「四维纵横」完成超亿元B轮融资，提供超融合数据库｜36氪首发

2023-10-20 08:10

YMatrix已被应用到银行、保险、证券、通信、车联网、智能制造等行业。

文｜杨逍

编辑｜苏建勋

封面来源｜IC photo

近日，36氪获悉，新一代超融合数据库厂商四维纵横完成超亿元人民币的B轮融资，本轮融资由用友、顺义产业基金领投，广州同创基金跟投。本轮融资资金将主要用于核心技术研发与商业生态建设，进一步提升 YMatrix 超融合数据库在全场景下的性能与生态优势。

作为一家数据库公司，四维纵横成立于2020 年，以超融合数据库 YMatrix 为企业提供集“分析、事务、时序”为一体的企业级数据库产品服务。

随着国产数据库在可用性、易用性以及性能指标等维度的进步，使用国产数据库来替代海外数据库，已经成为国内绝大多数企业的一种共识。而随着企业对于数据处理的需求开始融合，数据库能力的融合正在成为一种趋势，如 OLTP 和 OLAP 开始融合成为 HTAP，专用场景开始融入通用场景成为其字段类型，数据湖和数据仓库开始合并打造湖仓一体。

四维纵横创始人兼CEO姚延栋认为，信息产业技术的突破往往会遵循行业发展的规律，全球数据库的发展趋势来看，平均每隔十到二十年，行业就会出现一次产业变革的窗口期。当下，四维纵横正处于这样一个行业剧烈变革的阶段，企业比过去更加需要一套能够契合自身业务发展的数据库。

四维纵横的第一代产品YMatrix 4.0便以时序场景为超融合数据库的切入方向，并持续聚焦该场景。到YMatrix 5.0版本，四维纵横已发展成融合了能支持时序数据、多模数据、向量数据等在内的超融合数据库。

不同的行业环境和业务模式有不同的关键性问题与挑战，从而塑造了不同的数据需求。YMatrix寻找到了其中的共性需求，构建了“超融合”数据库的版图。

同时，四维纵横为助力企业在多条业务线之间打通数据与应用的壁垒，满足企业在多样化使用场景中对数据库的需求之外，四维纵横自研了全栈向量化执行器、分布式数据库灾备、MARS3 存储引擎、MatrixShift 迁移工具、MatrixGate 高性能写入组件、MatrixUI 图形化界面等一系列商业化套件和技术创新，帮助企业实现多模数据和多模操作的融合。

MARS3 存储引擎：以同时适应分析、事务、时序场景为目标，MARS3 创新的提供了灵活的行存/行列混存模式，能够在提供高性能写入能力的同时提供良好的分析性能，同时实现了完善的 MVCC 机制，使 YMatrix 在存储引擎层面实现了“超融合”；
向量化执行引擎：YMatrix 经过全面向量化改造的执行引擎能够充分利用现代 CPU 的 SIMD 指令集，实现一条指令操作一批数据，与 MARS3 的列式存储相配合，在大数据分析场景下能够将查询执行效率提升至全新水准；
ALOHA 高可用架构：ALOHA(Advanced Least Operation High Availability) 是全新设计的集群状态管理服务；作为一款独立运行的可靠分布式服务，其不仅可单独配置磁盘，还能够在严苛环境中依然能够保证低延迟的节点状态探测和控制，保障故障切换时间 < 3s。

在业务领域上，四维纵横在金融行业、制造业，智能网联汽车或车联网一类万物智联场景有着较深积累。

在金融行业，YMatrix 超融合数据库具有大体量数据线性扩展的数据处理能力，能为企业提供实时分析能力，实现基础数据标准化与共性需求加工计算需求。此外，YMatrix 超融合数据库支持多模数据、高速写入、极速查询、触发器和物化视图、库内机器学习、严格 ACID、高可用、大规模等能力，能为经营管理分析、风险管理、资产负债管理、财务与绩效管理、客户关系管理、监管合规等上层应用提供数据基础。

在制造业行业，四维纵横能提供数仓数据分析能力，能融合处理MES关系数据、设备时序数据、摄像头图像数据等多模融合数据。

这正是 YMatrix 超融合数据库的优势所在，能简化企业在数据库集群方面的管理和运维成本，为用户提供一个反馈敏捷、数据分析高效、集群性能好的数据库集群。

据姚延栋介绍，与海外同类型产品相比，YMatrix在性能、功能方面都具有优势，与海外头部独角兽相比有5~10倍以上的性能提升。在服务某头部客户时，YMatrix 不仅帮助客户节省了50% 的硬件成本，还提升了5倍的性能，帮助该企业真正实现了降本增效。

目前，YMatrix已被应用到银行、保险、证券、通信、车联网、智能制造等行业，服务了理想汽车、宁德时代、浪潮、中兴、三一重工等多个行业的头部企业。

在营收上，与2022年相比，YMatrix有了数倍的营收增长，且客户复购率达95%以上。来自客户层面的认可，正在持续推动YMatrix 向着更易用、更极简、更极速的超融合数据库迈进。