下一代数据架构全景:云原生实践、行业解法与 AI 底座 | Databend Meetup 成都站回顾
3 月底,Databend 2025 开年首场 Meetup 在成都多点公司成功举办!活动特别邀请到四位重量级嘉宾:多点科技数据库架构师王春涛、多点DMALL数据平台负责人李铭、Databend联合创始人吴炳锡,以及鹏城实验室王璞博士。在春日的蓉城,嘉宾们与来自马上消费金融、多点、中国电子云等企业的用户和技术爱好者们齐聚一堂,展开了一场深度技术交流,共话云原生湖仓与 AI 基础设施的前沿趋势,拆解
Databend Cloud 如何给游戏行业数据分析带来 10 倍收益提升?
游戏业务需求非常多,如运营层、玩法层、经济层等。比如四五个人组成的一个流量小组,要投放 100 万流量,这个时间段内能否赚回这 100 万?这几天如何分析数据?对于这样的数据分析需求,如果还用传统的方法做成看板展示,基本上不太现实。这种时候,团队通常会直接使用 SQL 查询,再把数据导出到 Excel 表里。一个个灵活的需求都是这样去实现分析的,需求量极大。此外,游戏行业的数据工程师经常会面对堆积
理解 Calvin 的架构设计与工作原理
作者:张炎泼(XP) Databend 分布式研发负责人本文目的: 旨在提供一个直观的视角,帮助读者更好地理解 Calvin 的架构设计与工作原理。Calvin 设计目标与核心机制简介Calvin 是一个针对分区式数据库系统设计的分布式 transaction 调度与复制层,其目标是在保证线性可扩展性和高可用性的同时提供完整的 ACID transaction 。为了解决传统分布式 t
Databend Cloud Dashboard 全新升级:直击痛点,释放数据价值
自 Databend Cloud 上线以来,我们一直致力于为用户提供高效的数据处理与可视化体验。早期,我们在工作区的“图表”区域推出了轻量级可视化功能,支持积分卡、饼图、柱状图和折线图四种展示方式。这些功能简单易用,基本满足了用户对数据可视化的日常需求。然而,随着用户规模的增长和使用场景的多样化,一些深层次的痛点逐渐浮出水面。这些问题不仅影响了用户体验,也促使我们重新审视产品功能,寻找更优的解决方
Databend 产品月报(2025年3月)
很高兴为您带来 Databend 2025 年 3 月的最新更新、新功能和改进!我们希望这些增强功能对您有所帮助,并期待您的反馈。仪表盘共享您现在可以在 Databend Cloud 上与组织内的所有人或特定个人共享您的仪表盘,并选择以下权限级别之一来控制他人对其的访问方式:只读 (Read Only) :查看仪表盘,但无法进行更改或运行查询以获取最新结果。执行(Execute) :运行查询以获取
从 Snowflake 到 Databend Cloud:全球游戏平台借助 Databend 实现实时数据处理
导读:某全球游戏平台为全球数百万玩家提供实时的技能型游戏体验与无缝的实时互动。对该游戏平台而言,保持数据的实时更新和实时分析,对提升玩家互动和留存率至关重要。他们在使用 Snowflake 进行实时数据摄取和分析时遇到了重大挑战,且成本居高不下。为了更高效地实现实时数据分析,该平台从 Snowflake 迁移到 Databend Cloud,成本降低了 50%,实现了具有秒级任务支持的实时数据 E
Databend 产品月报(2025年2月)
很高兴为您带来 Databend 2025 年 2 月的最新更新、新功能和改进!我们希望这些增强功能对您有所帮助,并期待您的反馈。从 MySQL 迁移到 DatabendDatabend 推荐使用 db-archiver 进行 MySQL 批量迁移,使用 Flink CDC 进行实时变更数据捕获(CDC)迁移。教程已更新:使用 db-archiver 从 MySQL 迁移使用 Flink CDC
Databend Cloud 通过 SOC 2 和 GDPR 认证,助力用户实现数据安全与隐私保护的双重保障
随着数字化时代的到来,数据已经成为企业最重要的资产之一。而随着数据使用的日益广泛,如何确保数据的安全性和隐私保护,也成为了全球企业面临的共同挑战。为了应对这一挑战,我们非常高兴地宣布,Databend Cloud 平台近日通过了两项国际权威认证——SOC 2 和 GDPR认证,这一重要进展不仅意味着Databend Cloud 在数据安全与隐私保护方面迈出了坚实的步伐,也进一步增强了全球客户对平台
Databend 基于青云 DeepSeek-V3 服务拥抱技术创新
随着业务的飞速发展, 依托创新数据处理技术来为众多企业提供云原生湖仓解决方案的 Databend,面临着用户日益增长的复杂数据处理需求,从 2023 年起便开始探索将大模型能力引入湖仓,对算力和 API 稳定性提出了近乎苛刻的要求,青云科技旗下基石智算CoresHub 提供 DeepSeek 稳定的 API 调用,为 Databend 的能力创新筑牢了坚实基础。业务创新拥抱 DeepSeekDat
Databend 产品月报(2025年1月)
很高兴为您带来 Databend 2025 年 1 月的最新更新、新功能和改进!我们希望这些增强功能对您有所帮助,并期待您的反馈,祝您新春快乐!本地计算集群现在,您可以使用 SQL 命令管理本地计算集群,从而更轻松地在自托管的 Databend 环境中创建、扩展和提升查询性能。CREATE WAREHOUSE my_warehouse ( ASSIGN 1
Databend x 沉浸式翻译 | 基于 Databend Cloud 构建高效低成本的业务数据分析体系
「沉浸式翻译」是一个非常流行的双语对照网页翻译扩展工具,用户可以用它来即时翻译外文网页、PDF 文档、ePub 电子书、字幕等。它不仅可以实现原文加译文实时双语对照显示,还支持 Google、OpenAI、DeepL、微软、Gemini、Claude 等数十家翻译平台服务的自定义设置,在网络上好评如潮。随着用户量持续增长,其运营和产品团队希望在尊重用户隐私的前提下,通过业务数据为业务增长研究提供决
Databend 2024 年度总结:乘势而上,创新无止境
关于 DatabendDatabend 是一款开源、弹性、低成本,基于对象存储也可以做实时分析的新式数仓。期待您的关注,一起探索云原生数仓解决方案,打造新一代开源 Data Cloud。👨💻 Databend Cloud:https://databend.cn📖 Databend 文档:https://docs.databend.com💻 Wechat:
信创、湖仓一体化、AI+DB,2024年数据库&湖仓发展总结与展望
作者:吴炳锡时光荏苒,转眼间 2025 年已然来临,这又是我从传统 OLTP 数据库领域转向云原生湖仓 Databend 的第三个年头,这段转变恰如一场快速的旅程,让我深感这一年如飞箭般迅速。展望未来,我意识到,尽管数据库行业正面临明显的瓶颈,湖仓领域却蕴藏着无尽的潜力,而 AI 的崛起将进一步提高从业门槛。以下,我将从四个方面与大家分享我对 2024 年数据库&湖仓的回顾与思考:1. 数
如何构建云原生时空大数据平台?
在现代企业中,随着对技术的依赖日益加深,空间数据的重要性愈发显著。它通过结合地理成分(如纬度、经度、地址、邮编等)与业务数据,成为解决复杂问题的重要工具。地理空间数据可从多种来源获取,例如卫星影像、传感器网络和现场调查,广泛应用于优化业务流程、提升效率及推进智慧城市建设。无论是优化门店选址、提升物流配送效率、推动智慧城市建设,地理空间数据的高效处理都能极大地提升数据价值。在 Data Infra
Databend 产品月报(2024年12月)
很高兴为您带来 Databend 2024 年 12 月的最新更新、新功能和改进!我们希望这些增强功能对您有所帮助,并期待您的反馈,祝您新年快乐!临时表您现在可以创建一个临时表,该临时表在会话结束时会自动删除。临时表仅在创建它的会话中可见,并在会话结束时自动删除,所有数据都会被清除。要创建临时表,请使用 CREATE TEMP TABLE 命令。CREATE [ OR 
使用 Testcontainers 轻松集成 Databend 测试环境
作者:韩山杰 Databend Cloud 研发工程师 https://github.com/hantmacTestcontainers 是一个开源库,用于提供一次性的、轻量级的数据库实例、消息代理、网络浏览器,或者任何可以在 Docker 容器中运行的服务。其核心特点是:一次性:测试完成后可以直接丢弃轻量级:启动快速,资源占用少基于 Docker:利用容器技术实现隔离主要可以用到以下场景:数据库
云原生数仓 Databend 为什么使用 Rust 开发?
Databend 是一个使用 Rust 研发,基于对象存储设计的新一代的云原生数据仓库产品。它实现了真正的存储与计算分离架构,能够提供高性能、低成本、按需按量使用等能力,兼容 MySQL、ClickHouse 协议,提供了极速弹性扩展能力+强分布式,致力于解决大数据分析成本和复杂问题。Databend 在设计之初就全面拥抱云原生理念,将存储和计算完全解耦,将对象存储作为存储层,使用云对象存储来持久
告别 Kafka,拥抱 Databend:构建高效低成本的用户行为分析体系
用户行为数据埋点指标是数据仓库中不可或缺的重要数据源之一,同时也是企业最宝贵的资产之一。通常情况下,用户行为数据分析包含两大数据源:用户行为分析日志和上游关系型数据库(如 MySQL)。基于这些数据,企业可以进行用户增长分析、用户行为研究,甚至通过用户行为分析精准排查用户问题。用户行为数据分析的挑战用户行为数据分析的特点决定了要构建一套可扩展、灵活且低成本的分析架构并非易事,具体表现在以下几个方面