【Y 新闻】YMatrix 成立三周年，三岁的我们还真是“不简单”

三年的时间足够短，眨眼间我们已不知不觉度过了数个三年；但是三年的时间也足够长，这期间足够一个人完成从学校到社会的过渡，也足够一家企业实现从青涩到成熟的转变。

转眼到了 2023 年 8 月 24 日，是 YMatrix 成立后的第三个生日。在这三年期间，从最初人数只有个位数的创业小队，成长为今天百人规模，人员分布在北京、成都等地的“分布式”办公团队；从 3.0 到 5.0，YMatrix 以时序数据场景为切入口，对超融合数据库进行稳步迭代。时至今日，YMatrix 正在从一款数据库工具，逐渐向数据库生态演进。

在这一过程中，四维纵横核心创始团队始终在思考着未来的发展路线，经过 3 年时间的磨合，YMatrix 从 3.0 到 5.0，从广义架构层面到狭义功能能力层面，从外在用户体验层面内至场景应用设计层面，数据库的存储、性能等指标都得到了飞速增长，为用户体验带来了数倍的提升。

就在三周年前夕，四维纵横获得了来自资本市场的再次肯定，完成了 B 轮融资，用友、顺义产业基金领投，广州同创基金跟投。在资本寒冬的 2023 年，持续性的资本涌入也在推动着四维纵横向数据库技术的深水区进一步迈进，更是市场对于 YMatrix 超融合数据库定位与前景的肯定。

形态，向着超融合迈进

每个时代都有不同的时代需求，也有不同的时代诉求，每个时代也有其最主要的玩家，因此需要为时代而生的产品服务，当下我们已经走过了信息化时代和大数据时代，进入了数智化和万物智联的时代。

2022 年 10 月，YMatrix 正式发布了 5.0 版本，这也标志着 YMatrix 在当前数智化和万物智联的时代下，正式将自身定位为一款“为时代而生的数据库”。

关于超融合，其“融合”并非只是一味功能层面的堆砌，而是真正为用户提供了一套基础设施级别的数据库。超融合数据库理念，基于多微内核架构，同时支持时序 + OLAP + OLTP+向量。既可游刃有余地应对海量时序数据的写入及存储挑战，也同时提供强大的查询分析能力，更可以实现多模数据（关系型、时序、JSON、文本、GIS 等等）的多维交叉分析。

目前，YMatrix 在国内率先以一套数据库系统，通过信通院“时序数据库”和“分析型数据库”的全部功能项认证。这充分证明了 YMatrix 功能的丰富性，而更重要的是，这也印证了 “时序与分析”不再割裂的理念得以落地实现。

具体内容可点击：

https://ymatrix.cn/article/110

功能，向着更高效迈进

存储

MARS 存储经过三个版本的迭代已经发展成为成熟的综合性存储引擎，作为超融合数据库理念的重要组成部分，MARS 存储在时序场景，TP 场景以及 AP 场景均进行了极致的优化，在解决了以往存储引擎中存在的写入性能，压缩，查询以及 IO 效率等问题的同时，摆脱了以往单存储引擎单场景专用的窘境，实现了数据写入、单表查询、多表关联查询、事务查询并发（TPS）、算法建模分析等六大方向全面实现性能突破。

性能

性能保障是数据库系统一切特性的基石，在 5.0 版本发布之初，YMatrix 便提出了包含“写入能力、时序查询能力、单表 OLAP 分析、多表关联 OLAP 分析、Machine Learning 性能以及 OLTP 能力”在内的共六项关键性能指标，并且 YMatrix 在这些方面均取得了的性能突破：

• 在真实生产场景下，仅 5 台服务器的写入速度可达 1.52 亿数据点/秒；

  
  

• 对比时序数据库独角兽 TimescaleDB，查询耗时（tsbs 基准测试）是 YMatrix 的 5.1 倍；

  
  

• 对比知名 OLAP 数据库产品 Clickhouse，YMatrix 在 SSB 基准测试上快 27% （新的 GA 版本将再次刷新，敬请期待最新的测试数据公布）；

  
  

• 对比 MPP 数据库主流厂商 Greenplum，YMatrix 在多表关联分析场景上实现了 10 倍的性能提升；

  
  

• 对比全球流行的开源大数据平台 Spark，YMatrix 在机器学习场景上的性能是其 8 倍；

  
  

• 在 Intel 实验室的 TPC-B 国际标准测试中，YMatrix 主键查询 TPS 高达 160 万。

产品，向着生态化迈进

可视化运维作为降低企业应用数据库门槛的重要途径，为了让 YMatrix 更加易用、门槛更低，专为 YMatrix 而生的 MXUI 承担着帮助用户在浏览器中快速完成一套数据库集群部署与维护的重要工作。

此外，除部署关闭集群等操作之外，通过图形化管理平台 MXUI，用户可实现自定义查询监控、写入测试、查询测试等功能，为用户提供更加简洁易用的数据库管理方式，带来从数据库部署到运维的一站式体验。

MatrixGate 是 YMatrix 提供的一个数据写入套件，通过对外暴露统一的数据接口，在内部形成一整套完整的机制和通信协议来与数据库对接，以此保障写入性能，并可通过横向扩展的的方式保障高并发。目前实测 MatrixGate 可以承载上亿点每秒的写入，可做到毫秒级的写入延迟，同时支持 ACID 特性，保证全链路数据强一致性。

MatrixShift 是 MatrixDB 自带的高性能流式数据加载工具，工具目前支持全量迁移、反向迁移、增量迁移、哈希分布等数据分布策略，实现了由 Segment 直接到 Segment 的数据传输，消除通常迁移操作中可能出现的单点瓶颈。MatrixShift 的出现，更加突出了 YMatrix 在数据库生态中兼容性，进一步简化了用户在进行数据库迁移时的繁琐流程，确保数据库迁移前后的数据一致性。

MatrixBench 由三个主要组件构成，分别为“Generator, Writer 和 Benchmark”，各自负责数据生成、数据写入和 query 查询，均已被插件化。用户可根据自身需要编写定制化插件，随即可以通过 MatrixBench 的组件接口协议与主流程无缝衔接，即插即拔，安全可靠。

用户与社区，向着最佳实践迈进

经过长期的耕耘，YMatrix 开始逐渐在新能源、智能制造、智能网联汽车、大型装备运营等真实生产场景中崭露头角，通过不断提升自身的整体服务能力，YMatrix 收获了如北理新源、理想汽车、三一重工、海鑫科金、新疆联海创智等行业头部客户的认可，并取得了多个具有突破性的落地案例。

同样，YMatrix 社区版积攒了大量用户，他们的贡献与建议，正在成为 YMatrix 数据库生态的重要组成部分。

团队，向着更包容、多元的组织迈进

我们是一家小而美的公司，但这并不意味着我们做的事情同样小而美。

就像四维纵横创始人姚延栋所说，“我们一起深耕数据库领域十多年的数据库人，共同定义了一个数据库的新品类，现在已经走在了世界的前列，也走到了已知和未知的边界。前方可见之路是越来越少，却也充满着无限的可能，我们一方面心怀忐忑，同时也满怀期待。

为了达成这样一个伟大的目标，我们欢迎世界各地对数据库抱有理想的同学们加入进来，一起向着“深耕场景”的无限游戏挺进，共同期待下一个三年。

本文为 YMatrix 原创内容，未经允许不得转载。

欲了解更多超融合时序数据库相关信息，请访问 “YMatrix 超融合数据库” 官方网站