短短半个月，大数据领域新一代领军企业>
11 月 2 日，Databricks 在其官方博客发布声明，表示其数据湖仓（lake house）技术创下 TPC-DS 基准测试新记录，并强调第三方研究表明实际性能可达 Snowflake 的 2.5 倍。
在博客中，Databricks 声称这是一件大事，有助于证明数据仓库在未来十年要么不复存在，要么会大变样，“从长远来看，所有数据仓库都将被纳入数据湖仓”。
11 月 12 日，Snowflake 做出回应，发布了自己的测试结果，同时称>
11 月 15 日，Databricks 的创始人再次在其公司博客上给予回应，指责 Snowflake 为了测试结果竟然改了 TPC-DS 的输入数据，表示有些人不仅作弊还是“酸葡萄”。
这场战斗，双方的企业创始人纷纷亲自下场，可谓招招致命刀刀见血。大多数软件供应商永远不会满足于第二名，这也意味着 Snowflake 和>
事情经过
第一回合：Databricks 出击
Databricks 正着力推动一种名为“数据湖仓”的新型架构，支持者称这种架构甚至能够消除对于数据仓库的直接需求、颠覆几十年来的行业标准，其意义堪比出现了一款能够直接干掉谷歌 Chrome 的新型浏览器设计方案。
信心满满的>
11 月 2 日，Databricks 宣布经过事务处理性能委员会（简称 TPC）这家独立行业组织的验证确认，Databricks 的系统性能可达行业内最接近的其他数据仓库竞争对手的 2.2 倍。
Databricks 在博客中声称，在经典提取 - 转换 - 加载（ETL）流程的过滤与处理方面，其智能湖仓方案取得了超越 Snowflake 数据仓库方案的性能表现。此次比较采用了 TPC-DS 的基准测试并得到审计认证，其中>
Databricks 还宣布巴塞罗那超级计算中心（BSC）的研究团队运行了另外一项不同的基准性能比较，并发现>
公司 CEO Ali Ghodsi 在采访中表示， “我们基本上已经成功证明在数据湖仓的技术对抗中击败了 Snowflake。”
第二回合：Snowflake 还手
Snowflake 公司创始人 Benoit Dageville 与 Thierry Cruanes 很快做出回应，发表了一篇《行业标杆 诚信竞争》的博客文章。文中表示>
TPC-DS 基准测试会对体量为 100 TB 的 TPC-DS 数据库运行 99 次查询。
Snowflake 对由巴塞罗那研究团队测得的上述>
“配置全部为默认，所有查询都在一套 4XL 数据仓库上运行，总时长为 3760 秒；连续运行两轮，取最佳运行时间。可以看到，Snowflake 的实际结果达到>
虽然结果有所变化，但>
Databricks 公司还强调，巴塞罗那研究团队公布的结果证明其产品性价比远高于 Snowflake：
Snowflake 这边的两位创始人当然也不认可>
下图所示为>
所以跟性能的情况类似， Databricks 的表现确实比 Snowflake 更好 ，但好不了那么多。
而 Snowflake 创始人们认为，“如果使用标准版定价，Snowflake 与>
他们还鼓励感兴趣的朋友自己尝试运行 Snowflake TPC-DS 基准测试，验证到底是谁在信口雌黄。只需点击几下鼠标再等上一个小时左右，就能得出靠谱的结论。Snowflake 本身“不会发布综合行业基准，因为这些结果起不到任何有益客户的作用。”
第三回合：Databricks 再次回喷
几天后，Databricks 的创始人又亲自下场撕 Snowflake，表示自己做的就是“客户至上”的基准测试，并且认为 Snowflake 准备的 TPC-DS 数据集有问题。Databricks 利用官方的数据集、同样的硬件，发现测试的速度慢了一倍，和巴塞罗那研究团队的测试速度差不多。
总之，“我们将官方 TPC-DS 数据集加载到 Snowflake 中，对运行功率测试所需的时间进行计时，结果比 Snowflake 在他们的博客中报告的时间长 1.9 倍”。
基准测试的意义有多大？
Snowflake 公司创始人在回击中强调他们不愿意参与这种“与现实体验完全脱节、只为打压竞争对手而存在的基准测试之争，这种行为不符合我们客户至上的核心价值观。”
他们表示：“二十年前，数据库行业里每隔几个月就会有一次破基准测试记录的事情发生。这在当时是大家的首要任务… 但现在数据库行业停止发布新结果也是有原因的。”
“任何拥有一定从业经历的朋友都有相同的体会，基准性能竞赛只会分散企业为客户打造优质产品时的专注度。”再说回>
卡耐基梅隆大学副教授 Andy Pavlo 对此也表示，“在企业层面，也许有些 CIO 会关心产品在性能委员会那边的官方排名，但排名结果对实际销售的影响并不大。”
虽然事务处理性能委员会的影响力近年来一直不断下降，但在行业内的号召力仍然不容小觑。该委员会建立于上世纪八十年代，旨在为数据库性能评估提供中立的裁定指导。性能委员会会首先发布供各家数据库厂商运行的系统基准，之后再对结果进行小组审议与官方认证。
但随着整个行业的爆发式增长与竞争烈化，这些性能基准不但没有降低人们的认知门槛、反而加剧了混乱与争吵。例如，部分供应商开始大肆宣扬并未得到性能委员会正式认证的测试结果。Databricks 表示，他们发布的最新结果已经得到性能委员会的“审计与公布”。性能提升比例相当可观，足以让一部分仍在犹豫的潜在客户下定决心。
颠覆和变革是一场持久战
关注大数据和数据仓库领域动态的朋友可能有印象，本轮只是>
这场冲突势必会加剧数据仓库和湖仓一体技术之间的战斗。
Databricks 最初主要是一家数据湖公司，但一直在添加数仓功能，最终走向湖仓一体。Snowflake 则是反过来的，作为一家数仓起家的公司，却一直忙于拥抱数据湖功能。湖仓一体作为一个新兴架构，很多企业目前还在早期探索阶段。
虽然基准测试没有二十年前那么有影响力，但>
“从长远来看，所有数据仓库都将被纳入数据湖仓，”Databricks 的联合创始人兼首席执行官 Ali Ghodsi 说。“这不会在一夜之间发生——这些东西会共存一段时间——但这个官方的世界纪录清楚地证明，在价格和性能上，数据湖仓完胜数据仓库。”
而大数据平台领域专家关涛在回复 InfoQ 的采访中也曾讲道：“现在大多数企业都还没有用到湖仓一体的新架构，他们要么选择了数据湖方案，要么选择了数仓方案。但大方向之下，业内对湖仓一体的整体大方向是高度达成一致的。
湖仓一体的兴起本质上是由用户诉求推动的，大家希望得到更好的数据治理和管理能力，同时又希望有更好的灵活性，特别是随着 AI 的兴起，完全纯数仓的二维关系表已经无法承接半 / 非结构化数据的处理，AI 引擎不可能只跑在纯数仓模型上。所以湖仓一体一定是未来的发展趋势。做数仓的会有更多数据湖属性，做数据湖的也会有更多的数仓属性，最后根据实际需求去找到中间的平衡。”
另外，Databricks 已经从投资者手中筹得 35 亿美元，专门用于聘请顶尖人才、打造竞争产品，可谓与 Snowflake 势不两立。Michalis Petropoulos 于今年 6 月加盟>
这还只是新阵容中很小的一部分，过去一年来已经有十几名前亚马逊、谷歌、Snowflake 以及 IBM 员工加入到>
Databricks 公司联合创始人 Reynold Xin 宣称，“我们的核心数据仓库团队……在实际规模上可能已经超越了 Snowflake 那边。”
在最近的几轮融资、性能委员会的认可以及众多新员工加入的利好加持之下，Databricks 的发展势头无疑颇为强劲。截至 8 月 31 日，该公司年经常性收入已经超过 6 亿美元，由此也能看出人们对>
但前路仍然艰难。虽然 Ghodsi 言之凿凿，认为数据湖仓将给整个数据仓库市场带来颠覆性、甚至毁灭性的变革，但要想真的干掉领域内的头部厂商之一，并全盘取代他们长期受到欢迎的技术方案，单凭性能委员会的一份认证显然还远远不够。至少过去二十年来，无数企业级技术的迭起兴衰已经反复证明了这一点。
延伸阅读：
采访：现在是采用湖仓一体的好时机吗？
