昨日，中国信通院数据库应用创新实验室发布《谁将是下一个中国Snowflake和Databricks?》，提到随着数据分析行业的爆发式增长与竞争烈化，主打分析型数据库产品的公司日益涌现。

滴普科技成为最受关注企业之一。2021年底，在第十三批大数据分布式分析型数据库产品能力评测中，滴普科技FastData for DLink通过了更新标准后的首批基础能力评测，包括基本功能、运维能力、安全能力、扩展性能力、高可用能力和兼容性能力共计33项必选项和24项可选项等内容。

来源：数据库应用创新实验室

2021年11月2日，Databricks官宣其产品Databricks SQL在100TB TPC-DS取得了新的世界记录。官宣着意强调，根据巴塞罗那超级计算中心的第三方测试，在TPC-DS上Databricks既比Snowflake快2.7倍，也比Snowflake性价比提高了12倍。

回到美东时间2021年2月1日上午，Databricks宣布已完成10亿美元的G轮融资，同年8月31日，Databricks 再获一轮融资，宣布获得16亿美元 H 轮融资，融资完成后Databricks 的估值成功达到 380 亿美元，相较之前的 280 亿美元估值上涨了近36%。

为什么Databricks技术很牛，却表现出如此急切的进攻态势。首先回顾下两者的产品定位，广义来看，两者的数据库产品本质均为分析型数据库。

Snowflake将其产品称为“Data Cloud”，实则为云上数据仓库，其做的各种如ETL、AI等扩展均为数据仓库服务，数据仓库产品定位清晰明确，市场已存在几十年，云上数仓即以云服务的方式提供数据仓库服务，产品理念客户易于理解。

Databricks起家于Spark，一开始想做如机器学习、图计算等等很多方向，后来Deep Learning的出现某种程度上宣告了Spark作为独立的机器学习引擎努力的失败。数据仓库行业历来利润丰厚，为了争夺这块市场，寻求最佳销售策略，同时不能打脸一直在推广的数据湖Delta Lake，于是LakeHouse便诞生了，用“Lakehouse”这一合成词来描述形态自由的数据湖。

回看国内，随着数据分析行业的爆发式增长与竞争烈化，近些年分析型数据库创业公司日益涌现，产业资本不断涌入，获得融资的公司数量及额度均大幅增长。据公开资料统计，2013—2021年，主打数据分析场景的数据库企业成立数量为11家，占总数据库企业总成立数量的24%，融资次数共计约40余次，融资总额约近50亿元人民币。值得关注的是，滴普科技自2018年11月以来，在3年内已完成7轮共计2亿多美元融资。

我国典型分析型数据库（部分）

第三方评测数据同样显示，分布式分析型数据库赛道逐渐火热。2019-2021年，中国信通院分布式分析型数据库评测数量和节点规模不断攀升。

基础能力方面，中国信通院于2021年上半年联合南大通用、华为、四维纵横、腾讯云、新华三等企业修订更新了标准《大数据 分布式分析型数据库技术要求与测试方法》，新增了如XML数据类型支持、空间数据处理、JSON支持、向量分析、机器学习等6个测试项目。共计6款数据库完成了更新后标准的首批评测，分别为杭州章十πDB、天云融创Hubble、滴普科技FastData for DLink、腾讯云TDSQL-A、人大金仓分析型数据库系统和偶数科技Oushu Database。

首批分布式分析型数据库产品基础能力评测开始于第七批大数据产品能力评测。因评测标准更新，本次选取参与更新后评测的第十三批次进行汇总分析，共计6款产品通过评测。分布式分析型数据库基础能力评测包括基本功能、运维能力、安全能力、扩展性能力、高可用能力和兼容性能力共计33项必选项和24项可选项。

第十三批的参测产品测试项目通过率平均为78.65%，可选项通过率平均为49.31%。通过率最低的前五个测试项为动态诊断事件、缓存管理、节点组管理、集群灾备、缩容不中断业务。