Base de datos MPP de código abierto para analítica en tiempo real y búsqueda, con analítica SQL rápida, consultas aceleradas sobre lakehouse y búsqueda híbrida de texto y vectores.
databendlabs/databend
Almacén de datos de código abierto escrito en Rust que combina análisis SQL, búsqueda vectorial y de texto completo, y entornos aislados para UDF de Python sobre almacenamiento compatible con S3.
Alternativa open source a:Snowflake
Elasticsearch
- Estrellas
- 9,472
- Forks
- 900
- Issues abiertos
- 446
- Último commit
- hace 7 horas
¿Qué es?
Databend es un almacén de datos empresarial escrito en Rust. Ejecuta análisis, búsqueda vectorial y búsqueda de texto completo en un solo motor, y admite la evolución automática del esquema y las transacciones. Los datos se almacenan en servicios de almacenamiento de objetos en la nube, como S3, Azure Blob y GCS.
El proyecto está orientado a cargas de trabajo de agentes de IA. La lógica de los agentes puede escribirse como UDF de Python que se ejecutan en workers aislados en entornos sandbox, mientras SQL coordina cuándo se ejecutan esas funciones. Una función de ramificación similar a Git permite que los agentes trabajen con snapshots de datos de producción sin modificar las tablas de origen.
Databend se puede probar mediante su servicio en la nube, ejecutar localmente con el modo local del driver de Python o iniciar con una imagen de Docker. En la configuración de Docker, la interfaz SQL está disponible en el puerto 8000.
Funciones clave
- 01Análisis, búsqueda vectorial y búsqueda de texto completo en un solo motor.
- 02UDF de Python en entornos sandbox, ejecutadas en workers aislados.
- 03Orquestación de la lógica de agentes mediante SQL a través de Arrow Flight.
- 04Ramificación de datos similar a Git para hacer experimentos seguros con snapshots de producción.
- 05Evolución automática del esquema y transacciones.
- 06Almacenamiento cloud-native en S3, Azure y GCS.
Casos de uso
- Ejecutar agentes de IA sobre datos empresariales con lógica de Python en entornos sandbox.
- Análisis SQL a gran escala y cargas de trabajo de BI.
- Crear pipelines de RAG que combinen búsqueda vectorial y de texto completo.
- Probar cambios en una rama de los datos de producción antes de aplicarlos.
Inicio rápido
- 1
Instala el controlador de Python local
pip install "databend-driver[local]>=0.34.0" - 2
Conéctate a una base de datos local y ejecuta una consulta
from databend_driver import connect conn = connect("databend+local:///./local-state") print(conn.query_row("SELECT 'Hello, Databend!'").values()) - 3
O ejecuta todo el almacén de datos con Docker
docker run -p 8000:8000 datafuselabs/databend
Antes de usarlo
- El modo local de Python requiere Python 3.12 o 3.13 y databend-driver 0.34.0 o posterior.
- Algunas funciones empresariales están sujetas a la licencia Elastic 2.0 en lugar de Apache 2.0.
Temas
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es databend?
- Almacén de datos de código abierto escrito en Rust que combina análisis SQL, búsqueda vectorial y de texto completo, y entornos aislados para UDF de Python sobre almacenamiento compatible con S3. Databend es un almacén de datos empresarial escrito en Rust. Ejecuta análisis, búsqueda vectorial y búsqueda de texto completo en un solo motor, y admite la evolución automática del esquema y las transacciones. Los datos se almacenan en servicios de almacenamiento de objetos en la nube, como S3, Azure Blob y GCS.
- ¿databend es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- databend es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿databend sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de databend fue el 20 oct 2026.
- ¿Para qué puedo usar databend?
- Ejecutar agentes de IA sobre datos empresariales con lógica de Python en entornos sandbox. Análisis SQL a gran escala y cargas de trabajo de BI. Crear pipelines de RAG que combinen búsqueda vectorial y de texto completo. Probar cambios en una rama de los datos de producción antes de aplicarlos.
- ¿Cómo se instala databend?
- Instala el controlador de Python local: pip install "databend-driver[local]>=0.34.0" Conéctate a una base de datos local y ejecuta una consulta: from databend_driver import connect conn = connect("databend+local:///./local-state") print(conn.query_row("SELECT 'Hello, Databend!'").values()) O ejecuta todo el almacén de datos con Docker: docker run -p 8000:8000 datafuselabs/databend
- ¿Dónde consigo databend?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/databendlabs/databend
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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