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。