Andy Pavlo 加入 ClickHouse，创立 ClickHouse Labs

# Andy Pavlo 加入 ClickHouse 并创立 ClickHouse Labs | ClickHouse 来源：https://clickhouse.com/blog/andy-pavlo-joins-clickhouse 我很高兴地宣布，我将加入 ClickHouse，并创立和领导一支名为 **ClickHouse Labs** 的新研究团队。我想分享一下这背后的故事，以及我们接下来的计划。 我于 2013 年加入卡内基梅隆大学计算机科学系担任教授。我的职业生涯一直致力于深入理解现代数据库管理系统（DBMS）内部机制的科学。我始终优先追踪业界和学术界出现的每一个新系统（https://dbdb.io/），以理解它们的实现。 自 2016 年 6 月 ClickHouse DBMS 首次作为开源软件（https://news.ycombinator.com/item?id=11908254）发布以来，我就对它有所了解。我最初看到这个消息时的反应是，这一定是雾件（vaporware），因为它看起来好得令人难以置信。ClickHouse 拥有当时仅在少数闭源商业分析型 DBMS 中才有的功能。例如，ClickHouse 在 2016 年就使用 C++ 编写，并支持基于 SIMD 的向量化查询执行。而当时大多数主流的开源分析型 DBMS 都基于 JVM，并且直到多年后才支持 SIMD 优化。 自那以后，我一直密切关注 ClickHouse 的发展。它始终是一个领先的系统，与我们的学术研究项目高度相关。你甚至可以在2020年我的第一次远程讲座（https://youtu.be/Fr0CkACLBM4?t=44）中看到我穿着最初那件 ClickHouse T恤，那时疫情迫使我们把数据库课程搬到线上。 基于这段历史，当 ClickHouse 联合创始人邀请我在 ClickHouse 建立这个新的研究团队时，我感到十分荣幸。能与最强大的工程团队之一合作开发下一代数据库技术，这是一个我无法拒绝的机会。这将是一次更高级别的合作，就像 Killer Mike 与 El-P 联手（https://www.youtube.com/watch?v=4dOoFWpKPj4）打造说唱超级组合一样。 ClickHouse Labs 的目标是建立一个专注于数据库的顶尖行业研究组织。它不会作为一个孤立的研究机构运作，把想法扔给工程团队就不管了。相反，我们将与 ClickHouse 的工程师、客户、合作者以及行业伙伴紧密合作，开发和传播新想法，让 ClickHouse 始终处于最前沿。 我们还将于 ClickHouse 的 PostgreSQL 团队合作，帮助其蓬勃发展的托管服务成为性能和可靠性方面的市场领导者。PostgreSQL 和 ClickHouse 服务于不同的工作负载需求，但二者的结合为我们研究事务型和分析型数据库问题提供了广泛的基础。 我们的目标简单而雄心勃勃：开展具有科学价值的研究，然后帮助将最好的想法转化为对用户重要的技术。我希望达到与开创性行业研究组织（如 IBM Research（https://doi.org/10.1145/126482.126493）和 Microsoft Research（https://www.microsoft.com/en-us/research/group/datasystems/））同等级别的影响力。这些团队证明了工业实验室可以同时推进基础计算机科学、影响商业产品，并培养一代又一代的数据库研究人员。这就是我们想要延续的传统。 ClickHouse 团队在发布关于其工作的深度技术资料方面已经有着卓越的记录。自公司于 2021 年成立以来，其工程师撰写了详细文章（https://clickhouse.com/blog?category=engineering）来解释该 DBMS 的实现。还有一篇 2024 年 VLDB 论文（https://doi.org/10.14778/3685800.3685802）描述了 ClickHouse 的核心架构。这些工作非常详尽，以至于我把它们作为阅读材料布置给卡内基梅隆的学生。与此同时，ClickHouse 工程团队还积压了一些有趣的想法和优化，但尚未有时间充分验证并投入生产。我的当务之急之一就是帮助加速这一进程。然后，我们将以此为基础，探索能够进一步推动 ClickHouse 发展的新想法。 我们将研究的一个更大问题是，像 ClickHouse 和 PostgreSQL 这样的 DBMS 如何融入新兴的 AI 和智能体（agentic）技术。这个问题有两个方面。第一是确定 DBMS 应该变成什么样才能更好地支持智能体。第二是确定智能体如何改进和自动化 DBMS 自身的开发。一切皆可探讨：新硬件、新算法、新数据结构、新执行策略，以及构建和运维 DBMS 软件的新方式。虽然我还没有这些问题的答案（这正是研究的意义所在），但我确信一件事：ClickHouse 坚实的关系模型基础使其能够很好地随着这些数据密集型工作负载的发展而演进。 我的职业生涯一直在研究数据库系统是如何构建的，并帮助培养构建它们的人才。通过 ClickHouse Labs，我们现在有机会创建一个专注于推动这两者共同发展的组织。