偶數(shù)是一家算法公司。算法不斷迭代，就能讓數(shù)據(jù)庫提升更快的效率。

“偶數(shù)”成立于2016年底，是一個(gè)基于HAWQ的新一代數(shù)據(jù)庫項(xiàng)目，目前團(tuán)隊(duì)在30人。今年4月份公司獲得紅點(diǎn)中國的天使輪投資，又于近期完成了紅杉中國領(lǐng)投、紅點(diǎn)中國跟投的A輪融資，兩輪共計(jì)數(shù)千萬元。

我們先來看一下數(shù)據(jù)庫的發(fā)展歷程。

數(shù)據(jù)庫承擔(dān)的功能是存儲(chǔ)和計(jì)算，可分為交易型OLTP（on-line transaction processing）、分析型OLAP（On-Line Analytical Processing）兩類：

交易型OLTP是最穩(wěn)定的，主要是針對(duì)基本的、日常的事務(wù)處理，銀行交易就是一個(gè)典型的應(yīng)用場(chǎng)景，由于不能出紕漏，大企業(yè)基本都選用Oracle的產(chǎn)品，該市場(chǎng)80%已飽和，并且增長(zhǎng)緩慢。

分析型OLAP是數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，支持復(fù)雜的分析操作，側(cè)重決策支持，并且提供直觀易懂的查詢結(jié)果，像現(xiàn)在智能交通中識(shí)別車牌就是典型應(yīng)用，需要分析大量數(shù)據(jù)，以及現(xiàn)在正火熱的AI都需要分析型數(shù)據(jù)庫做底層支撐。分析型數(shù)據(jù)庫是創(chuàng)業(yè)公司的機(jī)會(huì)，存量市場(chǎng)在200億美元，目前還在保持高速增長(zhǎng)。

分析型數(shù)據(jù)庫目前已經(jīng)歷三代，正朝著第四代演變。

Oracle做為數(shù)據(jù)庫的巨頭，產(chǎn)品即有OLTP，也有OLAP。第一代分析型數(shù)據(jù)庫／OLAP，代表有Oracle的Exadata，缺點(diǎn)是只能儲(chǔ)存在EMC這樣的高端專有硬件上，每個(gè)節(jié)點(diǎn)要花費(fèi)400多萬，并且，多節(jié)點(diǎn)共享一個(gè)存儲(chǔ)設(shè)備，導(dǎo)致可拓展性差，往往只能支持10幾個(gè)節(jié)點(diǎn)。

接著，出現(xiàn)第二代數(shù)據(jù)倉——MPP大規(guī)模并行處理。這時(shí)，數(shù)據(jù)已經(jīng)不需要儲(chǔ)存在專有硬件上，普通的x86服務(wù)器即可，成本自然下降。各個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)獨(dú)立存在本地的硬盤上，互相之間不共享，計(jì)算時(shí)將任務(wù)并行的分散到多個(gè)服務(wù)器和節(jié)點(diǎn)上，在每個(gè)節(jié)點(diǎn)上計(jì)算完成后，將各自部分的結(jié)果匯總在一起得到最終的結(jié)果。代表產(chǎn)品有HP Vertica、EMC收購的Greenplum、IBM Netezza，雖然這種架構(gòu)下節(jié)點(diǎn)可拓展至幾十個(gè)，但依舊不能滿足大規(guī)模的擴(kuò)展需求。

隨著Hadoop的發(fā)展，第三代數(shù)據(jù)庫崛起，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在HDFS上，HDFS是運(yùn)行在通用硬件上的分布式文件系統(tǒng)。此時(shí)，存儲(chǔ)、計(jì)算分離，各節(jié)點(diǎn)之間能夠互相訪問，擴(kuò)展性強(qiáng)，可以延伸到上千個(gè)節(jié)點(diǎn)。不過由于新產(chǎn)品的性能還沒能很好磨合，有些情況下，第三代數(shù)據(jù)庫不如第二代快速。

之后，在Hadoop上就長(zhǎng)出了很多開源技術(shù)，用來更進(jìn)一步完善、優(yōu)化性能，HAWQ就是其中之一，此外還有Hive、Impala、Spark SQL等。

偶數(shù)的CEO常雷便是Apache HAWQ創(chuàng)始人，他告知，HAWQ數(shù)據(jù)庫可以比第二代快10倍，比第三代快30-50倍。

數(shù)據(jù)庫的性能取決于“優(yōu)化器”和“執(zhí)行器”，其中優(yōu)化器負(fù)責(zé)找出最佳步驟，執(zhí)行器負(fù)責(zé)控制硬件。而HAWQ的關(guān)鍵就在于執(zhí)行器。

例如，給一堆數(shù)據(jù)做排序，“先排序還是先篩選”是由優(yōu)化器決定，當(dāng)優(yōu)化器決定先排序時(shí)，接下來由執(zhí)行器調(diào)配硬件。我們知道在冒泡排序的算法里，用一個(gè)數(shù)據(jù)跟其他比較然后插入位置，此時(shí)用兩個(gè)甚至多個(gè)同時(shí)計(jì)算就會(huì)快很多，而HAWQ就是用一種高級(jí)指令控制硬件，同時(shí)計(jì)算多條數(shù)據(jù)。

再比如，CPU有一定的緩存空間，計(jì)算時(shí)訪問距離最近、速度最快，但空間有限，磁盤存儲(chǔ)空間最大卻訪問最遠(yuǎn)、速度最慢，所以，怎樣分配指令，用最快的資源處理最實(shí)時(shí)的需求，就是HAWQ執(zhí)行器需要做的事情。

這樣看來，偶數(shù)是一家算法公司。算法不斷迭代，就能讓數(shù)據(jù)庫提升更快的效率。

目前，偶數(shù)有兩款產(chǎn)品，一個(gè)是開源版的Apache HAWQ，另一個(gè)是商業(yè)版的Oushu Database（HAWQ＋＋）。據(jù)常雷告知，剛發(fā)布的Oushu Database 3.0商業(yè)版比開源版快10倍，這樣算下來，就比Spark SQL等其他數(shù)據(jù)引擎快幾十倍。

至于應(yīng)用，偶數(shù)可以在數(shù)據(jù)庫內(nèi)做AI算法，效果會(huì)優(yōu)于TensorFlow，TensorFlow是獨(dú)立系統(tǒng)，加在數(shù)據(jù)庫外，而偶數(shù)的算法可以做在數(shù)據(jù)庫內(nèi)，訪問越近，速度越快。常雷告知，像是航母、銀行、電力運(yùn)維、金融、政府公安等行業(yè)目前都在應(yīng)用偶數(shù)數(shù)據(jù)庫，像是傳感器采集大量數(shù)據(jù)的場(chǎng)景，都需要快速處理。

收費(fèi)方面，偶數(shù)商業(yè)版根據(jù)CPU／節(jié)點(diǎn)／容量收取賬號(hào)年費(fèi)。

對(duì)于本次融資，紅點(diǎn)中國管理合伙人袁文達(dá)先生表示：“紅點(diǎn)中國本身是很看好大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域未來的發(fā)展趨勢(shì)，在國內(nèi)外投資了不少大數(shù)據(jù)技術(shù)公司，包括MapR、Dremio、Snowflake、Crunchbase、Kyligence等等，偶數(shù)團(tuán)隊(duì)來自于Pivotal、IBM等著名軟件公司，對(duì)國內(nèi)和國際市場(chǎng)以及產(chǎn)品落地有豐富的經(jīng)驗(yàn)，以及HAWQ++在MPP分析數(shù)據(jù)庫的技術(shù)處于國際領(lǐng)先水平。我們很高興跟這樣的團(tuán)隊(duì)合作?！?/span>

至于融資資金，常雷透露，將主要用于研發(fā)和市場(chǎng)。

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附：以下是Oushu Database 3.O主要的革新點(diǎn)

1.   全新執(zhí)行器，性能提升10倍。

執(zhí)行器是數(shù)據(jù)庫最核心的部件之一，Oushu Database 3.0對(duì)執(zhí)行器進(jìn)行了完全重新設(shè)計(jì)，充分利用了最新CPU的每一個(gè)特性，比如SIMD指令等，可以做到性能的極致。

2.   支持ORC外部存儲(chǔ)格式，結(jié)合新的執(zhí)行器，外部存儲(chǔ)的性能可以提升10-50倍。

這就使得外部存儲(chǔ)達(dá)到了內(nèi)部存儲(chǔ)的性能。

3.   支持新一代可插拔存儲(chǔ)框架，只需簡(jiǎn)單編寫幾個(gè)函數(shù)就可以添加一個(gè)外部數(shù)據(jù)源。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫連接外部數(shù)據(jù)往往都是使用Connector形式，性能很慢，從而導(dǎo)致用戶需要使用先導(dǎo)入外部數(shù)據(jù)再查詢的方式，數(shù)據(jù)需要在多個(gè)系統(tǒng)存儲(chǔ)多份，浪費(fèi)了多倍存儲(chǔ)空間。

結(jié)合新一代執(zhí)行器，Oushu Database可插拔存儲(chǔ)框架使得數(shù)據(jù)庫可以直接高性能訪問外部數(shù)據(jù)，查詢外部數(shù)據(jù)的性能和查詢內(nèi)部數(shù)據(jù)類似。

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