Q： 华创资本

A： 张雁飞 Databend创始人、CEO

Q1：2021年选择创立 Databend，彼时看到了哪些机遇？

张雁飞： 2020年 Snowflake 上市，上市之初市值高达1000亿美金，Snowflake 是新一代基于存算分离架构的数仓，而当时业界大部分还是传统数仓如 Greenplum、ClickHouse 等，也没有开源版的 “Snowflake”，对于海外用户，会发现 Snowflake 越使用成本越高，对于中小类客户来说，成本依然很高。而在国内，数仓产品都是 PaaS 类产品，尚未有 SaaS 模式的产品。这些都是我们看到的机会。

Q2：如果用一句话描述 Databend，你希望是什么？

张雁飞： Databend 名字渊源于相对论。由于物质的存在，时间和空间会发生弯曲，这就是相对论的 Time Bend。我们期望 Databend 的出现可以让用户重新审视数据，从而挖掘数据中存在的更大价值。Databend 是一个使用 Rust 研发、开源、完全面向云架构的新一代云原生数仓，特点是开源、快、节省成本。我们提供极速的弹性扩展能力，致力于打造按需、按量的 Data Cloud 产品。

Q3：成立之初，Databend就选择开源的考虑是什么？云原生数仓解决了什么问题，有哪些技术挑战？

张雁飞： 如果做 Data Infra，建议从第一天就走开源模式。开源一方面解决了用户的信任问题，另一方面可以快速研发产品，目前我们社区外部活跃贡献者跟公司人数差不多。他们贡献了很多重量级的功能，例如 Hive 的集成等。同时，开源可以帮助提升产品的知名度，我们社区关注者中有一半来自海外，这是跟国内很多开源产品不一样的地方。开源是我们的基因和信仰，我们希望做出世界级的开源产品。

云数仓主要满足用户海量数据的分析和处理需求，进一步可以对接数据湖产品，形成湖仓一体平台，即在一个平台即可以处理结构化、半结构化、非结构化数据。除此之外，Snowflake 还提供数据集市，一份数据可以提供给很多用户使用。例如，一份公开的新冠相关数据，可以供 Snowflake 上多家用户使用。要实现这样的数据集市，必须具备真正的存算分离架构和多租户体系。这对很多传统数仓而言，几乎相当于把现有产品从头再构建一遍。

云原生数仓不仅仅是将数仓部署到云上这么简单，而是一个一体化的方案和生态系统。尽管存算分离是实现云原生数仓的基础，但它只是开始，还有许多其他具有挑战性的功能需要研发。

Databend 定义为云原生的弹性数据库，在设计之初不仅做到计算存储分离，每一层的极致的弹性都是设计主要考量点。Databend 主要分为三层：MetaService Layer、Query Layer、Storage Layer，这三层都是可以弹性扩展的，意味着用户可以为自己的业务选择最适合的集群规模，并且随着业务发展来伸缩集群。

Databend架构图

Q4：Databend已经开始内测使用，目标客户类型和应用场景是？构想的商业化模式是？

张雁飞：我们产品适用的目标客户类型多样，包括金融、电商、医药、广告等行业，主要做日志分析、用户行为分析、趋势分析等大数据业务。

目前构想的商业模式是通过 Databend Cloud 为用户提供SaaS服务，通过Databend 提供支持服务。

Databend 的目标不会改变，始终追求性能和弹性。随着云基础设施越来越完善，大家对按量付费和弹性的需求非常强烈。同时，Databend 既可以云端部署也可以私有化部署。

Databend 会向着 Serverless 方向持续迭代。Serverless 意味着把资源的调度做到更加精细化，云数据库的计算节点可以和一个函数一样，使用的时候拉起，使用完毕后销毁，只需要按照使用付费，资源调度会非常精确。

我们预计2023年1季度正式推出 Cloud 版本，目前已经开启内测，收到了近百家海内外企业和用户的申请。目前，有一些北美初创企业已经接入生产使用。云是 Databend 商业化战略的重要部分，也是 Databend 这个开源项目的重要用户。Databend Cloud 是围绕 Databend 打造的一款易用、低成本、高性能的新一代大数据分析平台，让用户更加专注数据价值的挖掘。Databend Cloud 上线了国际版和国内版两个可用区，欢迎有需要的小伙伴申请试用。

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Q5：目前的种子用户主要来自哪些行业？Databend 解决了它们哪些痛点？

张雁飞： 目前种子用户主要是来自互联网行业，如：微盟这个用户，将系统日志和数据库日志导入到 Databend 中，利用 Databend 来做合规性检查。Databend 还帮助多点解决数据归档的问题，之前多点每个月初将上个月数据归档到一台 MySQL 数据库中，共有20多台服务器存储归档数据，采用 Databend 后，所有数据存储到对象存储中，只需要2台服务器做查询，帮助多点节省了90%以上的成本。还有一个新加坡客户 Digifinex，之前采用 ClickHouse 做日志分析，由于 ClickHouse 维护和扩容都不方便，且成本较高，采用 Databend 后，维护更简便，成本更低。

根据可统计信息，每天约 700TB 数据在使用 Databend 写入到云对象存储并进行分析，用户来自欧洲、北美、东南亚、非洲、中国等地，每月为他们节省数百万美元成本。

Q6：我们注意到 Serverless 技术在海外取得了更进一步的发展，Serverless 对于数据分析领域意味着什么？

张雁飞： Serverless 是一种云计算应用程序开发和执行模型，开发人员能够构建和运行应用程序代码，而无需提供或管理服务器或后端基础设施。Serverless 体现了一种架构思想，对于数据分析型数据仓库，需要基于这种思想去构建，产品需要具备以下特点：第一是弹性伸缩，而为了实现资源的弹性伸缩，就需要将计算资源和存储资源分离开，分别具备弹性伸缩的能力，计算资源无状态，可以随时增加或者减少资源，存储构建在无限量的存储资源池上；第二，用户可以按照资源使用量来付费，即按需付费；第三，运维简便，用户无需关心服务器的状态，只需要关心业务即可。

Q7：Databend 的产品技术在过去一段时间实现了快速的迭代，在你看来，做对了哪些事情？

张雁飞： 首先，我们团队对数据库内核很熟悉，有着丰富的工程经验，目标很明确，技术路径也很清晰。Databend 是从0代码开始研发，没有历史包袱，出现任何问题，团队成员都可以快速定位并解决问题。

其次，Databend 从第一天就是开源的，培育了一批优质的外部开发者为 Databend 贡献代码，通过开源社区的力量促进了产品的迭代，并快速吸引了第一批种子用户使用。

最后，我们选择了一个好的工具——使用 Rust 语言进行开发，提高了 Databend 的研发效率，极大地缩短了一个庞大复杂的数据库的开发周期。目前， Databend 经过一年多的研发，目前已经有一批用户在生产使用并稳定地支撑业务。

数据库内核，尤其是 Cloud Data Warehouse 研发是一个很酷和充满挑战的工作，因为这块目前还是个荒地，我们也是一边探索一边工程实践，正因如此才充满了乐趣。

在组建 Databend 内核研发团队时，我们把眼光放到了全球，现在中国、美国、新加坡都有我们的内核研发人员，未来可能还会有其它国家的同事参与进来。团队现在主要以 ClickHouse 头部贡献者为基础 ，加上阿里、Google 等公司的朋友组建的内核团队，一个不到20人的“特种兵”团队，且都是在数据库领域摸爬滚打多年的实战老手。

Q8：在一些新的数据分析领域，如Web3，Databend是否也可以应用？

张雁飞： 是的，Databend 作为云数仓属于基础设施，基于 Databend 的多租户体系和存算分离架构，结合强大的 Semi-Structured 数据类型处理能力，对这些链上数据进行快速分析，一份数据能够提供给很多用户使用。

Q9：与传统的数据仓库相比，新一代数仓产品有哪些优势？

张雁飞： 优势主要有三点： 首先，整体架构基于云来考虑，传统数仓成立之初，云计算尚不成熟，架构更多是基于传统物理机或者虚拟机进行调度。 新一代云数仓是构建在云计算基础之上，采用 Serverless 架构，利用 k8s 进行微服务调度，实现更快的调度效率，更简单的维护。

其次，传统数仓都是基于本地盘做存储，一旦空间不够，涉及存储的扩容，会很麻烦。即使传统数仓进行改造支持了对象存储，但也仅限于把冷数据归档到对象存储中。新一代数仓架构是基于对象存储的特点而设计，充分发挥对象存储适合高并发的优势。

最后，新一代数仓实现了存算架构的完全分离，计算节点无状态，可以根据计算量按需增加或者减少计算节点。而传统数仓采用存算一体架构，扩容或者减少集群的操作都很复杂。

Q10：从“工具出海”到“全球化 SaaS ”，全球化正在成为软件公司创业的一个趋势。你如何看待？中国团队做全球化 SaaS 有何优势？

张雁飞： 我们可以看到海外特别是北美、欧洲的软件基本都是提供 SaaS 的产品，这个趋势很明显，国内还处于 PaaS 向 SaaS 转化的过程中，需要有一个过程。中国团队在技术积累、应用场景方面有很多经验，虽然相对于欧美，中国团队做 SaaS 产品起步晚，但可以采用最新的技术架构来构建产品，通过最新的技术手段降低产品成本。

Q11：中美不同的云市场格局，对数仓厂商的发展带来何种挑战与机遇？与海外云原生数据库，如 Snowflake 相比，Databend 有哪些差异化优势？

张雁飞： Databend 相对于 Snowflake 来说，还很“年轻”。有利的方面是，Databend 采用了最新的技术栈和系统架构来构建新一代 Data Cloud 平台，在资源精细化调度、资源利用率方面都优于 Snowflake，成本也更低，我们基本做到了 Snowflake 成本的50%，仍然还有着不错的利润空间。这对有数据分析需求的客户来说，多了一种理想的选择。不过，Databend 还很年轻，在产品功能和生态方面还需要进一步完善，更重要的是我们有着一个充满生机的开源社区。

Q12：随着我国信息技术的不断发展，企业数字化转型已经成为必然的趋势。这给数仓企业带来哪些机遇与挑战？

张雁飞： IDC 预测，随着企业数字化转型，到2026年，中国大数据 IT 支出将达到360亿美元，这给数仓带来的巨大的市场机会。越来越多的数据需要分析，带来的直接需求是数仓的性能要求进一步提高，成本需要进一步降低。同时，对数据交换也有了需求，例如各地方政府的大数据交易所。

这些需求对提供数仓产品的企业来说，不仅需要提升和优化性能，在架构层面也需要创新。如果需要具备数据集市的功能，就需要数仓具备多租户体系和数据能共享的功能，为了实现数据共享需要把计算和存储分离，所以在数仓产品的架构方面必须是计算存储分离的架构。

Q13：未来的市场，需要具备哪些特性的分析型数据库软件？

张雁飞： 从海外 Snowflake 和 Databricks 这两个明星产品的发展来看，第一，是湖仓一体，Snowflake 和 Databricks 两家产品边界越来越模糊；第二，是分析型产品的上下游结合，尤其是跟数据抽取、数据治理、数据建模等产品的结合；第三，是数据集市使用者越来越多。

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