导语
近年来，随着大数据的快速发展，企业对数据存储和计算的需求日益增长。然而，随着数据量的爆炸式增长，传统数据仓库架构面临着高昂的运维和扩展成本。许多公司发现，当数据规模达到一定程度时，存储、计算和网络开销会显著增加，从而导致运营成本成倍上升。
在这个背景下，Databend 的出现提供了一种全新的解决方案。许多用户在了解了 Databend 的技术案例后，都对其显著的成本降低能力感到惊讶，甚至有人问：“你们真的能让成本降低 80% 甚至 90% 吗？这不是夸大其词吗？”事实上，这些数据并非虚夸，而是源于 Databend 的核心技术架构和设计理念。
Databend 的使命是通过新的技术架构，帮助用户显著降低在大数据分析和处理过程中的成本。这其中最关键的三大技术法宝是：存算分离架构、基于对象存储设计，以及高效的数据压缩策略。下面我们逐一深入分析这些技术如何为用户节省大笔开支。
存算分离架构
存算分离是云计算领域近年来广受欢迎的一种架构设计，它将数据的存储和计算资源解耦。这意味着存储和计算可以独立扩展和部署，从而避免了传统架构下两者紧耦合带来的资源浪费。
在传统的数据仓库架构中，存储和计算资源是紧密绑定的。当数据量增大时，用户不仅需要增加存储容量，还需要相应地扩展计算资源。即使一些计算资源可能在某些场景下不完全使用，但由于存储扩展的需求，用户仍需要为这些计算资源付费，这无疑增加了运营成本。
Databend 通过存算分离架构解决了这一痛点。在 Databend 中，存储层和计算层是完全独立的。用户可以根据实际需求灵活地扩展存储或计算资源，从而避免了资源的浪费。例如，当仅需要存储更多数据而不需要增加计算能力时，用户可以只扩展存储部分。这种灵活性不仅提高了资源利用率，还大幅降低了用户的基础设施成本。
存算分离的优势：
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弹性扩展：存算分离架构允许存储和计算独立扩展，用户可以根据业务需求灵活调整资源，避免不必要的开销。
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成本优化：在许多场景下，用户不需要为计算资源付出额外的费用，仅为存储的使用买单，这显著减少了开支。
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提高资源利用率：通过解耦存储和计算资源，Databend 避免了资源的浪费，特别是在数据增长迅猛而计算需求暂时未增加的情况下。
基于 对象存储 设计
传统数据仓库大多基于块存储设计，块存储虽然提供了高性能，但其成本也相对较高，且扩展性有限。而对象存储是一种面向海量非结构化数据的存储解决方案，具备更高的扩展性和性价比。对象存储的优势在于其天然的横向扩展能力，可以轻松存储 PB 级别甚至更大规模的数据，并且存储成本远低于传统块存储。
Databend 的定位是一个云原生数仓，在创立之初就将对象存储作为存储层 ，并进行了优化设计，使其能够在云环境下实现高效的存储管理。这样带来的好处是可以做到按需付费，同时也不用考虑副本的概念。你只要付出普通盘八分之一的价格，就可以享受到云上多 AZ 的容灾能力，基本上不用再担心数据会丢失。此外，它也提供数据加密功能，所有数据都是直接加密的。
利用对象存储在公有云和私有云环境中都能够显著降低成本。在公有云上，数据仓库通过将数据存储在对象存储中，减少对昂贵的块存储依赖，有效地降低存储成本。而在私有云中，由于对象存储硬件相对便宜，利用对象存储可以在本地部署环境中同样实现成本的优化，达到高性价比的存储方案。
在对象存储支撑方面，Databend 支持了包括 S3、Blob、MiniIO、HDFS、IPFS 在内的 20 多种对象存储协议，并且将这种能力开源了一个 OpenDAL 项目，捐给了 Apache 基金会，现在已经成为 Apache 毕业项目。
通过利用对象存储，Databend 进一步降低了用户的存储成本，特别是在面对海量数据存储需求时，成本优势尤为明显：
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按需付费：对象存储按容量计费，用户只需为实际使用的存储空间付费，这相比传统的块存储模型节省了大量资金。
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自动扩展：无需预先购买大量存储空间，随着数据量的增加，存储空间会自动扩展，避免了资源浪费。
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高性价比：对象存储的价格通常比块存储便宜 50% 到 70%，对于海量数据的存储需求，成本优势更加明显。
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节省数据副本： 传统大数据很难做到多区数据可用，需要大量的数据副本提升数据的可用性。如果你有大量的数据需要存储，数据副本可能会更贵。但用对象存储就会大大缓解这个痛点，AWS 的 S3，阿里云的 OSS、腾讯云的 COS 等对象存储本身就有副本，可以省出来大量构建副本的费用。
数据压缩
数据压缩是降低存储和传输成本的有效手段之一。在大数据场景下，原始数据量往往非常庞大，直接存储和传输这些数据不仅成本高昂，还会占用大量网络带宽，影响数据处理的效率。
Databend 通过先进的数据压缩算法，在保证数据完整性的前提下，极大地减少了存储空间的占用。这不仅减少了用户的存储开销，还降低了数据传输过程中的带宽使用成本。
Databend 采用了多种高效的压缩算法，根据不同的数据类型和应用场景，选择最适合的压缩方式。例如，对于文本数据，Databend 可以采用更高压缩率的算法，而对于需要频繁访问的数据，则选择解压缩速度更快的方案。这样的策略确保了在不同场景下，用户既能享受到高压缩率带来的存储成本降低，也不会牺牲数据处理的性能。
数据压缩不仅减少了存储空间的使用，还有效降低了计算过程中的 I/O 开销。压缩后的数据体积更小，意味着在数据处理过程中，系统需要读取和写入的数据量减少，从而减少了 I/O 次数和时间。这不仅加快了数据处理速度，还进一步降低了计算资源的使用成本。
典型案例
在实际应用中，许多企业通过使用 Databend 实现了显著的成本节约。以下是几个典型案例，展示了 Databend 在不同场景下的成本优化效果：
案例 1：多点基于 Databend 实现海量日志实时查询服务
多点从创立伊始，就致力于以大数据、云计算、AI 等数字技术改变零售业，是一站式全渠道数字零售解决方案服务商。平台要求支持 4 个月的日志查询，目前线上只支持 1 个月。每天日志是 400 万行项，1 个月的日志量是 1.2 亿， 考虑到后续业务的增长，预计每月日志数据量会增长到 2.5亿；4 个月的日志量是 10 亿行项左右。原先采用的 MongoDB 集群因资源受限无法支持 10 亿行项存储及查询，只能支持线上存储一个月数据，数据存储已到资源极限，迁移到 Databend 后数据**存储量**得到了 10 倍扩容，部署成本仅为原来的 1/10；在 10 亿数据量级下，常用查询均可做到秒级响应。
案例 2：出海社交平台 Typing 基于 Databend，将成本降低 90%
Typing（输入中科技）是一家主要面向东南亚、拉美、中东等地区的社交平台。公司对精细化运营有着强烈需求，这就需要对用户、对整个平台做到知根知底。如何基于数据得出有价值的分析和洞察变得不可或缺。为了实现这一目标，Typing 将 AWS RDS 里的数据，定时以 T+1 的方式同步到 Databend 中进行数据计算分析，为运营和产品提供数据看板。同时，用户打标数据和业务埋点数据近实时同步到 Databend Cloud 中，为业务提供时效性更强的业务决策支撑。
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Databend 提供了统一的 SQL 接口，符合产品和研发原有数据库使用习惯，节省了适应成本；
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同时，Databend 的高性能、低成本等特性完美满足了业务需求；
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迁移到 Databend Cloud 后，在查询速度更快的基础上，成本降低至原来的 1/10；
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在服务过程中，Databend 官方提供专属工程师服务，紧急问题天级反馈修复。
案例 3：某医药公司利用 Databend 助力 CDH 分析
某医药集团为中国具有影响力的药品零售连锁集团化企业，其零售供应链数据庞大，大表多，最大单表数量达到93亿行，原数据库无法满足数量存储需求，需对数据迁移。迁移过程中，数据备份文件导出后**直接迁移到**对象存储，支持半结构化数据导入，无任何额外开发成本；迁移后，数据存储成本最高下降至原来的1/30，对大表数据的查询加载速度提升 2 倍。
总结
Databend 的存算分离架构、基于对象存储的设计以及高效的数据压缩技术，是其帮助用户大幅降低成本的三大核心技术法宝。通过这些创新技术，用户可以在保证数据处理效率的前提下，大幅减少存储和计算资源的使用，从而实现显著的成本节约。Databend 不仅适用于中小型企业，也为大型企业在处理海量数据时提供了高性价比的解决方案，帮助他们在激烈的市场竞争中脱颖而出。