各位大家好，在论坛跟大家学习也有一段时间了，今天来聊聊我眼中的偶数数据库 ～

首先，先来介绍介绍我和偶数的故事（其实没有什么故事，只是一些交集片段）。

2015 年我开始接触 Greenplum，2015 年 10 月份 Greenplum 开源。这么多年在 Greenplum 社区里面插科打诨，没用过也听过 HAWQ 这个东西，我曾经还在朋友选型场景里推荐过偶数的 SQL on Hadoop 解决方案。据说啊，我从坊间听到的，这个是常老板一手带起来的产品，所谓的 HAWQ，简单的理解就是 Greenplum 的计算引擎 +HDFS 存储，数据存储由本地硬盘，放到了 HDFS 上，这样就做到了简单的存储和计算分离，产品的初衷，应该是为了应对其他 SQL on Hadoop 产品。当然现在的偶数数据库已经进化了很多，并不是我说的这么简单，但是任何进化都是基于现代云原生分布式的发展方向来的，所以说偶数的能力相较于老的 HAWQ 或者 GPDB 来说，一定是存在一些优势的。

2017 年，我加了一个官方的 HAWQ 群，这个群，从偶数团队出来创业开始，基本上就没什么动静了，我一度以为，这个产品要消失了；后来听说偶数创业团队就是原来的 HAWQ 团队才明白，Pivotal 官方其实已经不再有能力去做 HAWQ 的继续研发了。

2019 年，我在济南认识了一个从偶数离职的朋友，他由于各种原因，需要回到济南工作，不得不从偶数离职；也就是这个朋友，给我安利了各种偶数数据库的功能和特点，让我对偶数了解了更多。

断断续续，啰啰嗦嗦，描述了我与偶数的一些交集，哈哈。

接下来，我们来用更官方的语言，简单说一说偶数数据库是什么。

Oushu Database（简称 OushuDB）是由 Apache HAWQ 创始团队打造的新一代云原生数据仓库，该产品采用了存储与计算分离技术架构，具有 MPP 的所有优点，还具有弹性，支持混合工作负载和高扩展性等优点。 同时支持公有云与私有云。高可扩展，遵循 ANSI-SQL 标准，具有极速执行器，提供 PB 级数据交互式查询能力。并且提供对主要 BI 工具的描述性分析支持和高级机器学习功能。兼容 Oracle，GPDB 和 PostgreSQL，可以轻松取代传统数据仓库包括 Teradata，Oracle，DB2，Greenplum 和 SQL-on-Hadoop 引擎。并且原生支持 Kubernetes 容器平台，帮助企业无缝迁移到最新的云计算平台。

可以说，偶数数据库基于 HAWQ，但是很多功能要比 HAWQ 更好，比如向量化执行引擎优化，可以灵活的应用现代 CPU 的 AVX 指令集，达到计算提速的效果；又比如对 PXF 的替换，不知道大家是不是跟我一样对 Java 有所忌惮呢？我相信使用 C++ 开发的框架一定会比 Java 性能更好。偶数数据库作为一款生于大数据时代的产品，在云原生上支持了阿里云、腾讯云等各种云平台；适应 Hadoop 生态的发展，兼容 ORC 和 Parquet 存储格式，可以灵活的接入多种现有数据。

最后，来个总结吧

曾经发现 HAWQ 更新不积极，我一度对 HAWQ 产品的定位感觉到沮丧，直到了解到团队创业才明白这里面的故事；其实在现在国产化基础软件的黄金发展期，国内有实力的技术团队并不多，偶数作为有着国际大企业技术基因的公司，一定属于这些创业团队中的佼佼者。

我眼中的偶数数据库，是一款同时拥有 MPP 并行处理架构和 Hadoop 基因的产品，我相信在绝大部分场景下，性能都优于任何现有的 SQL on Hadoop 方案。明星的人才，做明星的产品，明星的产品带动整个行业的发展，希望偶数科技能够将产品越做越好，让我们能够在整个行业中领先，进而提升大家对国产基础软件的信心。也希望偶数社区能把生态越做越好，能调动更多的资源来回馈到开源。