Databricks 将在 VLDB 2026 展示 Lakebase 等数据湖仓创新
Databricks 预告 VLDB 2026 多项技术，核心是面向 AI agent 的新一代湖仓数据库架构。
Databricks 将参加 VLDB 2026 数据库大会，展示多项面向 AI agent 时代的数据基础设施创新。联合创始人 Reynold Xin 将发表主题演讲，提出数据库工程正进入第三个黄金时代。大会录用了 Databricks 四篇论文，涵盖 Lakebase（一种将存储与计算分离的无服务器 Postgres 数据库）、Spark Structured Streaming 十年演进、自动数据布局优化，以及基于历史的查询优化。此外还有增量视图维护引擎 Enzyme 的演示。
正文摘录
我们将前往 VLDB 2026，分享多项驱动 Databricks 平台的创新。Databricks 联合创始人兼首席架构师 Reynold Xin 将以开幕主题演讲拉开大会序幕。Databricks 有四篇论文被录用，涉及 Lakebase、Spark Structured Streaming 和 Lakehouse 自动优化。关于 Enzyme 引擎的演示论文将展示我们如何增量维护物化视图。以下是这些演讲的预览。 主题演讲：数据库工程的三个黄金时代 Databricks 联合创始人 Reynold Xin 将讨论 AI agent 如何引领数据库工程的“第三个黄金时代”。有些人可能还记得他 2012 年初在 Berkeley 做的可扩展分析系统 Shark 的早期工作。Reynold 将回顾多年来他对数据库技术看法的演变：从 Berkeley 时期，到 Lakehouse 架构的兴起，再到如今事务引擎和分析引擎不断变化的需求。他将介绍两种有助于满足 AI agent 需求的新范式：(1) Lakebase，将存储与计算分离应用于 OLTP 数据库；(2) LTAP（Lake Transactional Analytical Processing，湖事务分析处理），统一事务处理与分析处理。 Lakebase：基于开放湖存储的无服务器 Postgres AI agent 工作负载正在产生独特的使用模式，例如数百万个短生命周期、深度分支的数据库。传统 OLTP 引擎是单体式的，无法满足这些挑战性需求。Stas Kelvich 将介绍 Lakebase 架构，这是一种第三代云数据库架构。Lakebase 通过将无服务器 PostgreSQL 计算与存储解耦，并使用开放格式将数据和预写日志直接持久化到云对象存储中，来满足 agent 化工作流的需求。