4 年融资 1 亿美金，ProtonBase 王绍翾揭秘 Data Warebase 核心技术

主要观点总结

本文介绍了小质科技CEO王绍翾在接受采访时的内容，包括团队打造核心产品ProtonBase的初衷、研发过程中遇到的技术挑战、以及企业在选择数据库产品时应考虑的因素等。同时，还探讨了随着AI技术的飞速发展，数据库和大数据领域的需求变化，以及创业者的一些建议。

关键观点总结

关键观点1: ProtonBase产品的初衷和核心技术挑战

ProtonBase旨在解决数据库和大数据领域的复杂问题，通过集成多种功能，实现数据的高效处理和查询。团队在研发过程中面临了数据存储、索引和存算分离等技术挑战，通过不断积累工程经验，成功打造了这款强大的产品。

关键观点2: ProtonBase的优势场景和客户案例

ProtonBase在数据API上实现了中间层的所有功能，具有多模数据库的优势。在金融、车联网、可观测性和实时数仓、AI Agent等场景中具有广泛的应用前景。客户案例包括金融行业的实时决策系统和车联网的异常检测系统。

关键观点3: Data Warehouse与HTAP、流批一体、湖仓一体的关联和区别

ProtonBase作为一个Data Warehouse，覆盖了HTAP、流批一体、湖仓一体等场景，解决了数据库和大数据领域的问题。它与HTAP的区别在于，HTAP要求系统同时支持OLTP和OLAP，而ProtonBase是一个多模数据库，除了HTAP功能外，还支持实时增量物化视图、文本搜索、向量搜索等功能。与流批一体和湖仓一体的区别在于，ProtonBase实现了物化视图的增量刷新，打通了数据仓库和数据湖，实现了外表的查询和计算。

关键观点4: AI时代数据库和大数据领域的需求变动

随着AI技术的飞速发展，数据与AI的融合越来越紧密，企业和开发者对数据库和大数据的需求也在发生变化。PostgreSQL逐渐成为主流数据库的选择，而Iceberg将成为未来数据湖的标准。创业者需要紧跟这些趋势，提前布局AI时代的标准接口。

关键观点5: 给AI和数据的创业者的建议

创业者需要明确产品的PMF（产品与市场的匹配度），专注于服务大客户并考虑全球化战略。同时，要紧跟行业趋势，不断提升产品的竞争力。

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