接下來看一下數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)展歷史。

在1960年左右出現(xiàn)了數(shù)據(jù)庫(kù)，緊接著在1970年左右出現(xiàn)了關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，典型代表如MySQL，1980年左右出現(xiàn)了數(shù)據(jù)庫(kù)倉(cāng)庫(kù)的理論，并且出現(xiàn)了MPV架構(gòu)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，1998年左右出現(xiàn)了NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，典型代表如MongoDB。

隨著2000年互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，出現(xiàn)了大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理的需求，緊接著在2006年～2009年出現(xiàn)了Hadoop Spark代表的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，同時(shí)在2006年AWS推出了云計(jì)算業(yè)務(wù)，很多數(shù)據(jù)開始上云。在2010年左右出現(xiàn)了分布式流數(shù)據(jù)處理，典型代表如2010年出現(xiàn)的Storm平臺(tái)，2013年出現(xiàn)的SparkStreaming，2014年出現(xiàn)的Flink產(chǎn)品，同時(shí)在2010年還出現(xiàn)了數(shù)據(jù)湖的概念，2017年～2019年出現(xiàn)了Delta Lake、Hudi、Iceberg等數(shù)據(jù)湖產(chǎn)品，2013年～2017年是云原生快速發(fā)展的幾年，出現(xiàn)了如Kubernetes這樣的技術(shù)，很多數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖產(chǎn)品都基于云原生進(jìn)行構(gòu)建，在2020年左右出現(xiàn)了湖倉(cāng)一體化的數(shù)據(jù)平臺(tái)。

從以上可以看出，從1960年到2020年左右數(shù)據(jù)平臺(tái)一個(gè)大概的發(fā)展歷史，接下來分別看一下數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖包括湖倉(cāng)一體的產(chǎn)品。

數(shù)據(jù)庫(kù)是我們大家所熟知的，比如你去商場(chǎng)里購(gòu)買了一件產(chǎn)品，這個(gè)商品它會(huì)記錄進(jìn)入到數(shù)據(jù)庫(kù)中，是什么時(shí)間點(diǎn)購(gòu)買哪件產(chǎn)品，這個(gè)產(chǎn)品的價(jià)格是什么，這通常稱為事務(wù)性數(shù)據(jù)庫(kù)，典型代表如MySQL、Sql Server、Oracle、PostgreSQL，特點(diǎn)在于要處理高并發(fā)、快速讀寫刪的能力，并且是低延遲的，通常采用行存數(shù)據(jù)庫(kù)方式。

還有一種數(shù)據(jù)庫(kù)是偏向于分析型的，它重點(diǎn)在于是哪類人購(gòu)買了哪類產(chǎn)品，它的用戶畫像是什么樣的，這類數(shù)據(jù)都是通過分析型數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行處理的，它的特點(diǎn)在于是海量數(shù)據(jù)的復(fù)雜查詢、快速查詢、通常采用列存。典型代表如ClickHouse、Presto、Greenplum、Snowflake、databend，都是屬于數(shù)倉(cāng)庫(kù)類似的產(chǎn)品。

還有一類需求，就是既有事務(wù)性數(shù)據(jù)庫(kù)的需求，也有混合型數(shù)據(jù)庫(kù)的需求，那就是出現(xiàn)了HTAP混合型數(shù)據(jù)庫(kù)，典型代表如TiDB，它既可以做TP類的事務(wù)處理，也可以做AP的數(shù)據(jù)的處理，但是如果說特別大量的數(shù)據(jù)處理，建議還是用OLAP類數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行處理。

    接下來看一下什么是大數(shù)據(jù)平臺(tái)，大數(shù)據(jù)平臺(tái)主要有以下特點(diǎn)：

    第一是數(shù)據(jù)量大，通常是TP、PB甚至是EB級(jí)的數(shù)據(jù)。

    第二是數(shù)據(jù)類型繁多，結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化、日志、視頻、圖片、地理位置等等，這些數(shù)據(jù)都需要進(jìn)行處理。

    第三，商業(yè)價(jià)值高，但是這種價(jià)值需要構(gòu)建在海量數(shù)據(jù)之上，通過數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行挖掘出來，提供給前端的業(yè)務(wù)系統(tǒng)。

第四，處理實(shí)時(shí)性要求高，海量數(shù)據(jù)的處理要求不局限在離線中，而是推薦系統(tǒng)，它的實(shí)時(shí)性要求非常高，不等看完短視頻，接下來就推薦其他的，看完戰(zhàn)爭(zhēng)片以后，給你推薦的愛情片，可能就不是他所喜歡的，就體現(xiàn)不了它的價(jià)值。

這是一個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)典型的架構(gòu)，從下往上首先是數(shù)據(jù)采集，所采集數(shù)據(jù)源可以是多種多樣的，比如說是從其他的數(shù)據(jù)庫(kù)中，事務(wù)性數(shù)據(jù)庫(kù)或者其他的數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行采集，可以是文件系統(tǒng)，可以是日志等。

之后進(jìn)行數(shù)據(jù)的計(jì)算和存儲(chǔ)，再往上是數(shù)據(jù)的應(yīng)用，比如說是通過OLAP的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行分析。

接下來看一下數(shù)據(jù)湖與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之間的關(guān)系，數(shù)倉(cāng)主要是偏向事前的建模，數(shù)據(jù)湖主要偏向事后的建模。數(shù)據(jù)湖通常是把所有的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)放到里面，都可以進(jìn)行存儲(chǔ)，之后根據(jù)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行建模處理，數(shù)倉(cāng)則不同，通常在建模之前就進(jìn)行數(shù)據(jù)的一些提取、抽取、分析，所以說它偏向于做事前的建模，而且它的存儲(chǔ)通常是結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

引擎方面也不太一樣，數(shù)據(jù)湖是多種引擎都可以用，有多種數(shù)據(jù)源進(jìn)行有限的優(yōu)化，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是特定的數(shù)據(jù)引擎，通常選用一種數(shù)據(jù)引擎，或者說是兩三種特定的數(shù)據(jù)引擎，根據(jù)它的數(shù)據(jù)特點(diǎn)或者業(yè)務(wù)系統(tǒng)的要求選擇特定的數(shù)據(jù)引擎，經(jīng)常對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行高度優(yōu)化，甚至數(shù)據(jù)處理過程高度優(yōu)化。

項(xiàng)目啟動(dòng)方面也不太一樣，數(shù)據(jù)湖是易啟動(dòng)的，只要你有需求就可以快速的建立數(shù)據(jù)湖，把非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是需要提前規(guī)劃、提前運(yùn)作的。

治理方面也不太一樣，數(shù)據(jù)治理方面，數(shù)據(jù)湖是偏向于數(shù)據(jù)量比較大，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)也是數(shù)據(jù)量比較大，但是更強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)湖通常是做一些數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)，做一些數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)偏向于提供給前端的BI展示，可視化方面。

聊完了數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之后，我們來看一下2020年左右出現(xiàn)的湖倉(cāng)一體，湖倉(cāng)一體是一種將數(shù)據(jù)湖的靈活性和數(shù)倉(cāng)的易用性、規(guī)范性、高性能結(jié)合起來的一種新型架構(gòu)，類似于在湖邊搭建的很多小倉(cāng)庫(kù)，把數(shù)據(jù)湖中不同的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析，或者通過機(jī)器學(xué)習(xí)甚至來檢索音視頻信息等等處理。

說到了湖倉(cāng)一體，先看海外的兩個(gè)產(chǎn)品，第一個(gè)是Snowflake，它之前是一直做數(shù)倉(cāng)這個(gè)產(chǎn)品起家的，但是隨著業(yè)務(wù)量的逐漸發(fā)展，現(xiàn)在它提出了DataCloud理念，這是一個(gè)數(shù)據(jù)云平臺(tái)的概念，它也逐漸的往湖倉(cāng)一體方向發(fā)展。databricks是2013年由伯克利大學(xué)的研究人員成立的，偏向數(shù)據(jù)湖的概念，現(xiàn)在它也具有部分?jǐn)?shù)倉(cāng)的能力，所以說這兩個(gè)產(chǎn)品越來越靠近，他們的產(chǎn)品邊界越來越模糊，snowflake可以作為一部分湖的數(shù)據(jù)處理，databricks可以做一部分?jǐn)?shù)倉(cāng)的處理，他們逐漸都往湖倉(cāng)一體的架構(gòu)演進(jìn)。

接下來看一下什么是新一代云原生數(shù)倉(cāng)。

新一代云原生數(shù)倉(cāng)同傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)相比有以下特點(diǎn)。

第一，傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)是在云計(jì)算發(fā)展之前就已經(jīng)出現(xiàn)的，1982年左右出現(xiàn)了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，當(dāng)時(shí)還沒有云計(jì)算，它通常是采用存算一體的架構(gòu)，比如Greenplum、ClickHouse都是這樣的產(chǎn)品形態(tài)。隨著云計(jì)算的發(fā)展，開始把這些產(chǎn)品搬到云上，典型的代表如K8S推出的Redshift，阿里云推出的云ClickHouse等等，相對(duì)用戶來說不需要基于虛擬機(jī)或者物理機(jī)，重新去搭整個(gè)數(shù)倉(cāng)平臺(tái)，可以一鍵化部署出來，性能調(diào)優(yōu)云廠商也會(huì)做，升級(jí)管理也會(huì)做，但是這樣的產(chǎn)品形態(tài)還是存算一體的架構(gòu)，只是省了整個(gè)的搭建過程，甚至是部分的運(yùn)維工作，但是還是需要運(yùn)維整個(gè)數(shù)倉(cāng)平臺(tái)的。

2012年出現(xiàn)了Snowflake產(chǎn)品，講究存算分離的架構(gòu)，基于云計(jì)算進(jìn)行構(gòu)建的，底層基于對(duì)象存儲(chǔ)，上層的計(jì)算節(jié)點(diǎn)是可以隨意擴(kuò)展的，所以說跟著業(yè)務(wù)量進(jìn)行擴(kuò)展，包括Databend也是存算分離的架構(gòu)，基于云原生構(gòu)建的，底層基于對(duì)象存儲(chǔ)，上層的計(jì)算節(jié)點(diǎn)可以跟業(yè)務(wù)量進(jìn)行隨意擴(kuò)展。相對(duì)于傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)來說，其靈活性非常高，業(yè)務(wù)量繁忙的時(shí)候可以增加計(jì)算節(jié)點(diǎn)，底層存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)，因?yàn)槎际谴嬖趯?duì)象存儲(chǔ)之上或者共享資源池，通常對(duì)象存儲(chǔ)是沒有容量限制的，這樣只需要增加上層的計(jì)算節(jié)點(diǎn)就可以了，所以說靈活性非常高。而傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)靈活性相對(duì)差一些。

講一下傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)和新一代數(shù)倉(cāng)的差異，左側(cè)是傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)和新一代數(shù)倉(cāng)的示意圖，傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)是基于Share-Nothing進(jìn)行構(gòu)建的，它的特點(diǎn)首先是計(jì)算單元和存儲(chǔ)單元是一體的，比如構(gòu)建在物理服務(wù)器或者虛擬機(jī)上的，如新增加一個(gè)結(jié)點(diǎn)，需要將原有數(shù)據(jù)放到新的節(jié)點(diǎn)上來，這就需要保證原有數(shù)據(jù)安全，做一些備份操作，其次新節(jié)點(diǎn)還要校驗(yàn)整個(gè)數(shù)據(jù)的一致性，過程是非常復(fù)雜的。

左下圖可以看到新一代的數(shù)倉(cāng)通常是基于Share Storage架構(gòu)構(gòu)建的，底層是共享存儲(chǔ)，可以是對(duì)象存儲(chǔ)，可以是軟件定義存儲(chǔ)，其上層的計(jì)算節(jié)點(diǎn)是無狀態(tài)的，而底層存儲(chǔ)系由對(duì)象存儲(chǔ)保證的。

右側(cè)列出了傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)和新一代數(shù)倉(cāng)的差異，首先從架構(gòu)地方面：傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)是存算一體架構(gòu)的，而新一代數(shù)倉(cāng)是基于可擴(kuò)展的存算分離架構(gòu)的，現(xiàn)在有部分傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)也會(huì)基于存算分離架構(gòu)進(jìn)行改造，可以支持對(duì)象存儲(chǔ)，但是這種改造其實(shí)是半狀態(tài)，就是一半的狀態(tài)，它可以把數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到對(duì)象存儲(chǔ)中來，它跟新一代數(shù)倉(cāng)還有差異的，傳統(tǒng)的新數(shù)倉(cāng)會(huì)基于對(duì)象存儲(chǔ)做各種優(yōu)化、調(diào)度，而傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)是不具備這些的，改造過來只是將數(shù)據(jù)可以存儲(chǔ)到對(duì)象存儲(chǔ)中來，但依然是傳統(tǒng)存算一體架構(gòu)，需要指定分區(qū)、創(chuàng)建索引等，這些都是跟新一代數(shù)倉(cāng)有差異的地方。

存算一體架構(gòu)有助于實(shí)現(xiàn)Serverless架構(gòu)，新一代數(shù)倉(cāng)是Serverless架構(gòu)，而傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)不是。新一代數(shù)倉(cāng)可以支持Lakehouse（湖倉(cāng)一體），也可以支持?jǐn)?shù)據(jù)湖，可以基于HDFS文件進(jìn)行處理，而傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)不具備Lakehouse功能的。

擴(kuò)容能力方面，傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)是南北向的數(shù)據(jù)，要保持一致性，它的擴(kuò)容復(fù)雜度是比較高的；而新一代數(shù)倉(cāng)是東西向擴(kuò)容，是比較容易一些的。

細(xì)膩度方面也不一樣，傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)通常基于KVM進(jìn)行調(diào)度，而新一代數(shù)倉(cāng)基于微服務(wù)化進(jìn)行調(diào)度，調(diào)度的更精細(xì)化一些，速度更快一些。傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)不具備多租戶概念，而新一代數(shù)倉(cāng)通常都會(huì)支持多租戶，可根據(jù)業(yè)務(wù)線進(jìn)行不同的數(shù)據(jù)處理，可以進(jìn)行不同業(yè)務(wù)單元業(yè)務(wù)結(jié)算。傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)使用起來要指定分區(qū)，手動(dòng)創(chuàng)建索引，而新一代數(shù)倉(cāng)是無需指定分區(qū)，自動(dòng)化創(chuàng)建索引。

什么是Databend？

Databend具有哪些產(chǎn)品功能特點(diǎn)，能給用戶帶來哪些價(jià)值？

    Databend公司團(tuán)隊(duì)主要來自于Clickhouse社區(qū)，以及國(guó)內(nèi)和海外的大廠，團(tuán)隊(duì)人員在數(shù)據(jù)庫(kù)和云計(jì)算領(lǐng)域具有豐富的經(jīng)驗(yàn)，貢獻(xiàn)過很多開源代碼和開源項(xiàng)目，比如Clickhouse、MySQL內(nèi)核（TokuDB）、RadonDB、NessDB等開源項(xiàng)目。

Databend成立于2021年3月，成立之初獲得了高瓴創(chuàng)投和華創(chuàng)資本、九合創(chuàng)投的融資，2022年6月首家通過了中國(guó)信通院組織的《可信云-云原生數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通用技術(shù)能力》的評(píng)審，并獲得信通院頒發(fā)的《2022年云原生新銳企業(yè)》。

   Databend是一個(gè)使用Rust研發(fā)、開源、完全面向于云架構(gòu)的新一代數(shù)倉(cāng)，提供了極致的彈性能力，致力于打造按需、按量的Data Cloud產(chǎn)品體驗(yàn)。

具有以下的特點(diǎn)，首先內(nèi)核Databend是完全開源的。第二，真正存算一體架構(gòu)，計(jì)算節(jié)點(diǎn)無狀態(tài)。第三，底層基于對(duì)象存儲(chǔ)構(gòu)建。第四，可以做數(shù)據(jù)集市，做一個(gè)Data Marketing，可以產(chǎn)生更大數(shù)據(jù)價(jià)值。第五，操作運(yùn)維起來非常簡(jiǎn)便。

這是Databend的部署圖，左側(cè)是Databend的節(jié)點(diǎn)，主要存儲(chǔ)一些源數(shù)據(jù)信息，中間是它的計(jì)算節(jié)點(diǎn)，主要是做數(shù)據(jù)的查詢、分析、計(jì)算任務(wù)，計(jì)算節(jié)點(diǎn)可以是隨意擴(kuò)展的，跟你的業(yè)務(wù)量進(jìn)行擴(kuò)展。它構(gòu)建在對(duì)象存儲(chǔ)之上，可以是AWS S3、阿里云OOS，甚至私有化部署的MINLO等。

目前Databend已經(jīng)支持的對(duì)象存儲(chǔ)包括AWS、Azure、阿里云、騰訊云、青云、金山云，包括社區(qū)里貢獻(xiàn)了谷歌GCP、谷歌的對(duì)象存儲(chǔ)和華為對(duì)象存儲(chǔ)。私有化支持Minlo、SeaveedFS、Ceph等等。

開源必然聊到開源社區(qū)，Databend是在成立之初就進(jìn)行了代碼開源，也就是Day1就開源，隨著一年多的發(fā)展，目前已經(jīng)自然增長(zhǎng)到4700多個(gè)Stars，其中一半來自海外，有140多位代碼貢獻(xiàn)者，四成來自公司外的社區(qū)，10位左右海外活躍貢獻(xiàn)者，包括Apache的頂級(jí)成員，包括SAP北美大數(shù)據(jù)工程團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人。

Databend是Rust上開源的第一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)類項(xiàng)目，多次上了Rust榜單，同時(shí)也上過HackerNew首頁，它是世界程序員的一關(guān)注內(nèi)容的科技平臺(tái)。

右下角是海外著名的投資機(jī)構(gòu)做得世界上所有數(shù)據(jù)庫(kù)的排名，Databend大概排在世界所有數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)中27位左右，也是這些數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)中最年輕的一個(gè)。

接下來了解一下Databend的典型應(yīng)用場(chǎng)景舉例。

Databend可以做數(shù)據(jù)的歸檔，以多點(diǎn)為例，前有很多用戶商品相關(guān)的訂單信息，都存儲(chǔ)在MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)中，隨著業(yè)務(wù)量逐漸增大，每一個(gè)月的數(shù)據(jù)都很大，都需要進(jìn)行歸檔的處理，大概它有20多臺(tái)歸檔的數(shù)據(jù)庫(kù)，每臺(tái)服務(wù)器大概有500TB硬盤，所以說每年光用于數(shù)據(jù)歸檔的服務(wù)大概就有50萬人民幣左右，而且是構(gòu)建在云之上的。之后他們采用了Databend的產(chǎn)品，底層把所有的數(shù)據(jù)歸檔到對(duì)象存儲(chǔ)中，通過Databend。上層開兩到三個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)，如此進(jìn)行處理以后，它既可以滿足查詢的需求，同時(shí)也滿足歸檔的需求，為用戶帶來價(jià)值就是節(jié)省大概90%的成本，這個(gè)成本也可以很好的算出來。

它的服務(wù)器從原有的20臺(tái)降到了2到3臺(tái)，所以計(jì)算單元CPU內(nèi)存也是非常耗費(fèi)資金的，所以說通過歸檔的應(yīng)用，大概為多點(diǎn)節(jié)省了90%以上的成本。

接下來聊一下另一個(gè)產(chǎn)品，DatabendCloud，底層核心是構(gòu)建在開源的Databend內(nèi)核之上，為用戶提供了SaaS化的一站式服務(wù)，中間DataWarehouse一核是由Databend驅(qū)動(dòng)的，之上有一個(gè)SaaS一體化平臺(tái)，用戶只需要注冊(cè)用戶名密碼就可以使用整個(gè)數(shù)倉(cāng)平臺(tái)了，左側(cè)可以把各種數(shù)據(jù)源，比如說基于MySQL、基于SQLserver數(shù)據(jù)導(dǎo)入，甚至一些文件進(jìn)行導(dǎo)入。右側(cè)可以通過Databend loud進(jìn)行分析，分析完以后提給前端的BI和Machine Learning等等。

對(duì)于用戶來說，首先不需要維護(hù)整個(gè)平臺(tái)了，整個(gè)平臺(tái)都是由Databend維護(hù)，用戶只需要注冊(cè)用戶名密碼，進(jìn)來以后直接進(jìn)行連接，就可以達(dá)到原有的數(shù)倉(cāng)能力，而且按需付費(fèi)，需要計(jì)算的時(shí)候啟動(dòng)一個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)，當(dāng)不需要處理的時(shí)候會(huì)自動(dòng)關(guān)掉，這個(gè)自動(dòng)關(guān)機(jī)也是由系統(tǒng)設(shè)定的，可以選擇一分鐘、五分鐘、十分鐘設(shè)定，可以自動(dòng)關(guān)掉，這樣對(duì)于用戶來說達(dá)到了一個(gè)按需使用、按量計(jì)費(fèi)的目的，節(jié)省了用戶的成本。

這個(gè)圖片是我們DatabendCloud申請(qǐng)頁面，可以通過申請(qǐng)平臺(tái)和網(wǎng)址進(jìn)入到DatabendCloud進(jìn)行申請(qǐng)，注冊(cè)申請(qǐng)完就可以開通DatabendCloud，用戶就可以直接使用了。

Databend典型用戶中，多點(diǎn)是做數(shù)倉(cāng)歸檔處理的；快手是用到了Hive功能，它原有的數(shù)據(jù)都是存在Hive中，利用Databend進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析處理；新加坡比特幣交易所主要用Databend進(jìn)行日志的處理，而且是海量日志PB級(jí)數(shù)據(jù)的處理；茄子快傳主要利用Databend具有數(shù)倉(cāng)的分析能力，作為它其中的一個(gè)分析平臺(tái)，替換原有的Presto系統(tǒng)；Voyance為非洲銀行提供類似于Snowflake產(chǎn)品形態(tài)的公司，它提供的是一個(gè)可視化的拓?fù)?、可以展示的DataCloud平臺(tái)，內(nèi)核也是基于Databend構(gòu)建的。

（本文根據(jù)Databend 聯(lián)合創(chuàng)始人王吟演講速記整理而成，未經(jīng)過本人審閱。）

songjy

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