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资料来源：网络整理时间：2023/3/5 13:57:42 共计：3593 浏览

mysql联表查询优化，数据仓库和数据库有什么区别？

7月5日，Kyligence融资暨新产品发布会在上海举行。Kyligence 团队宣布正式发布下一代企业级数据仓库产品与解决方案Kyligence Enterprise v3.0，及云端一站式大数据分析解决方案KyligenceCloud v2.0。新版解决方案革命性地实现了自动建模功能，并将在查询提速15倍的同时节省50%存储空间。

“借助Kyligence Enterprise v3.0，此前客户需要花费半年、一年的数据分析周期可以缩减至一两个月甚至更短的时间，使用传统国外数据仓库需要每年投入上亿，使用Kyligence产品后，投入缩减至几百万。在人力上，从40多人缩减至6个人左右。”Kyligence联合创始人兼CEO韩卿在接受投资界（ID：pedaily）采访时介绍道。

Kyligence 联合创始人兼CEO韩卿

Kyligence Enterprise v3.0发布，打造融合、智能数据仓库

作为本次发布会的重头戏之一，Kyligence 联合创始人兼CTO李扬，详细介绍了新版Kyligence Enterprise如何在保持PB级数据集上亚秒级查询响应速度的同时，革命性地实现自动化建模以承载企业日益增长的自动化需求。

对于Kyligence Enterprise3.0的行业定位，韩卿认为，它是一个融合智能的大数据平台，代表未来数据仓库的方向。

在今天数据呈指数级爆炸的时代，绝大部分的数据仓库项目仍然使用人工进行操作，这种原始的基于人工的数据分析方式显然已经远不能满足快速增长的业务需求。

韩卿表示：“下一代的数据仓库，一定是融合的、智能的数据仓库，通过将这些技术应用到数据仓库本身的技术变革中，能为许多产业带来变革。”

投资界了解到，新版Kyligence Enterprise引入了大量的机器学习技术，如自动建模技术可基于分析师的历史查询行为及学习记录，智能化地推荐数据建模，自动化地调优性能，且推荐和加速相关业务分析场景。同时，该产品还支持在企业的本地集群和云端部署在线数据分析服务，满足了企业的全场景分析需求。

在产品架构上，新版Kyligence Enterprise 采用了高性能的融合架构，实现了关键业务的亚秒级查询延迟，也支持海量数据的自主探索；数据源可对接分布式平台Hadoop的多重数据引擎，也可以对接传统的RDBMS；数据种类上，既可以对接实时数据流，也可以进行批处理。

“对比上一代查询引擎，新版Kyligence Enterprise 可实现查询提速15倍的同时节省50%存储空间，而对比市场上的同类查询产品，根据数据仓库典型查询场景测试中查询的完成度与查询的性能比较来看，都具有显著优势。”李扬介绍道，Kyligence Enterprise v3.0具有出色的数据分析能力，它的出现将有效降低企业人力成本，并成倍提升企业生产效率。

聚焦金融、电信、零售和制造4大领域，要成为数据仓库行业NO.1

在产品发布会上，Kyligence宣布完成由斯道资本领投，原有股东红点中国、思科、宽带资本、顺为资本跟投的1500万美元B轮融资，这也是Kyligence2年内的第三轮融资。

对于本轮融资计划，韩卿表示，本轮融资后，公司将主要在三个方面加大投入。其中包括加快产品技术研发；扩大市场和销售团队，以尽快扩张市场认知度；布局国际化发展，目前公司已在美国、欧洲拓展客户，接下来将会尤其在美国进行大规模扩张，真正做到技术出海。

目前，Kyligence旗下开发的产品服务已经获得超30家来自各行各业头部企业的付费支持，包括国泰君安、华为、联通、OPPO、上汽集团、太平洋保险集团、中国银联等企业。

在发布会圆桌论坛上，太平洋保险大数据平台负责人时爱民表示，大数据分析作为面向未来的IT技术服务，对太平洋保险而言早已不是一道选择题，而是一道必答题，太平洋保险之所以选择与使用Kyligence Enterprise，看中的就是Kyligence的技术实力与长期、持续的服务能力。

本轮领投的斯道资本中国风险投资团队合伙人张柏舟也表示：“我们很荣幸能成为Kyligence 的投资方。我们在尽职调查期间收集了广泛的客户意见，Kyligence 突出的能力让我们印象深刻，比如通过数据建模处理和AI 增强技术来预处理海量数据集并将延迟降低至亚秒级，通过整合Tableau、Power BI 甚至Microsoft Excel 等常用简单工具来获取新知，Kyligence 没有局限在简单的分析场景，而是致力于帮助客户快速而轻松地管理、访问和分析海量数据，远远超越了传统解决方案，堪称新一代数据仓库。”

目前，Kyligence商业化已经一一落地。韩卿表示，Kyligence的产品服务未来将主要专注于金融、电信、零售和制造四大领域的应用，因为这四大行业拥有大量的数据，对基于数据底层的架构和分析需求渴求极大。

就金融而言，韩卿称，传统金融机构客户更愿意尝试成熟的新技术。“有银行使用我们的技术进行了大半年的全面测试，最后看到他们平台和技术能力得到很大提升，最终选择了Kyligence的方案。”

关于公司未来3-5年的发展目标，韩卿透露，希望能在智能数据仓库里做到行业的NO.1，并能拓展整个全球市场。

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