编者按：在昨晚进行的 YMatrix 5.0 发布会上，除了新品发布带来的多项性能及功能亮点，4 位演讲者也带来了不少精彩的干货分享。本文提炼了发布会中的核心观点、亮点，帮助大家快速回顾整场发布会的精彩内容。

10 月 26 日晚，“返璞归真，以简驭繁”新品发布会落下帷幕，超融合数据库 YMatrix 5.0 正式重磅发布。

YMatrix CEO & 创始人姚延栋首先发表了主旨演讲，分享了超融合数据库的发展趋势，探讨了万物智联场景下数据库的最佳形态，并发布了 YMatrix 5.0。

此次 YMatrix 5.0 版本，在强化超融合特性的基础上，聚焦对性能的深度打磨，通过 138 项性能优化，在数据写入、时序查询、单表分析、多表分析、机器学习、OLTP 六大应用场景上取得全方位性能突破；同时，5.0 还推出了全新的高可用集群架构、业务零中断平滑扩容方案及数据迁移工具 mxshift 等多项易用性功能特性，进一步完善了产品的使用体验。

另外，杭州自动化技术研究院院长徐赤、小米智能制造软件产品部负责人封杨博士、三一重工泵送研究院泵诵云平台大数据负责人褚凤天，也参与了此次发布会，分别从工厂数字化、智能制造和工业互联网、智能设备运维等不同应用场景角度，分享了他们对下一代数据库的需求和理解。

专用数据库 vs. 超融合：下一代技术栈的竞赛

下一个时代，是万物智联和数智化转型的时代。那么，作为数字基石之一的数据库应该是什么样的？

过去 20 年间，互联网飞速发展，为了应对不断升级、升维的数据环境，涌现了很多优秀的产品，或是功能强大，或是性能惊艳，或是易用性极佳。然而，用户选择时，功能、性能、易用性似乎构成了一个”不可能三角”，总是需要权衡和取舍。

为了应对新增的需求，用户不得已的选择是不断叠加，先一个个叠加新的专用数据库产品，再叠加运维不同产品的专业化团队。最终造成的困境，杭州自动化技术研究院院长徐赤将其总结为“难、混、乱、散”：

每出现一个新需求，就要叠加一个新产品，从选型、试点到验证，少则一两个月，多则半年甚至一年，堪比“炼狱”。由于目标混沌、路径混乱、缺少核心系统，数据总是呈现散乱并难以整合的状态。

最后导致的直接结果就是“用户成本高“、”需求难以满足、痛点永远存在”。

对此，徐赤在发布会上表示，在过去以专用类产品为主流的市场中，服务商忙着生产孤岛、企业忙着购买孤岛，工程师们忙着打通孤岛，循环往复，永无止境。而且，这样强行耦合的结构，牵一发动全身，非常不稳定。

YMatrix 创始人姚延栋介绍，作为数据库人，成立团队的初心，就是想从用户需求出发，做一款通用性强的产品，而不是和大多同行一样，开发专用数据库产品，继续一个问题接一个问题，只解决当下问题。

据了解，在国际市场上，类似 YMatrix 这样具备 “超融合”特性的产品，已经成为了近年的研发趋势。

海外市场，Snowflake 和 Databricks 曾先后提出 “one data platform”理念；传统数据库头把交椅的 Oracle 也在走向融合方向；对复杂新兴场景需求更加熟悉的时序数据库大佬 InfluxDB 和 TimescaleDB，也先后启动了新一代融合型数据库的研发，对比大厂采取了更为激进的策略。

国内市场中，YMatrix 率先提出超融合数据库概念，在 2020 年完成了相应产品的研发；目前也有少数创业公司试水，从专用产品出发，研发符合新一代融合理念的产品。

如何定义一款优秀的“超融合”数据库产品？

首先，回到用户需求。

小米智能制造软件产品部负责人封杨博士是这么定义的：以工业互联网场景为例，其本质是以“数据”为核心要素，企业实现全面连接。企业经营者的核心诉求，是如何最大化利用数据智能，为企业经营带来看得见的价值。

再向上一层，则是跨过每个企业的微观需求，在垂直产业或多个产业交叉的维度，构建起全要素、全产业链、全价值链融合的新制造体系和新产业生态。

为了实现这个目标，需要搭建一个闭环的数据链条。在企业内到企业外，从采集、诊断、预测到智能决策，实现全环节覆盖。依赖优化后的结果，可以更及时、更准确的做商业决策，比如确定一个月后生产什么，需要提前备好多少原材料，技术工艺能怎么调优，等等。

封杨博士介绍，从企业级用户的角度来看，代表最先进生产力的产品，首先应该是极致简单的，最好是一个顶 N 个，能降低企业的财务、人力、学习成本；其次，要好用易用，因为制造场景采集的数据类型五花八门，不同数据类型的交叉分析、应对业务诉求的复杂分析也是层出不穷。

对此，姚延栋进一步解释，“用户并不关心什么 TP、AP、湖仓、批流，他们想要的就是一个强大的数据库，能接入所有数据，做得了各种各样的分析。有数据就可以往里写，想用的时候随时用，允许他们把精力放在数据价值上，而不是数据库上。所以，行业内曾热烈讨论的湖仓之分、批流之分，只会是阶段性产物”。

“使用 YMatrix，用户只需要做一次选型，运维一个产品，就可以支持所有数据类型，满足所有可能的需求。每次新需求出现时，只需要考虑在 YMatrix 中怎么实现。这大大降低了选型成本和开发运维成本”，姚延栋介绍。

“企业内很难有精通不同产品的通才，所以厂商应该把复杂度处理掉，把简单应用给到我们用户，这样既省钱，又省心省力”，封杨博士表示在应用 YMatrix 的超融合产品后，相当于实现了“无缝集成”，仅仅需要管理“1 个极致轻松的数仓建设团队+1 个极致专注的工业算法团队”。

三一重工泵送研究院泵诵云平台大数据负责人褚凤天表示，“使用高效的产品，可以大量释放出精力和创造力，让团队聚焦工厂运营、设备管理、工艺调优等更有价值的工作”。

“以常见的堵管故障为例，以前总是很难明确堵管的真实原因，现在可以在库内通过批量的算法，在采集到的工矿数据上，更好的定位原因，提升服务水平，降低客户投诉率”，褚凤天介绍，“在尝试从制造企业向服务型企业升级的过程中，数据能力会是重点之一，直接决定了服务水平和盈利水平” 。

性能突破，是超融合价值放大的必要前提

在数据库行业，性能似乎是一个永远有吸引力的话题。

性能数据直观，谁高谁低，谁强谁弱，一目了然。最近，很多数据库厂商都开始性能打榜打擂。姚延栋对此表示，“这是好事，说明技术在进步。但是，仅仅在某个场景下实现性能快 20%-30%，甚至 1 倍，是很难赢得客户的。客户需要的是铁人三项，甚至是十项全能” 。

“在 YMatrix 团队内部，我们关注全场景性能表现，包括写入能力、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 能力等诸多方面”，姚延栋介绍，“性能加持下的超融合，才是真正的超融合，才能给用户提供价值” 。

目前，YMatrix 在生产场景下的写入速度实现了 1.52 亿数据点/秒。通常一个工厂的数据点大概在 10 万点以内，1.52 亿是该场景规模的 1500 倍，哪怕是对写入能力要求最高的时序场景，也可以轻松满足其高并发、低延迟的写入需求。

此外，对比时序数据库独角兽 TimescaleDB，查询耗时是 YMatrix 的 5.1 倍；对比知名 OLAP 数据库产品 Clickhouse，YMatrix 在 SSB 基础测试上快 27%；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数倍的性能提升；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，数十倍于绝大多数产品。

对于性能优化的重要性，三一重工褚凤天表示，“最直接的体现就是提高运行速度，我们可以更快速的反应，大大提高了运维团队的效率”。

姚延栋介绍，此次发布的 YMatrix 5.0 版本，还包含了多至 138 项的性能优化，特别是针对写入和分析等重点领域，进行了深度的指令级优化。

在易用性方面，YMatrix 设计了用户体验极佳的图形化 installer，只需 10 分钟左右就可以完成数据库集群的搭建。同时，为了降低初学者的学习曲线，YMatrix 提供了 on boarding 功能，用户可以在 3 分钟内体验一个完整的 IoT 场景，包括数据写入和查询分析。

目前，YMatrix 已经获得了从创业公司到大型企业的认可，其中有超过万亿市值的行业龙头企业，包括宁德时代、比亚迪等，以及世界 500 强企业，包括小米、三一重工等。

“后续，YMatrix 会在已经存在海量需求的时序场景深耕，尝试替代传统数据库和专用类产品”，创始人姚延栋介绍，“数据量大、指标量多的车联网、智能制造、能源场景会是重要方向。这些场景所产生的业务需求，将最大化体现超融合产品的价值”。

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关于 YMatrix 超融合数据库

基于独创的多微内核开放架构，在单一数据库之上，实现多模态数据的融通管理，及全场景查询分析的统一支持，兼顾高性能、高可靠及易用性，并大幅降低数据基础设施的建设复杂度，为构建物联网时代的融合数据基座，开拓一种全新的技术路径。目前，YMatrix 已成功应用于工厂数据基座、大型公司集团数仓、智能网联汽车、物联设备智能运营等真实生产场景中，以极高的性能、稳定性、数据安全性，以及融合极简的技术架构，助力用户轻松应对数据管理挑战，大幅降低选型、采购、使用及运维时的技术门槛，使开发更省力、迭代更省时、运维更省心。

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本文为 YMatrix 原创内容，未经允许不得转载。

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