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title: '数据所在，计算随行：Databend 的 2023 年度总结'
date: 2024-02-28
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description: '2023 年是 Databend 为用户和客户全面交付 Data Cloud 数据云平台的一年，真正实现了「数据所在，计算随行」的理念，即将计算力带至数据之处，致力于为用户交付更澎湃的算力。'
tags: [databend, 2023]
category: Company
authors:
  - DatabendLabs
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# 数据所在，计算随行：Databend 的 2023 年度总结

2023 年是 Databend 为用户和客户全面交付 Data Cloud 数据云平台的一年，真正实现了「数据所在，计算随行」的理念，即将计算力带至数据之处，致力于为用户交付更澎湃的算力。

Databend 自 2021 年开始研发，「三年之期已到」，**作为 Snowflake 的开源竞品**，Databend 会交出怎样的一份答卷呢？让我们一起看看吧。

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## **Large Scale，直面规模化挑战**

以往第一个 Part 是留给开源/社区的，但是今年我们将第一个部分留给用户，谈「规模化」。

一方面，越来越多的用户信任并选择 Databend，应对生产环境中的海量数据分析场景，我们已经服务于广告投放、医疗健康、AIGC、电信服务、快递物流、企业服务等多个行业，为**技术栈现代化、数据汇聚平台、数据归档、广告投放分析、用户行为分析**等多个场景贡献力量。

![](/img/blog/sync/2023databend-2025-03-28-16.58.56.png)

> - Databend 提供高性能低成本的查询解决方案，支持标准 SQL 和自动索引，减少研发运维的学习成本。Databend 在 DMALL 除了 **TiDB、** **MySQL** **数据归档场景**外，又添加一新场景： **日志归档与实时查询**，10 亿数据量级下，常用查询均可做到秒级响应。
> - Databend 能够基于对象存储提供高性能查询，数据迁移成本低，并且兼容原有协议和查询语句。使用 Databend 替换 CDH，某医药集团**大表查询和历史归档数据关联查询场景**下，查询加载速度提升 2 倍，存储成本降低为本地盘多副本模式的 1/15。

另一方面，Databend 所处理的数据也在规模化，凭借存算分离、算算分离、读写分离的能力，直面业内顶级的数据分析场景。除了云和私有化部署之外，也解锁了混合云的新姿势。

> - Databend 能够应对超大规模数据导入和分析场景，结合读写分离策略，在**单表数据数万亿行、原始数据超 10 PB** 的场景下，可以做到秒级写入、秒级读取。
> - Databend 采用了存算分离的设计理念，既增强系统的灵活性和扩展性，又优化多租户环境下的读写分离策略，显著提升性能、安全性和稳定性。万全网络中台架构**从 Greenplum 成功迁移到 Databend**：查询性能增加了 3.7 倍，数据导入性能提高了 1.5 倍，数据导出速度提升了 2.5 倍，存储效率增加了 2 倍，同时 schema 维护的效率也提高了 4 倍。
> - 凭借 Databend 对存储和计算资源的优化，在**数据湖场景（数据汇聚平台）**中，帮助用户实现按需按量付费模式。Databend 的数据压缩技术可以将用户数据压缩比提高至 8 - 15 倍，同时，结合高效的 ETL/ELT 工作流，用户能够更便捷地完成数据的清洗和整理工作。

## **More** Connectivity，打破数据孤岛新范式

Databend 致力于打破数据孤岛，帮助企业更合理地管理和利用现有的数据资源和计算资源。通过构建更加开放的数据生态和统一的数据管理抽象，Databend 可以助力用户整合公有云、私有云和边缘设备，自如地管理和处理超大规模数据。

![img](/img/blog/sync/2023databend-2025-03-28-17.05.04.png)

在 2023 年，Databend 的着眼点在于如何让数据更加高效流转，让数据活起来、用起来。我们提供了一站式的 ETL 数据处理工作流：

- 对接丰富的数据存储服务，利用 Stage 打通数据中转链路
- 支持接入丰富的数据源和数据格式，提供数据清洗与转化能力，让数据立等可用
- 提供替换、合并、数据流等多样化数据更新方式，保持数据新鲜度和可用性
- 打造数据开放生态朋友圈，帮助数据「引进来」和「走出去」

> - Databend 支持对 JSON 的高效查询处理，利用 Databend Cloud 的高效数据摄入能力和丰富的可视化集成支持，某 AIGC 初创公司的**用户行为分析**成本降低至原有方案的 1/10。
> - Databend 支持混合云架构以优化私有化部署成本，结合 Databend Cloud 的弹性计算能力，某短视频内容产业客户采用**混合云方案**，在环境规模和 IT 成本限制的前提下满足大规模数据分析的算力调度需求。

云数据库或者新一代数仓，并不是 Databend 的最终目标，我们希望通过构建 Connectivity Cloud Database 的范式，为用户创造更具联通性的数字未来。

## **Crest of Innovation，勇攀数据库之巅**

没有持续投入创新和研发，再好的理念也只是空中楼阁。前一部分讲述了理念，接下来我们将介绍 Databend 在 2023 年迭代过程中取得的一些进展。

### **性能登顶与资源调度优化**

TPC-H 是一款面向商品零售业的决策支持系统测试基准，在 TPC-H SF100 测试中，我们利用 22 条查询和接近 6 亿行数据**综合评估 Snowflake 和 Databend Cloud 的性能与成本**。Databend Cloud 以不到一半的成本实现了更高性能，有关测试详情与复现方式，请参考 [https://docs.databend.cn/guides/benchmark/tpch](https://docs.databend.cn/guides/benchmark/tpch).

![img](/img/blog/sync/2023databend-2025-03-28 17.08.41.png)

ClickBench 是 ClickHouse 发起的分析型数据库性能测试排行榜，收录了 Snowflake、ClickHouse 等 50 多个主流分析型数据库的测试结果，采用公开标准来衡量数据库的性能。2023 年 3 月，在三种不同机型测试中，**Databend 的导入性能均获得第一名**，Hot Run 查询下，我们有一个机型是第一名，其他两个机型分别是第二，第三名。

![img](/img/blog/sync/2023databend-2025-03-28-17.09.54.png)

（数据采集自 benchmark.clickhouse.com，2023 年 03 月）

此外，Databend 的 Python 绑定的出色性能和高效资源调度能力也得到用户认可，以是少数几个提供 Python API 且能够在资源有限条件下完成复杂查询的 SQL 数据分析工具之一。

### **迭代：更贴心的一站式 Lakehouse**

2023 年，Databend 的形态更加贴近 Lakehouse，我们提供一站式的数据分析解决方案，覆盖数据全生命周期，并特别增强以下能力：

- 更强劲的数据处理能力，支持在导入数据过程中进行数据清洗，`MERGE INTO` 和 `ATTACH TABLE`，保证数据始终就绪。
- 更完备的类型和函数支持，丰富的 JSON 处理函数和 GEO 地理位置函数。
- 更自如的数据源集成：提供 `CONNECTION` 复用访问凭据，支持 Delta Table 和 Iceberg 表引擎。
- 更全面的安全策略和权限模型，涵盖网络、密码、用户访问控制等。

此外，Databend 也正式推出企业版，以提供更丰富的高级特性，助力用户业务成功：

- **计算列（Computed Columns）**：通过表达式从其他列计算生成数据的列，使用计算列可以将表达式的数据存储下来加快查询速度，同时可以简复杂的查询表达式。
- **`VACUUM TABLE`** ：从表中永久删除历史数据文件来释放存储空间，有助于优化系统性能。
- **聚合索引**：通过预计算与索引聚合技术，聚合索引可以满足高性能查询；支持自定义索引，支持业务的不同需要。
- **数据脱敏**：基于角色的数据掩码策略，保护您的敏感信息；在提供默认安全的同时保证数据的可用性，满足业务合规需求。
- **Serverless Background Service** ：自动发现数据写入之后需要压缩、重排序、清理的表，无需其他服务，也无需手动操作，自动触发对应表的维护工作，降低维护负担。

> Databend 目前支持的企业级特性可以访问下方链接获取：
>
> https://docs.databend.cn/guides/products/dee/

**用户业务从 Snowflake 转换到 Databend / Databend Cloud 几乎没有迁移和使用成本。**我们也提供了详细的特性对照表，可以访问 https://github.com/datafuselabs/databend/issues/13059 获取。

![img](/img/blog/sync/2023databend-benchmark.jpeg)

### **AI** R&D，探索大模型驱动的产研工作流

今年最火的关键词莫过于生成式 AI，Databend 也是最早一批投入精力探索大模型与数据库结合的项目。我们在 Databend 中内置了 AI 函数，支持通过 SQL 调用 OpenAI 兼容 API、创建了开源的知识库问答方案 AskBend。

![img](/img/blog/sync/2023databend-2025-03-28-17.15.09.png)

随着 Databend 开源社区的快速发展，新功能的持续增加和现有功能的优化提出了新的测试挑战。除了原有的严格且丰富的测试方案之外，我们还引入了 GPT-4 作为质量保障的一个关键环节，帮助我们执行正确性和优化器层面的测试，智能挖掘潜在的 bug，确保稳定性。

![img](/img/blog/sync/2023databend-2025-03-28-17.16.19.png)

目前，我们开源了一套由 GPT-4 驱动的数据生成和结果集校验方案，可以访问 https://github.com/datafuselabs/wizard 获取，其中包括：

- **双缝探测模型**：比较当前 PR 版本与主分支（main）版本的结果集来进行验证。
- **结果集正确性模型**：对照其他数仓方案，确保 Databend 的结果集的正确性。

除此之外，Databend 的工作流中也包含丰富的 AI 基础设施，文档团队可以借助 GPT-4 改善文档质量、进行多语言支持，并且提供更符合业务需要的用例，大幅解放生产力。

## **Beyond Code，构建更棒的社区**

![img](/img/blog/sync/2023databend-2025-03-28-17.17.47.png)

_(采集自 ossinsight.io，数据更新略有延迟)_

开源，是 Databend 团队不变的初心。在过去一年里，Databend 主 Repo：

- 新增约 1900 star，star 总数量达到 6963。
- 新增 PR 约 3700 个，总 PR 数量达到 9100+ 。
- 解决 Issue 1100 余个，累计已解决 Issue 接近 4200 个。
- 新增 33 位贡献者，在特性支持、功能完善、文档等多个不同方面贡献力量。
- 总计提交次数突破 30000。

Databend 团队在 2023 年也积极举办和参与各项技术分享活动，共话技术创新：

- 举办 7 场线上 Data Infra 分享和 1 场线下的 Rust Tuesday
- 参与包括 InfoQ、3306π、Rust 中文社区等伙伴举办的多场分享活动

除了贡献者社区和合作伙伴社区的不断发展之外，2023 年的重要变化是，Databend 的用户社区得到进一步的壮大，我们的缘分从代码开始，又在代码之上建立了更加广泛和深刻的联系。感谢大家的一路支持与陪伴，我们期望与大家有更多机会，共同畅聊数字未来。

## **Crafting the Future，展望 2024**

对于 Databend 团队而言，2023 年是一个重要的里程碑，我们直面了规模化挑战，获得了客户的认可与信赖。

2024 年，我们的目标是基于 Databend，通过 SQL 交付包括 CPU 和 GPU 资源在内的更多算力，Compute Where Data Lives: Swift, Smart, Seamless，服务于更多数据科学场景，让算力更加触手可及。

> 当前 Databend 的 2024 年开源产品路线图正在讨论中，也欢迎大家关注和参与：https://github.com/datafuselabs/databend/issues/14167