2020 年10月，超融合数据库厂商 YMatrix 宣布，成立月余就已完成千万级天使轮融资。不到半年时间，公司再次宣布，完成新一轮规模数千万的 Pre-A 轮融资。本轮融资由顺义产业基金领投，老股东晨山资本继续跟投。
YMatrix 成立于 2020 年 8 月，核心成员来自于 Greenplum、微软、阿里、腾讯、百度、字节、快手等国内外知名数据团队，具备深厚的数据库内核开发沉淀。
根据 Gartner 2019 报告，Greenplum 数据库产品是基于PostgreSQL架构开发的MPP数据库，世界排名第三。YMatrix 创始团队都曾在 Greenplum 中国团队工作，是分析型数据库领域少见的世界级完整建制团队，他们曾服务大量全球 500 强企业，在银行、证券、保险、电信、能源、政务、制造业等行业，对企业级数据库产品的需求、研发和应用有丰富经验。
近一年来，基础软件领域的投资形成“风口”，数据库细分领域的投资活跃度快速上升，尤其是时序专用数据库、以及强化数据分析能力的功能性产品。
但不同于大多数同期创业项目，YMatrix 团队没有选择研发只解决特定数据管理需求的专用类型数据库，而是率先提出了超融合概念，研发了新一代产品 YMatrix 超融合数据库，一款能真正做到一库多用，满足各类传统和新兴场景下大部分数据管理和分析需求的产品。
基于微数据库内核（microdb）的多核开放架构，YMatrix 内置 4 个高性能微内核数据引擎，完善支持标准 SQL，一方面支持多模数据类型，包括关系数据、时序数据、GIS 数据、JSON 数据、文本数据、图片等；同时支持多场景操作，提供比传统 MPP 数据库更为强大、丰富的数据查询和分析能力，比如高并发低延迟增删改查、点查、明细查询、聚合查询、窗口查询、关联查询、多维查询、库内机器学习等。
创始人姚延栋表示，“专用数据库只是在解决特定需求，比如支持时序、知识图谱类型的数据，或是强化分析能力。由于上一代传统数据库能力太有限，不断叠加这类专用产品来满足新的业务需求，已是行业内惯例。”
“但从用户的实际使用来看，每叠加一个专用数据库，都给运维带来了多一层的复杂度。比如，在某个专用数据库中处理完成后，再导入另外一个数据库分析，合并后再导出结果，造成大量工作量。每个产品都要考虑到监控、报警、导入、导出、扩容、备份、恢复、安全控制、升级等工作，为运维带来大量的财务、人力、时间成本。”
据了解，从国际市场进程来看，海外厂商虽尚未明确提出超融合理念，但是各种形式的融合已有数年实践。
比如，Snowflake 和 Databricks 等数据库独角兽，先后提出并认同“one data platform”概念；传统数据库头把交椅的 Oracle 也在走向融合方向。
与此同时，因为对复杂的新兴场景需求更加熟悉，时序数据库企业在相关产品上的试水更为激进。比如，时序数据库厂商TimescaleDB 正基于 PostgreSQL 开源架构，开发超融合类型产品，试图从单机向分布式演进；DB-Engines 上流行度排名第一的时序数据库 InfluxDB，因为原有产品更适合中小规模数据，查询分析功能相对简单，启动了新产品 IoX 研发，定位于服务更多数据类型和场景的下一代超融合数据库，完成后极大可能替换掉原有产品。
对此，姚延栋表示，“正在进行数字化的传统行业和新兴产业，场景更为复杂，数据分析需求更多元，上一代传统数据库+N个单品数据库的技术架构，已经无法以相对简洁的方式满足需求。”
“作为替代方案，如果能以超融合数据库作为起点，先一次性满足未来5年可预见的数据管理需求，是更好的技术路线。这也是YMatrix 目前的产品研发策略，可以实现目前很多个专用数据库联合起来才能实现的分析能力、管理不同数据类型的能力等。超融合是更经济、更理性的技术路线，让架构开发省力、运维省心、老板省钱、迭代省时”。
目前，YMatrix 超融合数据库经过半年研发，已经优化迭代至 3.0 版本，在支持关系、JSON 数据类型的同时，已经具备了基本时序、GIS 数据管理能力；在性能上的表现，也以数十倍的实测数据超过了大多数第一梯队产品。
完成此次融资后，YMatrix 将继续进行技术投入，针对市场需求最大的时序数据管理功能，对产品做进一步开发和性能优化。在市场推广上，除了服务首批天使客户的部署外，也将进一步针对智能汽车、智能装备、智慧工厂领域做积极拓展。
