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7个月估值暴涨2.5倍!这家开源数据库凭什么让字节、腾讯、OpenAI都抢着用?

2026-02-08
文章转载自"淘工位"

开源数据库黑马崛起:成本仅对手1/4,速度却快5倍!

你是不是也遇到过这样的烦恼?公司数据越来越多,查询速度却越来越慢!传统数据库处理PB级数据要几小时,而这家公司的产品只需要毫秒级响应!

更惊人的是,它的成本只有竞争对手的1/4,查询速度却快了3-5倍!这就是今天要聊的主角——ClickHouse

💡 从俄罗斯实验室到150亿美元估值:一个开源奇迹

谁能想到,这个如今估值150亿美元(约合人民币1045亿元)的科技独角兽,最初只是俄罗斯搜索引擎公司Yandex内部的一个实验项目!

故事要从2009年说起:

  • 创始人阿列克谢·米洛维多夫在Yandex内部启动了一个实验项目
  • 2012年,这个数据库首次应用于Yandex内部的Metrica网络分析平台
  • 2016年正式开源,2021年独立运营
  • 如今已成为全球最炙手可热的开源数据库之一

最让人惊叹的是它的融资速度!2021年刚独立就拿到3亿美元融资,估值达到20亿美元!而最近7个月,估值更是暴涨2.5倍,直接冲上150亿美元!

⚡️ 技术实力碾压:为什么大厂都爱它?

ClickHouse的核心优势到底在哪里?简单来说就是三个字:快、省、强

🚀 速度优势:比MySQL快260倍!

你知道吗?在处理包含1100万条记录的数据集时:

  • ClickHouse的查询速度比传统MySQL快约260倍
  • 毫秒级查询响应,让实时数据分析成为可能
  • 支持数万亿行和PB级别数据的快速处理

💰 成本优势:只有Snowflake的1/4!

与当下热门的Snowflake对比:

  • ClickHouse成本仅为Snowflake的1/4
  • 查询速度是其3~5倍
  • 数据压缩率提升38%

🔧 技术架构:为什么这么强?

ClickHouse采用列式存储的OLAP数据库架构,与传统行式存储的OLTP数据库(如MySQL)完全不同:

  • 列式存储更适合数据分析场景
  • 采用C++编写,处理大规模数据更快
  • 支持高并发低延迟查询
  • 兼容多样化数据存储系统和格式

🌟 豪华客户阵容:从字节跳动到OpenAI

尽管ClickHouse目前仍处于亏损运营状态,但它已经拥有了令人羡慕的客户阵容!

🏆 国内外科技巨头都在用

  • 国内大厂:字节跳动、腾讯、阿里巴巴、长安汽车
  • 海外巨头:Meta、微软、特斯拉、索尼、网飞
  • AI新贵:OpenAI、Anthropic、Cursor、Character.ai

🔬 在AI领域的惊艳表现

最让人震惊的是,ClickHouse竟然是GPT-4o和Claude 4背后的关键基础设施!

OpenAI工程经理透露:2025年3月发布GPT-4o图像生成功能时,服务器濒临崩溃,CPU使用率瞬间飙升50%!团队通过对ClickHouse集群进行扩容,仅通过一行代码的修改,就将系统CPU使用率立即下降了40%

Anthropic技术研发工程师也表示:ClickHouse在助力其研发并推出Claude 4的过程中功不可没,为模型提供了高速分析能力与灵活的数据处理方案!

💼 商业化步伐:年收入数亿美元,ARR增长超250%

📈 融资历程令人惊叹

  • 2021年:3亿美元融资,估值20亿美元
  • 2025年6月:3.5亿美元C轮融资
  • 2026年1月:4亿美元新融资,估值150亿美元
  • 累计融资突破10.5亿美元

💡 商业模式清晰有效

ClickHouse的商业模式是通过销售托管云服务ClickHouse Cloud盈利!

CEO卡茨透露:

  • 公司年化收入已经达到数亿美元
  • 2025年年度经常性收入(ARR)同比增长超过250%
  • 全球拥有超3000家客户

🚀 未来布局:持续拓展AI数据能力

🔍 战略收购增强实力

2026年1月,ClickHouse收购了开源的大语言模型可观测平台Langfuse!这个平台的GitHub Star数已经超过2万,可以帮助确保AI系统的输出准确、安全且符合用户意图!

🌍 全球市场加速扩张

  • 通过与日本云计算公司合作进入日本市场
  • 与微软Azure围绕统一逻辑数据湖建立合作关系
  • 聘请竞争对手Snowflake的投资者关系负责人担任首席财务官

🎯 为AI时代做好准备

CEO卡茨明确表示:虽然公司还没有准备好上市,但正在积极改进产品,为企业的AI数据提供更加统一、具备实时数据处理能力的数据底座!

在数据爆炸的AI时代,谁能更快地处理数据,谁就能赢得未来!

你的公司现在用的是什么数据库?有没有遇到过数据处理速度慢的烦恼?欢迎在评论区分享你的经历!

如果觉得这篇文章对你有帮助,记得点赞和分享给更多需要了解数据库技术的朋友哦!

注:图片来源于网络和AI创作

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