超融合時序數據庫創業公司「四維縱橫」如何打造超融合時序數據庫?
36氪獲悉，超融合時序數據庫創業公司「四維縱橫」于近日完成1億人民幣A輪融資，由東方富海和某頭部云廠商聯合領投，老股東晨山資本、順義產業基金跟投。本輪融資將主要用于進一步的產品研發和銷售體系的搭建。
萬物智聯時代，數據源頭和數據產生范式發生根本變化，連接設備取代人類行為成為新的核心數據生產源，爆發式增長的時序數據帶來了新的海量時序數據存儲和處理需求，也造就了時序數據處理和分析架構變革的機會。
36氪了解到的創業公司「四維縱橫」是一家超融合時序數據庫公司，能夠在智能網聯汽車、智慧能源、智能制造、智慧交通、電信和金融等各個場景實現數據的實時查詢、分析和系統秒級響應。所謂“超融合數據庫”既能實現在同一個數據庫內部完成對關系數據、時序數據、GIS數據(包含結構化和非結構化數據)的融合處理，也能實現包括OLTP、OLAP和Streaming和Machine Learning等多元處理場景的融合，從而提升端到端性能并簡化技術棧，實現高效開發和運維。
「四維縱橫」的創始人兼CEO姚延棟告訴36氪，超融合數據庫是技術發展的自然趨勢，自上世紀的70年代至今，隨著時間的推進，數據處理平臺呈現了三大主線：第一主線是上世紀70年代誕生的交易型數據庫;第二主線是20世紀80年代出現的分析型數據庫;第三大主線是2000年左右衍生的大數據/數據湖。
在過去的十年內，三大數據處理平臺主線發生過三次兩兩融合，分別為：交易型數據庫和大數據技術融合產生了NewSQL;交易型數據庫和分析型數據庫融合生成了HTAP;數據湖和數據倉的融合誕生了Lake-house(庫湖融合)。因此，隨著技術發展的自然走向，三大數據處理平臺的終局將會是“超融合”。
「四維縱橫」的產品超融合時序數據庫MatrixDB即是超融合數據庫的特殊類型： 是關系庫、時序庫和分析庫融合。而在時序庫中包含插入、存儲和查詢三大要素。在時序場景下，數據插入量大而頻繁，要求平穩且高吞吐，對各種數據查詢的處理效率要求較高。
一般來說，時序數據庫的設計目標主要解決三大問題：第一，是海量設備、大量指標和標簽支持問題;第二，是高并發高吞吐的指標查詢和高性能的分析型查詢;第三，是支持多態存儲、多機存儲、高效存儲和靈活控制問題。
「四維縱橫」的創始人兼CEO姚延棟告訴36氪，「四維縱橫」的超融合時序數據庫MatrixDB與第一代時序數據庫“將存儲引擎做成數據庫”相比，采用的方式是“將存儲引擎做進數據庫”，即在關系型數據庫內部實現不同存儲引擎的插拔(如關系數據引擎、空間數據引擎、時序數據引擎、內存數據引擎)，并實現各種數據引擎的相互關聯，從而實現快速部署和高效運維。
「四維縱橫」的盈利模式是與客戶合作收取授權費和年度訂閱費，平均客單價在數萬元至數百萬元不等。今年5月，「四維縱橫」發布了MatrixDB4.0新版本，2021年實現數千萬營收。
在客戶拓展方面，「四維縱橫」的主要獲客渠道來源于社區免費試用進行獲客轉化，累積處理數據量達10PB級。在行業切入選擇方面，「四維縱橫」首先選擇了數據量大、指標量多的互聯網、車聯網、智能制造和能源場景進行率先應用。目前，「四維縱橫」已經與眾多互聯網大廠合作，并且打造了中國中車、ZTE、頭部云廠商及大型互聯網公司等標桿客戶。
團隊方面，「四維縱橫」的核心創始團隊均來源于數據庫全球Top3的Greenplum。創始人兼CEO姚延棟是原Greenplum北京研發中心總經理，Greenplum中文社區創始人，PostgreSQL中文社區常委; CPO高小明是原Greenplum中國研發中心產品總監，曾就職于Oracle和IBM DB2數據庫團隊多年;CTO翁巖青是Pivotal中國研發中心資深架構師，具有豐富的 Greenplum和SQL-on-Hadoop產品內核開發經驗。
資訊來源：36氪
