十年前，当 Graydon Hoare 在 Mozilla 的支持下发布 Rust 1.0 时，很少有人能预见到这门语言会在今天成为系统编程的新标杆。十年后的今天，当我们站在 2025 年的节点回望，Rust 不仅兑现了当初"安全、并发、实用"的承诺，更在商业化道路上走出了一条独特的轨迹。

在刚刚结束的 RustChinaConf 2025 杭州大会上，Databend 技术 VP 陈小玉的主题演讲《基于 Rust 构建商业化数仓平台的探索》引起了与会者广泛关注。作为 Rust 商业化浪潮中最具代表性的实践者，Databend 用四年半的时间证明了 Rust 在企业级产品中的巨大潜力。

Databend 产品定位与核心价值主张

Databend 定位为新一代云原生数据仓库，具备三个核心特征：开源、弹性扩展和存算分离。产品的核心价值主张是成为"Snowflake 的最佳开源替代方案"。从技术架构角度来看，Databend 可以理解为无盘版 MySQL+ ClickHouse，前端支持 MySQL 协议和 HTTP 协议，后端数据统一存储在对象存储系统中。

在应用场景方面，Databend 覆盖两个维度的市场需求。从领域划分主要服务于数据仓库、数据归档、通用存储以及被集成四个应用场景，主要服务于金融、政务、互联网、游戏以及区块链行业。

按场景划分，Databend 提供两种典型的解决方案。第一种是全栈解决方案，数据流从输入到存储计算全部在 Databend 平台上完成。第二种是计算服务模式，Databend 提供统一的查询计算接口，而客户数据仍保留在其自有的对象存储中，以满足特定的合规要求。

在商业产品的竞争中，技术选择必须经得起市场检验。经过四年的发展，Databend 用实际的生产环境验证证明了 Rust 的商业价值。在金融领域，中信银行基于 Databend 构建数据仓库服务，代表了传统金融机构对新技术的认可。在政务领域，福建省大数据中心将 Databend 完全集成到省级大数据平台中，包括统一查询接口和存储服务，通过底层压缩优化实现了相比原有方案 2-5 倍的存储效率提升。

在企业服务方面，沈阳尚源智慧为江苏水务提供海量数据分析服务，处理大规模业务数据。苹果中国将数据处理平台从开源 ClickHouse 迁移到 Databend，体现了国际大厂对产品能力的认可。

在海外市场，区块链项目每日处理 TB 级增量数据，展现了 Databend 在超大规模数据处理方面的能力。沉浸式翻译服务将 Databend 作为全链路数据处理解决方案，实现了从数据读写到对象存储的完整集成。在零售领域，多点零售作为早期客户，将 PB 级数据归档项目全部迁移到 Databend 平台，获得了显著的成本收益。

在产品特性方面，Databend 提供了统一的 SQL 查询接口和完整的湖仓一体化解决方案，包括数据变更感知、任务调度等企业级功能。从数据支持能力来看，产品覆盖了从结构化数据到半结构化数据，再到非结构化数据和空间地理数据的多模态支持。同时，产品还提供了全文检索功能，在日志分析场景中具有重要价值。

在平台架构方面，存算分离是 Databend 从设计之初就确立的核心理念。产品支持真正的按量付费模式，在市场上具有独特的竞争优势。多云弹性能力使得客户可以避免供应商锁定，支持 AWS、腾讯云、阿里云等主流云平台。对于私有化部署需求，Databend 提供了完整的被集成能力，部署门槛极低，仅需 2-3 个核心组件。

从系统架构来看，Databend 采用分层设计，包括入口层、平台层和计算资源层。入口层支持 Web 界面、客户端、SDK 以及第三方工具的直接连接。平台层采用 Go 语言实现，包括管控 API、基础设施、监控系统、开源 Operator 以及企业级组件如任务调度等。

核心计算层完全基于 Rust 实现，包括 Meta Service 和计算 Service 两个关键组件，这部分代码完全开源。Meta Service 负责数据库表管理、权限控制、事务处理等功能，基于团队自研的 OpenRaft 项目构建。计算层包括查询引擎和存储引擎，从零开始开发，功能设计参考了 ClickHouse 等成熟产品的架构理念。

Rust 选型决策与深度实践

关于选择 Rust 的技术决策，其实在 2021 年时，团队成员主要具备 C 和 C++ 开发背景，ClickHouse 国内贡献者前三，面对计算型产品的语言选择时，可选方案相对有限，主要在 C、C++ 和 Rust 之间进行权衡。彼时 TiDB 等项目已经开始 Rust 实践，为团队提供了可参考的案例。

团队采用了渐进式的技术演进策略，首先使用 Go 构建系统原型验证可行性，然后使用 Rust 重写核心模块。这种策略在当前的技术项目中较为常见，既能快速验证业务模式，又能在核心模块中发挥 Rust 的技术优势。

目前 Databend 的 Rust 代码规模已达到 58 万行，测试代码占比约 12%。这一代码规模在全球 Rust 开源项目中位居前列。核心模块包括 Raft 协议实现和完整的计算引擎，全部从零开始开发，功能设计借鉴了 ClickHouse 等成熟产品的技术理念。

在第三方库的使用方面，团队既有自研开源的组件，也深度使用社区优秀项目。由于项目规模庞大，在编译和优化过程中遇到了许多大型项目特有的技术挑战，团队积极向社区反馈并推动相关问题的解决。

在计算相关的库使用上，团队对 Tokio 进行了定制化封装，并大量使用 Arrow 相关库来支持高性能的矢量化计算需求。

工程实践经验与挑战应对

经过四年的深度实践，团队积累了丰富的 Rust 工程经验。从工程质量角度来看，虽然 Rust 的学习门槛相对较高，初期开发者需要投入较多时间理解借用检查器和所有权系统，但这种严格的约束在开发阶段就消除了大量潜在的运行时问题，特别是传统 C/C++ 开发中常见的内存安全问题。

Rust 的编译器约束机制有效保证了代码风格的一致性，配合完善的工具链生态，包括代码格式化、静态检查等工具，显著提升了整体代码质量。在测试方面，Rust 提供了完整的测试框架支持，可以无缝集成到项目开发流程中。

然而，大规模项目也带来了特有的挑战，主要体现在编译速度和磁盘占用两个方面。团队采用了多种优化策略来应对这些挑战：

首先是依赖管理的统一化。通过 workspace 机制统一管理所有依赖及其版本，避免了循环依赖和版本冲突问题。其次是模块化拆分，将项目拆分为 100+ 个子模块，充分利用 Rust 的增量编译特性，避免不必要的重新编译。

在编译优化方面，团队采用了增量编译、并行编译、sccache 构建缓存等多种技术手段。特别是在增量编译的早期阶段，团队向社区提供了大量反馈，帮助解决了许多大型项目特有的编译问题。

此外，通过优化编译依赖配置，剔除不必要的编译组件，进一步减少了编译时间。在测试执行方面，全面采用并行测试策略，提升了开发效率。

性能优化与资源效率提升

在性能优化方面，Databend 充分发挥了 Rust 在矢量化计算领域的优势。面对动辄数十亿条记录的查询需求，团队深度利用了 Rust 在数值计算、位图计算方面的能力，并通过 SIMD 指令优化和自定义的过滤操作实现，显著提升了计算性能。

在资源管理方面，团队对调度器进行了定制化封装，避免直接使用 Tokio 的默认配置，并通过零拷贝等技术手段，有效降低了 CPU 使用率。在内存优化方面，替换了传统的 memcopy 方式，采用高性能的第三方库，在数据转换过程中实现了显著的内存效率提升。

为了验证性能优势，团队在官网公开了详细的基准测试数据，并承诺在每个版本发布时更新对比结果。测试包括两个主要场景：TPC-H 基准测试和数据加载性能测试。

在 TPC-H 测试中，使用 SF-100 数据集与 ClickHouse 进行对比，结果显示 Databend 可以节省 50%-60% 的计算成本，同时在多数场景下性能持平或领先。在数据加载测试中，针对大数据场景中典型的批量处理模式，Databend 的加载速度比 ClickHouse 快 60% 以上。

这些性能提升体现了 Rust 语言特性与精心优化的系统设计的完美结合，也验证了"高性能且安全"这一 Rust 核心价值主张在实际应用中的实现。

AI 技术集成与未来展望

在 AI 技术快速发展的背景下，Databend 积极探索 AI 在研发流程和产品功能中的应用。从研发效率角度来看，AI 工具已能够生成高质量的 Rust 代码和测试用例，这标志着 AI 对 Rust 语言理解能力的显著提升。相比早期只能生成表面正确但实际无法运行的代码，现在的 AI 生成代码不仅能够编译通过，还能满足 Rust 严格的借用检查要求。

在产品开发流程中，团队将 AI 技术集成到文档翻译、问题排查、新人培训等多个环节。特别值得关注的是文档翻译的自动化实现：团队只需维护英文文档，通过 AI 自动生成多语言版本，整个流程已完全自动化并集成到 CI/CD 系统中。

在问题排查方面，AI 工具能够提供清晰的分析思路，通过代码审查快速定位疑点，在某些场景下甚至比人工排查更加高效。对于新人培训，AI 在项目架构理解和依赖关系梳理方面表现出色，显著降低了新团队成员的上手难度。

从产品功能角度来看，Databend 将 AI 相关的计算能力集成到开源版本中，支持与 OpenAI 、DeepSeek 等服务的深度集成。团队还开源了支持 MCP 协议的数据库客户端，用户可以通过自然语言与数据库进行交互，执行查询、生成报表、分析数据。

在未来规划中，团队计划将 AI 技术进一步集成到运维自动化流程中，包括问题自动检测、工单创建、流程处理等环节，实现更高程度的自动化运维能力。

Rust 生态发展趋势

从 2015 年 Rust 正式发布至今，该语言在多个应用领域展现出强劲的发展势头。在高性能服务领域，包括计算存储、网关服务等关键基础设施组件越来越多地采用 Rust 实现。在实时计算领域，包括 Flink 在内的项目也开始使用 Rust 重构核心模块。

在存储系统方面，时序数据库、对象存储等底层基础设施大量采用 Rust 实现，体现了其在系统编程领域的优势。在开发工具领域，Rust 社区热衷于重写传统工具，包括编译器、命令行工具等，通常能够实现 10 倍以上的性能提升。

基于四年半的深度实践，Databend 总结出几条关键经验：

首先，技术选型应当以业务需求为核心导向，确保系统的正确性和稳定性是第一要务，性能优化是在满足基本要求基础上的进一步追求。

在技术成熟度方面，当前 Rust 在计算密集型场景中已经完全成熟，无需再对其性能表现存疑。通过与 ClickHouse 等成熟产品的对比测试，Rust 实现的系统在多种查询场景下都能达到或超越传统方案的性能水平。

在资源效率方面，这是当前企业普遍关注的成本控制要点。相比传统 Java 技术栈需要的 4 核 8GB 配置，Rust 实现的系统通常只需要 1 核 2GB 就能支持相同规模的业务处理，这种资源效率优势在云计算时代具有直接的商业价值。

展望未来，Databend 将继续秉承在性能关键路径上优先选择 Rust 的技术策略。随着更多技术特性的开发和产品功能的完善，Rust 在企业级应用中的价值将得到进一步验证和发挥。

Rust 商业化的里程碑意义

Databend 在 RustChinaConf 2025 上的深度分享，完整展现了四年半来用 Rust 构建商业化产品的全貌。从 58 万行代码的工程实践，到与业界标杆产品的性能对比，从解决大规模编译问题的工程技巧，到 AI 时代的技术融合，每一个细节都体现了 Rust 在企业级应用中的成熟度和商业价值。

站在 Rust 十周年的历史节点，Databend 的成功实践具有重要的里程碑意义。它证明了 Rust 不仅适合系统编程，更能够支撑复杂的商业化产品开发。58 万行代码规模、数十个企业客户、PB 级数据处理能力------这些量化指标构成了 Rust 商业价值的有力证明。

在即将到来的新技术周期中，对高性能、高安全性系统的需求将持续增长。边缘计算、实时 AI 推理、大规模数据处理等场景都是 Rust 的优势领域。从 Mozilla 的浏览器引擎到 Meta 的社交网络基础设施，从 AWS 的云服务到 Databend 的数据库系统，Rust 正在成为新一代基础设施的技术首选。Databend 的故事充分说明，技术的价值不在于其诞生时间，而在于其解决现实问题的能力。而 Rust，正在用自己独特的方式，重新定义系统编程的未来图景。

关于 Databend

Databend 是一款开源、弹性、低成本，基于对象存储也可以做实时分析的新式湖仓。期待您的关注，一起探索云原生数仓解决方案，打造新一代开源 Data Cloud。

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