据IDC预测，2026年中国大数据IT支出规模预计为360亿美元左右，其中复合平均增长率约为21.4%，位列全球第一。从以上数据可以看出，中国大数据市场前景是非常广阔的。
接下来看一下数据库发展历史。
在1960年左右出现了数据库，紧接着在1970年左右出现了关系型数据库，典型代表如MySQL，1980年左右出现了数据库仓库的理论，并且出现了MPV架构的数据仓库，1998年左右出现了NoSQL数据库，典型代表如MongoDB。
随着2000年互联网的快速发展，出现了大量的非结构化数据处理的需求，紧接着在2006年～2009年出现了Hadoop Spark代表的大数据平台，同时在2006年AWS推出了云计算业务，很多数据开始上云。在2010年左右出现了分布式流数据处理，典型代表如2010年出现的Storm平台，2013年出现的SparkStreaming，2014年出现的Flink产品，同时在2010年还出现了数据湖的概念，2017年～2019年出现了Delta Lake、Hudi、Iceberg等数据湖产品，2013年～2017年是云原生快速发展的几年，出现了如Kubernetes这样的技术，很多数据库、数据仓库、数据湖产品都基于云原生进行构建，在2020年左右出现了湖仓一体化的数据平台。
从以上可以看出，从1960年到2020年左右数据平台一个大概的发展历史，接下来分别看一下数据库、数据仓库、数据湖包括湖仓一体的产品。
数据库是我们大家所熟知的，比如你去商场里购买了一件产品，这个商品它会记录进入到数据库中，是什么时间点购买哪件产品，这个产品的价格是什么，这通常称为事务性数据库，典型代表如MySQL、Sql Server、Oracle、PostgreSQL，特点在于要处理高并发、快速读写删的能力，并且是低延迟的，通常采用行存数据库方式。
还有一种数据库是偏向于分析型的，它重点在于是哪类人购买了哪类产品，它的用户画像是什么样的，这类数据都是通过分析型数据库进行处理的，它的特点在于是海量数据的复杂查询、快速查询、通常采用列存。典型代表如ClickHouse、Presto、Greenplum、Snowflake、databend，都是属于数仓库类似的产品。
还有一类需求，就是既有事务性数据库的需求，也有混合型数据库的需求，那就是出现了HTAP混合型数据库，典型代表如TiDB，它既可以做TP类的事务处理，也可以做AP的数据的处理，但是如果说特别大量的数据处理，建议还是用OLAP类数据库进行处理。
接下来看一下什么是大数据平台，大数据平台主要有以下特点：
第一是数据量大，通常是TP、PB甚至是EB级的数据。
第二是数据类型繁多，结构化、非结构化、日志、视频、图片、地理位置等等，这些数据都需要进行处理。
第三，商业价值高，但是这种价值需要构建在海量数据之上，通过数据分析、机器学习进行挖掘出来，提供给前端的业务系统。
第四，处理实时性要求高，海量数据的处理要求不局限在离线中，而是推荐系统，它的实时性要求非常高，不等看完短视频，接下来就推荐其他的，看完战争片以后，给你推荐的爱情片，可能就不是他所喜欢的，就体现不了它的价值。
这是一个大数据平台典型的架构，从下往上首先是数据采集，所采集数据源可以是多种多样的，比如说是从其他的数据库中，事务性数据库或者其他的数据库中进行采集，可以是文件系统，可以是日志等。
之后进行数据的计算和存储，再往上是数据的应用，比如说是通过OLAP的数据仓库进行分析。
接下来看一下数据湖与数据仓库之间的关系，数仓主要是偏向事前的建模，数据湖主要偏向事后的建模。数据湖通常是把所有的数据结构化、半结构化、非结构化数据放到里面，都可以进行存储，之后根据这些数据进行建模处理，数仓则不同，通常在建模之前就进行数据的一些提取、抽取、分析，所以说它偏向于做事前的建模，而且它的存储通常是结构化、半结构化数据。
引擎方面也不太一样，数据湖是多种引擎都可以用，有多种数据源进行有限的优化，数据仓库是特定的数据引擎，通常选用一种数据引擎，或者说是两三种特定的数据引擎，根据它的数据特点或者业务系统的要求选择特定的数据引擎，经常对数据进行高度优化，甚至数据处理过程高度优化。
项目启动方面也不太一样，数据湖是易启动的，只要你有需求就可以快速的建立数据湖，把非结构化数据、结构化数据进行存储，数据仓库是需要提前规划、提前运作的。
治理方面也不太一样，数据治理方面，数据湖是偏向于数据量比较大，数据仓库也是数据量比较大，但是更强调数据质量。数据湖通常是做一些数据机器学习，做一些数据挖掘，数据仓库偏向于提供给前端的BI展示，可视化方面。
聊完了数据湖、数据仓库之后，我们来看一下2020年左右出现的湖仓一体，湖仓一体是一种将数据湖的灵活性和数仓的易用性、规范性、高性能结合起来的一种新型架构，类似于在湖边搭建的很多小仓库，把数据湖中不同的数据进行有效的分析，或者通过机器学习甚至来检索音视频信息等等处理。
说到了湖仓一体，先看海外的两个产品，第一个是Snowflake，它之前是一直做数仓这个产品起家的，但是随着业务量的逐渐发展，现在它提出了DataCloud理念，这是一个数据云平台的概念，它也逐渐的往湖仓一体方向发展。databricks是2013年由伯克利大学的研究人员成立的，偏向数据湖的概念，现在它也具有部分数仓的能力，所以说这两个产品越来越靠近，他们的产品边界越来越模糊，snowflake可以作为一部分湖的数据处理，databricks可以做一部分数仓的处理，他们逐渐都往湖仓一体的架构演进。
接下来看一下什么是新一代云原生数仓。
新一代云原生数仓同传统数仓相比有以下特点。
第一，传统数仓是在云计算发展之前就已经出现的，1982年左右出现了数据仓库，当时还没有云计算，它通常是采用存算一体的架构，比如Greenplum、ClickHouse都是这样的产品形态。随着云计算的发展，开始把这些产品搬到云上，典型的代表如K8S推出的Redshift，阿里云推出的云ClickHouse等等，相对用户来说不需要基于虚拟机或者物理机，重新去搭整个数仓平台，可以一键化部署出来，性能调优云厂商也会做，升级管理也会做，但是这样的产品形态还是存算一体的架构，只是省了整个的搭建过程，甚至是部分的运维工作，但是还是需要运维整个数仓平台的。
2012年出现了Snowflake产品，讲究存算分离的架构，基于云计算进行构建的，底层基于对象存储，上层的计算节点是可以随意扩展的，所以说跟着业务量进行扩展，包括Databend也是存算分离的架构，基于云原生构建的，底层基于对象存储，上层的计算节点可以跟业务量进行随意扩展。相对于传统数仓来说，其灵活性非常高，业务量繁忙的时候可以增加计算节点，底层存储节点，因为都是存在对象存储之上或者共享资源池，通常对象存储是没有容量限制的，这样只需要增加上层的计算节点就可以了，所以说灵活性非常高。而传统数仓灵活性相对差一些。
讲一下传统数仓和新一代数仓的差异，左侧是传统数仓和新一代数仓的示意图，传统数仓是基于Share-Nothing进行构建的，它的特点首先是计算单元和存储单元是一体的，比如构建在物理服务器或者虚拟机上的，如新增加一个结点，需要将原有数据放到新的节点上来，这就需要保证原有数据安全，做一些备份操作，其次新节点还要校验整个数据的一致性，过程是非常复杂的。
左下图可以看到新一代的数仓通常是基于Share Storage架构构建的，底层是共享存储，可以是对象存储，可以是软件定义存储，其上层的计算节点是无状态的，而底层存储系由对象存储保证的。
右侧列出了传统数仓和新一代数仓的差异，首先从架构地方面：传统数仓是存算一体架构的，而新一代数仓是基于可扩展的存算分离架构的，现在有部分传统数仓也会基于存算分离架构进行改造，可以支持对象存储，但是这种改造其实是半状态，就是一半的状态，它可以把数据存储到对象存储中来，它跟新一代数仓还有差异的，传统的新数仓会基于对象存储做各种优化、调度，而传统数仓是不具备这些的，改造过来只是将数据可以存储到对象存储中来，但依然是传统存算一体架构，需要指定分区、创建索引等，这些都是跟新一代数仓有差异的地方。
存算一体架构有助于实现Serverless架构，新一代数仓是Serverless架构，而传统数仓不是。新一代数仓可以支持Lakehouse（湖仓一体），也可以支持数据湖，可以基于HDFS文件进行处理，而传统数仓不具备Lakehouse功能的。
扩容能力方面，传统数仓是南北向的数据，要保持一致性，它的扩容复杂度是比较高的；而新一代数仓是东西向扩容，是比较容易一些的。
细腻度方面也不一样，传统数仓通常基于KVM进行调度，而新一代数仓基于微服务化进行调度，调度的更精细化一些，速度更快一些。传统数仓不具备多租户概念，而新一代数仓通常都会支持多租户，可根据业务线进行不同的数据处理，可以进行不同业务单元业务结算。传统数仓使用起来要指定分区，手动创建索引，而新一代数仓是无需指定分区，自动化创建索引。
什么是Databend？
Databend具有哪些产品功能特点，能给用户带来哪些价值？
Databend公司团队主要来自于Clickhouse社区，以及国内和海外的大厂，团队人员在数据库和云计算领域具有丰富的经验，贡献过很多开源代码和开源项目，比如Clickhouse、MySQL内核（TokuDB）、RadonDB、NessDB等开源项目。
Databend成立于2021年3月，成立之初获得了高瓴创投和华创资本、九合创投的融资，2022年6月首家通过了中国信通院组织的《可信云-云原生数据仓库通用技术能力》的评审，并获得信通院颁发的《2022年云原生新锐企业》。
Databend是一个使用Rust研发、开源、完全面向于云架构的新一代数仓，提供了极致的弹性能力，致力于打造按需、按量的Data Cloud产品体验。
具有以下的特点，首先内核Databend是完全开源的。第二，真正存算一体架构，计算节点无状态。第三，底层基于对象存储构建。第四，可以做数据集市，做一个Data Marketing，可以产生更大数据价值。第五，操作运维起来非常简便。
这是Databend的部署图，左侧是Databend的节点，主要存储一些源数据信息，中间是它的计算节点，主要是做数据的查询、分析、计算任务，计算节点可以是随意扩展的，跟你的业务量进行扩展。它构建在对象存储之上，可以是AWS S3、阿里云OOS，甚至私有化部署的MINLO等。
目前Databend已经支持的对象存储包括AWS、Azure、阿里云、腾讯云、青云、金山云，包括社区里贡献了谷歌GCP、谷歌的对象存储和华为对象存储。私有化支持Minlo、SeaveedFS、Ceph等等。
开源必然聊到开源社区，Databend是在成立之初就进行了代码开源，也就是Day1就开源，随着一年多的发展，目前已经自然增长到4700多个Stars，其中一半来自海外，有140多位代码贡献者，四成来自公司外的社区，10位左右海外活跃贡献者，包括Apache的顶级成员，包括SAP北美大数据工程团队负责人。
Databend是Rust上开源的第一个数据库类项目，多次上了Rust榜单，同时也上过HackerNew首页，它是世界程序员的一关注内容的科技平台。
右下角是海外著名的投资机构做得世界上所有数据库的排名，Databend大概排在世界所有数据库当中27位左右，也是这些数据库当中最年轻的一个。
接下来了解一下Databend的典型应用场景举例。
Databend可以做数据的归档，以多点为例，前有很多用户商品相关的订单信息，都存储在MySQL数据库当中，随着业务量逐渐增大，每一个月的数据都很大，都需要进行归档的处理，大概它有20多台归档的数据库，每台服务器大概有500TB硬盘，所以说每年光用于数据归档的服务大概就有50万人民币左右，而且是构建在云之上的。之后他们采用了Databend的产品，底层把所有的数据归档到对象存储中，通过Databend。上层开两到三个计算节点，如此进行处理以后，它既可以满足查询的需求，同时也满足归档的需求，为用户带来价值就是节省大概90%的成本，这个成本也可以很好的算出来。
它的服务器从原有的20台降到了2到3台，所以计算单元CPU内存也是非常耗费资金的，所以说通过归档的应用，大概为多点节省了90%以上的成本。
接下来聊一下另一个产品，DatabendCloud，底层核心是构建在开源的Databend内核之上，为用户提供了SaaS化的一站式服务，中间DataWarehouse一核是由Databend驱动的，之上有一个SaaS一体化平台，用户只需要注册用户名密码就可以使用整个数仓平台了，左侧可以把各种数据源，比如说基于MySQL、基于SQLserver数据导入，甚至一些文件进行导入。右侧可以通过Databend loud进行分析，分析完以后提给前端的BI和Machine Learning等等。
对于用户来说，首先不需要维护整个平台了，整个平台都是由Databend维护，用户只需要注册用户名密码，进来以后直接进行连接，就可以达到原有的数仓能力，而且按需付费，需要计算的时候启动一个计算节点，当不需要处理的时候会自动关掉，这个自动关机也是由系统设定的，可以选择一分钟、五分钟、十分钟设定，可以自动关掉，这样对于用户来说达到了一个按需使用、按量计费的目的，节省了用户的成本。
这个图片是我们DatabendCloud申请页面，可以通过申请平台和网址进入到DatabendCloud进行申请，注册申请完就可以开通DatabendCloud，用户就可以直接使用了。
Databend典型用户中，多点是做数仓归档处理的；快手是用到了Hive功能，它原有的数据都是存在Hive中，利用Databend进行数据的分析处理；新加坡比特币交易所主要用Databend进行日志的处理，而且是海量日志PB级数据的处理；茄子快传主要利用Databend具有数仓的分析能力，作为它其中的一个分析平台，替换原有的Presto系统；Voyance为非洲银行提供类似于Snowflake产品形态的公司，它提供的是一个可视化的拓扑、可以展示的DataCloud平台，内核也是基于Databend构建的。
（本文根据Databend 联合创始人王吟演讲速记整理而成，未经过本人审阅。）
