数据库传统上是为两种不同的工作而构建的。分析型数据库帮助企业发现趋势并回答问题，而操作型数据库则存储日常交易记录，比如订单和支付信息。但总部位于慕尼黑的数据库引擎CedarDB同时支持这两种功能，其联合创始人兼CEO莫里茨·西切特告诉TechCrunch，这种做法随着智能体式AI的兴起而变得更加重要。
CedarDB的研发已经持续了十年，但其目前的发展势头来自于企业客户，这些企业现有的数据架构或许很适合存储多年的交易记录，却不太擅长用自然语言快速回答有关这些数据的分析类问题。
CedarDB对分析查询和操作查询之间界限的质疑，是其专注于效率的一个副产品。该公司是慕尼黑工业大学的衍生企业，脱胎于名为Umbra的研究项目。Umbra从零开始构建，旨在通过充分利用现代硬件来超越传统数据库引擎的处理速度。
CedarDB的联合创始团队由五位Umbra研究人员组成，他们延续了这一思路，承诺在不需要更多CPU、处理能力或内存的情况下实现更快的性能——同时不需要客户做出太多改动。特别是，团队确保CedarDB与开源数据库系统PostgreSQL兼容。
西切特表示，这种与主流数据库的兼容性有助于降低用户的迁移成本，因为用户不需要重建自己的应用程序。这还带来了一个额外的优势：CedarDB遵循的逻辑恰好是大语言模型在训练过程中最熟悉的逻辑。
西切特说，事后看来，这一决定只是众多选择中幸运的一个。但这并非完全出于运气。联合创始人克里斯蒂安·温特在一篇博客文章中详细阐述了团队离开学术界后设定的关键优先事项，“比如可靠性、容错能力以及与主流工具的兼容性。”
并非所有答案都是显而易见的。团队曾就是否应该立即推出云服务展开过激烈辩论。最终，他们在去年五月同时推出了作为本地部署方案的CedarDB企业版，以及免费版本CedarDB社区版，并在当时宣布了530万欧元（约合600万美元）的种子轮融资。
不过，云服务的推出只是被延迟了，并没有被放弃。在对注册了候补名单的用户进行beta测试之后，该公司周三在TechCrunch Disrupt大会的舞台上宣布CedarDB云服务开始有限开放。在这场大会上，CedarDB正与另外20家创业公司同场竞技，争夺TechCrunch备受瞻目的创业擂台赛（Startup Battlefield）大奖。
一个完全托管的云端版本可能有助于CedarDB将用户群从大型企业扩展到更广泛的客户。这也将使其更有能力与Databricks等公司竞争——这家大型数据公司似乎得出了与这家德国创业公司相同的结论。
在今年六月举行的Data + AI峰会上，这家美国公司将“智能体时代”作为推出LTAP的理由，这是一种新的数据架构，旨在“在数据湖的单一存储副本上统一事务、分析、流处理和操作数据”。
目前还很难判断这会带来多大的颠覆性影响，但西切特将Databricks的这一举动视为另一个信号，表明市场上确实存在对CedarDB所做事情的需求。该创业公司目前计划用现有的14人团队来服务首批云端用户；但西切特预计，一旦获得更多业务增长，公司将需要扩充团队。“而这正是我们要进行下一轮融资的原因。”
图片从左至右：CedarDB创始人莫里茨·西切特、卢卡斯·福格尔、菲利普·芬特、多米尼克·杜尔纳和克里斯蒂安·温特。
Q&A
Q1：CedarDB是什么？它能做什么？
A：CedarDB是一款由慕尼黑团队开发的数据库引擎，它的核心能力是同时支持事务处理和数据分析，打破了传统数据库在这两方面需要分开部署的局限。
Q2：CedarDB与PostgreSQL兼容吗？
A：是的，CedarDB与开源数据库系统PostgreSQL兼容，这样用户无需重建应用程序就能切换过来，同时也更契合大语言模型训练时熟悉的逻辑。
Q3：CedarDB云服务什么时候可以使用？
A：CedarDB在TechCrunch Disrupt大会上宣布，CedarDB Cloud已开始有限开放，此前该公司已针对候补名单用户进行了beta测试。
