基于 Rust 与对象存储构建实时云原生数仓：Databend 的实践与挑战

在当今大数据时代，数据呈指数级增长，2025 年全球数据创建和复制量预计将达到惊人的水平。这一趋势给大数据分析带来了诸多新问题，如资源利用率低下（<50%）、存储成本高昂（PB 级数据每月存储成本可达百万美金）、计算成本激增以及数据平台复杂度不断攀升等。传统数仓架构由于存储与计算一体、资源控制粒度粗且弹性较弱，已难以应对这些挑战。在此背景下，新一代实时弹性数仓架构应运而生，其核心在于实现存储与计算的真正分离，而 Databend 正是这一领域的积极探索者。

传统数仓架构的困境与弹性数仓的崛起

传统数仓采用 Shared-Nothing 架构，存储与计算紧密耦合，资源控制粒度粗放，通常以 “8CPU*16G+1TB 存储” 为基本单元。这种架构在面对大数据量时，暴露出明显的弱弹性问题，不仅导致资源浪费，还使得成本居高不下，成本计算公式为 “成本（高）= 资源 × 时间”。

与之形成鲜明对比的是新一代弹性数仓架构，它以 Shared-Storage 为基础，支持 Amazon S3、Azure Blob 等多种对象存储服务。该架构实现了存储与计算的彻底分离，具备实时弹性扩容和缩容能力，资源控制粒度更细，可根据不同场景灵活配置资源，如加载数据时使用 “4CPU8G”，报表生成时采用 “8CPU16G”，而仪表盘展示仅需 “2CPU*4G”。这种高弹性架构使得成本计算转变为 “成本（低）= 资源 × 时间”，大幅降低了大数据分析的成本。