智东西

作者 | 程茜

编辑 | 心缘

借 AI 东风，一家开源数据库创企 7 个月估值增长 2.5 倍，已然冲上150 亿美元（约合人民币 1045 亿元）。

智东西 2 月 5 日报道，2026 年刚开年，美国开源数据库创企 ClickHouse 就官宣拿下4 亿美元（约合人民币 27.9 亿元）新融资，估值冲上150 亿美元（约合人民币 1045 亿元），相比 2025 年 5 月的 63.5 亿美元（约合人民币 442 亿元）估值增长了约2.5 倍，使其估值一举跃升至千亿人民币。

在 AI 数据分析领域，ClickHouse 被业界视为两大巨头的有力竞争者：一边是英伟达连续押注的 Databricks，另一边是由甲骨文资深大牛创办的 Snowflake。2021 年才正式成立的 ClickHouse，截至目前已完成 4 轮融资，累计融资金额突破10.5 亿美元（约合人民币 73.1 亿元）。

这家创企不仅收获了资本市场的青睐，在开源生态的表现同样亮眼。其开源数据库项目在 GitHub 上的 Star 数已达到45290，并凭借过硬实力圈粉全球无数明星客户。其客户包括字节跳动、腾讯、阿里巴巴、Meta、微软、特斯拉、索尼等海内外知名大厂，更有 OpenAI、Anthropic 高管点名盛赞 ClickHouse对 GPT-4o、Claude 4 的发布功不可没。

从 ClickHouse 放出的数据可以看到，与当下热门的 Snowflake 对比，ClickHouse 成本为 Snowflake 的1/4，查询速度是其3~5 倍，压缩率提升38%。

ClickHouse 的历史可追溯至 28 年前成立的俄罗斯互联网巨头 Yandex。其创始人阿列克谢 · 米洛维多夫（Alexey Milovidov）2009 年在 Yandex 内部启动实验项目，2012 年将该数据库应用于 Yandex 内部的 Metrica 网络分析平台。

2021 年，米洛维多夫与前 Salesforce 高管亚伦 · 卡茨（Aaron Katz）、前谷歌工程副总裁尤里 · 伊兹拉伊列夫斯基（Yury Izrailevsky）联手，正式将 ClickHouse 从 Yandex 剥离出来。

从左至右：尤里 · 伊兹拉伊列夫斯基（Yury Izrailevsky）、亚伦 · 卡茨（Aaron Katz）、亚历克谢 · 米尔沃伊多夫（Alexey Milovidov）

值得一提的是，ClickHouse 最新融资的领投机构 Dragoneer，此前已经投资了 Datadog、Snowflake 和 Databricks 等 ClickHouse 的竞争对手。Dragoneer 私募投资联席主管克里斯蒂安 · 詹森（Christian Jensen）对比了各家产品后称，ClickHouse 目前拥有最佳的 " 实时分析 " 能力。

这家刚成立 4 年就一边狂揽融资，一边拿下全球多家大客户的开源数据库创企，到底有哪些过人之处？我们试图通过拆解 ClickHouse 的业务体系与架构论文，找到这一问题的答案。

一、4 年拿下 70 亿融资，ARR 同比增长超 250%

这家开源数据库 ClickHouse 的创立可以追溯至 2009 年。

ClickHouse 创始人、CTO 阿列克谢 · 米洛维多夫（Alexey Milovidov）2008 年加入俄罗斯最大搜索引擎公司 Yandex，2009 年联合其团队启动了从非聚合数据实时生成分析报告的实验项目。这个项目正是 ClickHouse 的雏形。

2012 年，这一数据库正式上线，不过其最初仅服务于 Yandex 内部的 Metrica 网络分析平台。该平台也是当时全球第二大网络分析平台。

直到 2016 年 ClickHouse 数据库才开源，2021 年正式独立运营。目前，米洛维多夫在 ClickHouse 任职 CTO、卡茨为 CEO、伊兹拉伊列夫斯基为总裁负责产品管理。

该数据库的突出之处在于能够极其高效地摄取存储在数据库内的数百 PB 数据，并对这些数据进行各种分析用例的查询，同时以毫秒级的时间获得查询结果。ClickHouse 刚成立就开启了巨头收割模式，融资、大客户纷至沓来。

成为独立公司的同年，这家创企宣布连拿两轮共计 3 亿美元（约合人民币 21 亿元）融资，估值一举跃升至20 亿美元（约合人民币 139 亿元），成为独角兽。2021 年 8 月，ClickHouse 宣布筹集到 5000 万美元（约合人民币 3.5 亿元）A 轮融资，2 个月后完成了2.5 亿美元（约合人民币 17 亿元）新融资，由知名风投机构 Benchmark、俄罗斯搜索巨头 Yandex 参投。

2025 年 6 月至今，半年时间该公司拿下两笔巨额融资，Dragoneer、BVP 等全球知名投资机构参投。其在 2025 年 6 月的首届用户大会 OpenHouse 上宣布获得3.5 亿美元（约合人民币 24 亿元）C 轮融资，今年 1 月 17 日又宣布获得4 亿美元（约合人民币 28 亿元）新融资。如今，ClickHouse 的估值已经跃升至 150 亿美元（约合人民币 1045 亿元）。

这家创企的商业化步伐同样迅猛，其商业模式是通过销售托管云服务盈利。卡茨透露，目前该公司的年化收入已经达到数亿美元，2025 年的年度经常性收入（ARR）同比增长超过250%。

二、查询速度是 MySQL 的 260 倍，毫秒级查询响应

过硬的产品实力，是 ClickHouse 的立身之本。

一般而言，OLAP 和 OLTP 是数据库领域针对两种不同业务场景设计的核心数据处理架构，如老牌数据库 MySQL 就是 OLTP 数据库，ClickHouse 是 OLAP 数据库。

这两者的不同之处在于，OLTP 采用行式存储适配高频事务处理需求，OLAP 采用列式存储实现高效数据分析。如今能帮助企业实现实时决策、降本增效的实时查询分析的能力几乎成为数据库必备，因此 OLAP 数据库在当下展现出了更大应用潜力。

此前，使用传统的行式存储 OLTP 数据库处理数据，可能需要几分钟甚至几小时才能得到答案，而OLAP 数据库可以在毫秒内获得答案。根据分析机构 Marko Medojevic 的报告，在分析一个包含 1100 万条记录的数据集时，ClickHouse 的查询速度比 OLTP 数据库 MySQL 快约260 倍。这也在一定程度上反映了 OLAP 数据库的优势。

具体来看，ClickHouse 是使用列式存储的开源 OLAP 数据库，功能与谷歌 Analytics 类似，其目标是快速执行分析查询，同时处理数万亿行和 PB 级别数据。

ClickHouse 数据库引擎的总体架构

在官网中，ClickHouse 对比了数个主流数据库，其中，与 AI 数据分析平台 Snowflake 的对比显示，ClickHouse 的成本仅为其 1/4，但查询速度提升了 3～5 倍。

ClickHouse 与主流数据库系统性能对比（数据来源为 ClickHouse 官网，智东西制表）

对企业业务体系而言，数据库需要实现海量多源数据的高效整合处理，以及实时复杂的分析决策支撑，面对这一过程中的诸多关键挑战，ClickHouse 的关键特性可有效提升数据库的综合处理能力。

如数据库支持高摄取速率、适配高并发低延迟查询场景，以及具备高度开放性，可兼容多样化的数据存储系统、存储位置与格式，配备方便易用且支持性能分析的查询语言，可灵活运行在从老旧笔记本电脑到高性能服务器的各类硬件之上。

这些是现代分析型数据管理系统的关键痛点，而 ClickHouse 是一个支持多种数据存储引擎的数据库，可以将几乎任何数据源导入到 ClickHouse 数据库中，并支持快速灵活的钻取分析。此外，卡茨曾在拿到第一笔融资时透露，ClickHouse 的核心差异还在于，多数开源数据库工具基于 Java 开发，而ClickHouse 采用 C++ 编写，因此能更快处理大规模数据。

三、顶级客户阵容，还是 GPT-4o、Claude 4 背后关键助力

尽管开源项目本身免费，但 ClickHouse 却以此为基石构筑起了庞大的商业帝国，并通过全托管服务 ClickHouse Cloud 拥有全球超 3000 家客户。

这家创企披露的客户阵容豪华，涵盖了国内外科技巨头以及垂直赛道顶尖创企，如字节跳动、阿里巴巴、腾讯等国内头部互联网大厂，长安汽车等国内汽车龙头，还有微软、特斯拉、Meta、索尼、网飞等海外头部大厂，以及 OpenAI、Anthropic、Cursor、Character.ai 等 AI 领域顶流创企。

在数据处理领域，国内腾讯、字节跳动都基于这一开源数据库打造了自家产品。

腾讯云基于 ClickHouse 构建了腾讯云数据仓库 TCHouse-C，几分钟即可帮助企业快速搭建 PB 级实时数据仓库；字节跳动研发团队基于开源数据库管理系统 ClickHouse 开发了 ByteHouse 技术；微信目前使用 ClickHouse 存储日志数据，因为日志通常包含大量重复内容，使用 ClickHouse 可以实现高压缩率，减少日志占用的存储空间。

在时下热门的生成式 AI 领域，ClickHouse 也成为 Anthropic Claude 4 和 OpenAI GPT-4o 背后的核心基础设施。

Anthropic 基于 ClickHouse Cloud 的架构，定制了一套适用于离线隔离环境的专属版本，从控制平面到数据平面，所有核心组件均由 Anthropic 内部团队自主运维，Anthropic 技术研发工程师马鲁思 · 戈亚尔（Maruth Goyal）称，ClickHouse 在助力其研发并推出 Claude 4 的过程中功不可没，如为模型提供了高速分析能力与灵活的数据处理方案。

OpenAI 工程经理阿克沙伊 · 纳纳瓦蒂（Akshay Nanavati）称，2025 年 3 月 OpenAI 正式发布 GPT-4o 图像生成功能，其服务器濒临崩溃，系统 CPU 使用率瞬间飙升 50%，团队迅速对 ClickHouse 集群进行扩容解除了危机。该团队基于 ClickHouse 仅通过一行代码的修改，将除法运算替换为乘法与位运算的组合操作，系统 CPU 使用率立即下降了 40%。

不过卡茨透露，目前 ClickHouse 仍处于亏损运营状态，正在进行前瞻性投资。就在 1 月 17 日，这家创企收购了开源的大语言模型可观测平台 Langfuse，该平台的产品可以确保 AI 系统的输出准确、安全且符合用户意图。Langfuse 开源项目的 GitHub Star 数已经超过 2 万。

此外，2025 年 10 月，该公司还聘请了竞争对手 Snowflake 投资者关系负责人吉米 · 塞克斯顿（Jimmy Sexton）担任首席财务官。不过，卡茨透露，ClickHouse 并没有准备好上市，希望先改进几项内容。

手握新资金支持的 ClickHouse，还在持续扩展其全球布局和生态体系。其 2024 年通过与日本云计算公司 Japan Cloud 的合作进入了日本市场，并宣布与微软 Azure 围绕统一逻辑数据湖 ‌OneLake 建立合作关系。

结语：踩准 AI 风口，数据库厂商正加速为 AI 数据扩容

作为 AI 基础设施的重要一环，AI 数据分析平台的重要性与日俱增。在大模型训练迭代、多模态应用落地、企业级 AI 服务普及的浪潮下，AI 系统产生的日志、监控、性能数据呈指数级攀升，从 PB 级的数据存储到毫秒级的实时查询，对底层数据分析工具提出了更为严苛的要求。

ClickHouse 的爆发式增长，正是踩准了 AI 开启大规模应用的时间节点。ClickHouse 凭借其开源架构、云原生弹性扩展能力、高效的索引机制以及对 SQL 的原生支持，可以适配 AI 场景下高并发写入、复杂查询分析、全量数据洞察的核心需求。

此外，从其收购 Langfuse、升级产品的布局也可以看出，数据库创企正在拓展自身的能力边界，为企业的 AI 数据提供更加统一、具备实时数据处理能力的数据底座。