Databricks 对比 Oracle：开放湖仓与传统数据仓库
Databricks 逐条对比 Oracle，称开放湖仓一体在成本、数据可移植性和 AI 负载上优于专有数仓，可作为选型参考。
基于 Oracle 的企业数据仓库已服务各组织数十年，但现代数据与 AI 的需求超出了传统仓库架构的能力。Databricks 主张用开放的湖仓一体（lakehouse，即把数据湖的低成本存储与数据仓库的结构化查询合并到同一套系统）统一承载 BI、ETL、流处理、机器学习和生成式 AI，不必再分别搭建数据仓库、数据湖、ML 平台和流处理系统。
正文摘录
Databricks vs. Oracle：2026 年对比 现代 lakehouse vs. 传统数据仓库 基于 Oracle 构建的企业数据仓库，为组织服务了数十年。但现代数据与 AI 的需求，已经超出了传统仓库架构的能力边界。今天的组织需要一个平台，把分析、数据工程、AI 和实时工作负载统一起来，同时不必承受遗留系统带来的成本复杂度、厂商锁定和架构碎片化。 Databricks 提供的是一条根本不同的路径：开放、统一的 lakehouse 架构，把 BI、ETL、流处理、机器学习和生成式 AI 汇聚到一个受治理的平台上。不再需要各自独立的数据仓库、数据湖、ML 平台和流处理系统。你可以在同一个地方拿到全部能力，轻松支撑任意工作负载和延迟要求。 - 开放 lakehouse。BI、ETL、流处理、ML 和 AI 统一在一个平台上 - 传统数据仓库，BI、ETL、AI 等各用独立工具 - 开放格式（Delta Lake、Apache Iceberg™、Parquet），可跨任意引擎或云移植 - 专有的 Oracle 格式；对开放格式的支持有限（仅云部署中提供 Parquet/Iceberg 只读外部表） - 客户自有的云对象存储（S3、ADLS、GCS）。数据归你所有 - Oracle 管理的存储或 Exadata 基础设施。数据生活在 Oracle 生态之内 - SQL Serverless 仓库、自动伸缩集群，空闲时零成本 - 基于 ECPU 的定价，自动伸缩最高可达基准的 3 倍。