留存率下降。 -
电商与零售
库存与定价需要持续同步。据国际酒店与休闲集团（IHL Group）报告估算，全球零售业因库存不匹配（如缺货或库存过剩）造成的损失每年高达 1.77 万亿美元，仅缺货一项就造成 1.2 万亿美元损失。超卖或补货缓慢均会导致订单取消、退款、投诉和信任受损。 -
制造业与工业物联网（IIoT）
按照西门子的停机成本报告估算，大型汽车工厂每停机一小时就会损失 230 万美元。还在依赖批处理或周期性传感器分析吗？事实上，几分钟的延迟就可能滚雪球般演变成巨额损失。但如果能实现实时采集与分析 IoT 数据，便可在数秒内发现异常，从而大大减少意外停机的状况。
从错失推荐良机，到损失数十亿美元的库存管理失误，再到烧掉数百万的工厂停摆……这些问题的症结都指向一处——批次处理作业速度太慢。要跟上实时变化的节奏，我们需要更聪明的方式——增量计算。
增量计算：专注于“发生变化的部分”
传统的数据处理每次都全量扫描、从头计算。增量计算则反其道而行之——只处理变化。
假设要运营一家大型物流公司，数百万个包裹在全国流转。系统需要追踪状态、位置和预计到达时间（ETA），以便监控及响应客户查询。先来看看旧办法是怎样的？每小时扫描整个数据库来重算进度和告警——既浪费资源，又跟不上事件的实际发展节奏。
采用增量计算后，我们只需聚焦状态有更新的包裹。如果自上一次检查以来只有 2% 的记录发生变化，处理的就只是这 2%——延迟从小时降至毫秒，资源消耗减少 90%+。
增量计算妙就妙在：随着数据增长和变化加速而愈发高效，每每以最小的开销交付最新的结果。其核心优势包括：
- 性能提升：当全量扫描的性能随数据量增大而急剧下降时，增量计算始终只与变化量（Δ）相关，非常适合电商、金融或 IoT 等高更新场景。
- 成本节约：避免重复劳动。对一个 1TB 的数据集，如果每天只有 1% 发生变化，就只需处理 10GB——大幅削减计算和存储成本。
- 实时可靠：异步更新与流式处理可在亚秒级保持数据新鲜，天然契合微服务、边缘部署与云原生架构。
简言之，数据越“大”越“忙”，增量计算越显优势。这不仅是优化技巧，更是支撑实时业务的可扩展方法论。
当然，想要落地，仅靠理论是不够的，还需要扎实的数据采集和数据处理能力。
实现增量计算的先决条件
增量计算听上去简单，但想要做好，关键还需要抓住两个要点：可靠地定位变化并快速处理变化。若两者缺一，延迟和不一致的麻烦就会找上门来。
- 可靠的增量数据变更捕获
增量的核心在于精准识别新的内容变化，通常通过 CDC（Change Data Capture，变更数据捕获）技术实现对源系统事件（如 INSERT、UPDATE、DELETE）的实时捕捉。
为什么关键？
不稳定的捕获（事件丢失或高延迟）会导致结果错误或数据损坏。高质量 CDC 需要：
- 低延迟与高吞吐（每秒处理数万个事件）；
- 广泛支持多种数据源（MySQL、Oracle、MongoDB、Kafka 等）；
- 对复杂类型的准确解析（JSON、嵌套结构等）。
基于日志的 CDC（如 Debezium）是常用方案：它能在无形中监控变更，提供稳健的数据流。
示例： 在分布式电商架构中，CDC 可即时捕获订单状态变化，让增量聚合只处理“新订单”，而无需重新扫描完整历史记录。
- 高性能的数据处理
在捕获到变化之后，系统需要快速完成 JOIN、自定义计算、过滤等处理且不卡壳。
为什么关键？
处理过慢会导致队列堆积、延迟激增，乃至系统崩溃。理想的引擎应当能够在持续更新中保持一致性。
核心技术：依赖内存状态态管理（如使用 RocksDB 持久化中间/结果状态）与增量友好的计算框架。针对多流 JOIN，只更新受影响记录，而不是全表扫。
部署要点： 增加容错能力（变更重放）与监控（如 Prometheus），以应对网络抖动或流量峰值。这些实践把“增量计算”从概念变成可靠的生产能力，但也要求具备相应的团队技能与工具支持。
为什么不建议用存储过程、传统物化视图或触发器来替代？
短板在哪里？
- 存储过程： 逻辑嵌入数据库内部，扩展性与实时灵活性不足，难以应对频繁变更；高峰期会显著加剧源库压力，导致性能不可预期。
- 传统物化视图： 通过预计算提升查询速度，但刷新常常趋近全量，更新代价高且缓慢；并且与源库强绑定，具有侵入性，容易对核心业务造成干扰。
- 触发器： 逐条变化即时触发，但在高并发下容易拖垮数据库；遇到复杂 JOIN 时，维护起来简直是一场噩梦；与源端强绑定也带来额外负载与安全风险。
相比之下，增量计算为实时可扩展而生——把“捕获—处理—更新”从源库解耦出来：既提升性能、又可控源端负载，还可通过避免直连数据库来最小化风险。
重新定义数据处理：从“全量重算”走向“增量更新”
在数据增长速度远超工具演进的今天，坚持全量重算的老路只会走向更多瓶颈、成本飙升与错失良机的收场。
增量计算颠覆了传统范式：只聚焦变化，以最小代价更新结果，持续输出新鲜洞见。这不只是“更高效”，更代表着从事后分析向实时响应的转变——这正是金融、零售、制造、医疗等行业能否建立竞争优势的关键。
当然，它并非“即插即用”。需要可靠的变更捕获能力、高效的处理引擎与良好的解耦隔离。在此前提下，选择合适的工具就尤为重要。
作为该领域的探索者之一，TapData 提供了易部署的增量引擎：跨源 CDC、快速增量物化视图、可直接用于 API 的结果集与流程编排管理，把过去需要数周的开发工作，缩短为数分钟的配置，快速交付实时视图。
如果你正面临实时数据的挑战，或想进一步了解“增量计算”如何在生产中落地，欢迎联系我们（team@tapdata.io）！
