Databricks vs. Oracle in 2026

2026年Databricks与Oracle对比 | Databricks博客

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2026年10月23日

2026年Databricks与Oracle对比

现代湖仓一体架构 vs 传统数据仓库

作者：Joanna Zouhour

为什么企业正在超越Oracle

基于Oracle构建的企业数据仓库在过去几十年为企业提供了良好服务。但现代数据和AI的需求已经超越了传统仓库架构的能力。当今企业需要一个统一平台，能够整合分析、数据工程、AI和实时工作负载，而无需承担遗留系统带来的成本复杂性、供应商锁定和架构碎片化问题。

Databricks提供了根本不同的方法：基于开放架构的统一湖仓一体设计，通过单一受控平台整合BI、ETL、流处理、机器学习和生成式AI。不再需要独立的数据仓库、数据湖、ML平台和流处理系统。您可以在一个地方获得所有功能，从而轻松支持所有工作负载或延迟需求。

简要对比

• 完全开放的基础架构。Databricks基于开放格式（Delta Lake和Apache Iceberg™）构建，因此数据永远不会被锁定在专有系统中。Oracle使用专有格式存储数据，导致对Oracle工具、许可和基础设施产生深度依赖。

• 一个平台支持所有工作负载。Databricks在同一个受控数据平台上运行BI、ETL、流处理、ML和AI。Oracle需要独立系统、附加许可，并在分析、运营和AI环境之间持续移动数据。

• 成本更低且规模扩展时更可预测。Databricks在云对象存储中分离存储和计算，具备无服务器扩展功能，空闲时零成本。Oracle基于ECPU的定价、最高3倍基础容量的自动扩展以及复杂的许可体系，使得随着业务增长成本难以预测。

• 平台内嵌AI功能。Databricks凭借原生能力（如模型服务、代理开发、自然语言分析）更适配AI构建和部署，所有功能直接集成在湖仓一体架构中。Oracle的AI能力较新且不够成熟，需要额外配置和许可。

Databricks与Oracle能力对比概览

| 能力 | Databricks | Oracle | |---|---|---| | 架构 | 开放湖仓一体：统一平台整合BI、ETL、流处理、ML和AI | 传统数据仓库：BI、ETL、AI等需独立工具 | | 数据格式 | 开放格式（Delta Lake、Apache Iceberg™、Parquet）可跨任意引擎或云移植 | 专有Oracle格式；有限开放格式支持（仅云部署支持Parquet/Iceberg只读外部表） | | 存储 | 客户自有云对象存储（S3、ADLS、GCS）。您完全拥有数据 | Oracle管理存储或Exadata基础设施。数据存在于Oracle生态系统内 | | 计算模型 | 无服务器SQL仓库、自动扩展集群、空闲时零成本 | 基于ECPU计费，自动扩展至3倍基础容量。成本可能不可预测地激增 | | SQL兼容性 | 符合ANSI SQL标准，可移植，无需专有扩展 | Oracle SQL + 专有PL/SQL、优化器提示 | | 治理 | Unity Catalog：统一治理数据、AI模型、代理、仪表板和血缘关系 | 数据库级安全，需附加许可（Database Vault、Label Security等） | | AI与ML | Genie、Agent Bricks、原生AI函数、MLflow、模型服务、AI搜索；所有功能基于受控湖仓一体数据 | ｜

Oracle ML（有限），AI 向量搜索（较新），需要单独配置和授权

流处理与实时分析

原生结构化流处理、CDC、湖仓一体 // 实时用于亚秒级分析

GoldenGate（单独授权），原生流处理能力有限

数据共享

OpenSharing：跨平台、跨云数据共享的开放协议

本地部署无原生开放共享协议；云部署中 OpenSharing 支持有限

多云支持

AWS、Azure 和 Google Cloud

主要为 OCI；通过 Cloud@Customer 实现有限的多云支持

迁移工具

Lakebridge 配合 Genie Code 实现自动化代码转换

不适用。Oracle 通常是现代迁移的源，而非目标

BI 与分析

Genie（自然语言分析）实现 AI/BI，无按座位数授权

Oracle Analytics（独立产品和授权）

每个平台的数据基础开放程度如何？

Databricks 以开放设计为核心，将 100% 客户数据以开放格式（Delta Lake 和 Apache Iceberg™）存储在客户自己的云对象存储中。这意味着：

• 无专有锁定。您的数据可被任何支持开放格式的引擎读取，包括 Spark、Trino、Presto、dbt 和任何 Iceberg 兼容工具。

• 您拥有存储。数据存储在您的 S3、ADLS 或 GCS 账户中。您控制访问权限、保留策略和可移植性。

• 跨引擎治理。Unity Catalog 提供一个统一的目录，可在引擎、云和工具之间实现一致的权限、血缘关系和审计。

• 开放共享。OpenSharing 实现跨组织和平台的治理数据共享，无需复制数据。

Oracle 以专有二进制格式存储数据，对开放格式的支持有限。其对 PL/SQL、Oracle 特定工具和 Exadata 基础设施的依赖，导致迁移、可移植性和多云策略成本高昂且复杂。

Databricks 是否比 Oracle 更具成本效益？

Databricks 的设计旨在实现规模扩展时的成本效率：

• 存储与计算分离。将无限数据存储在廉价的云对象存储中。独立扩展计算资源，仓库空闲时无需付费。

• SQL 无服务器仓库。即时启动、自动扩展和按秒计费，消除过度配置。

• Photon 引擎。向量化执行提供行业领先的查询性能，在更少计算资源上实现更快结果。

• 预测性优化。平台自动调整文件大小、聚类和统计信息。无需 DBA 调优马拉松或专业顾问。

• 无附加授权。治理（Unity Catalog）、BI（AI/BI）、编排（Lakeflow Jobs）和 SQL 编辑器均已包含。

• 无按座位数的 BI 授权。Genie 提供的 AI/BI 实现自然语言分析，无需按用户收费。

Oracle 的定价更为复杂。基于 ECPU 的计算可自动扩展至 3 倍基础容量，附加授权用于 GoldenGate 和 Database Vault 等关键功能，以及逐年累积的年度支持费用，使得随着规模扩展，总拥有成本难以预测和控制。

从 Oracle 迁移到 Databricks 的组织报告称成本显著降低。例如，AXA Japan 在从遗留 Oracle 和 Redshift 环境迁移到 Databricks 后，仓库成本降低了 60%，ETL 成本降低了 70%。

我们希望拥有一体化的工具来管理从基础设施到商业智能（BI）再到人工智能（AI）用例的数据，同时降低运营成本。 - Nicolas Hebrant，AXA Japan 首席数据官（CDO）

哪个平台更适合人工智能和机器学习？

Databricks 是专为数据和 AI 而构建的平台。湖仓一体架构意味着 AI 工作负载可以直接在驱动 BI 和分析的相同受控数据上运行。这意味着无需复制数据或搭建独立基础设施：

• 直接在 SQL 中使用 AI 丰富数据。对湖仓一体数据执行情感分析、分类、摘要和提取操作。
• 在单一平台跟踪实验并管理模型。MLflow 全流程处理实验跟踪、模型注册和部署——原生集成。
• 几分钟内将模型部署到生产环境。通过原生支持所有主流基础模型的端点，实现大规模模型服务。
• 大规模构建和部署生产级 AI 代理。创建基于企业数据自主执行操作的代理，内置质量、成本和合规性控制。
• 让每个业务用户直接访问数据洞察。Genie 允许任何人用自然语言提问，获得可信且受控的答案。
• 原生支持 RAG、推荐和语义搜索。向量索引和相似性搜索直接在湖仓一体数据上运行，无需外部向量数据库。
• 将外部 AI 代理扎根于企业数据。托管的 MCP 服务器让第三方代理安全查询湖仓一体数据，无需暴露原始数据或构建定制集成。
• 以与数据治理相同的标准治理 AI。Unity Catalog 将血缘关系、访问控制和可审计性扩展到机器学习模型、AI 代理、特征和端点。Unity AI Gateway 为所有基础模型 API 提供集中限流、成本控制和使用跟踪，让您通过统一界面管理 AI 开支并执行策略。

Oracle 已将其自主数据库增加了 AI 向量搜索和数据库内机器学习功能，但这些功能是较新的（自主 AI 湖仓一体架构于 2025 年 10 月推出），需要额外配置和授权，且缺乏 Databricks 的 MLflow、Agent Bricks 或 Genie 的等效功能，且数据、模型和代理之间缺乏统一治理。

平台在治理和安全性方面的对比

统一目录

• Unity Catalog：数据、机器学习模型、AI 代理、仪表板和特征的单一目录
• 数据库级目录：AI、代理或外部工具之间缺乏统一治理

细粒度访问控制

• 行级过滤、列级掩码、RBAC、ABAC：在 SQL、Spark、笔记本和 AI 中统一强制执行
• 行级安全（需附加授权）、虚拟专用数据库、数据库保险库（需附加授权）

数据血缘

• 端到端血缘：从数据源到仪表板到 AI 模型
• Oracle 生态系统内血缘有限

审计日志

• 跨所有工作负载的全面审计日志
• 数据库级审计

跨云治理

• 统一治理模型：AWS、Azure 和 GCP 之间一致
• 主要局限于 OCI 生态系统

Oracle 仍具优势的领域（以及 Databricks 正在缩小差距的领域）

任何比较都必须承认 Oracle 在某些领域仍具优势。Oracle 在高并发联机事务处理（OLTP）、关键任务交易系统以及与自身应用生态系统的深度集成方面投入了数十年。对于某些工作负载，这种成熟度至关重要。

#### Oracle 的优势

• 高并发OLTP。Oracle数据库和Exadata在数千个并发事务读写场景中经过实战检验，可严格保证延迟指标——这种工作负载支撑着核心银行系统、订单管理及ERP系统等关键业务。

• 关键任务交易型应用。Real Application Clusters（RAC）、Data Guard和Exadata的存储卸载等功能，提供了企业数十年来依赖的高可用性、灾难恢复和性能特性。

• 依赖Oracle的企业系统。运行Oracle E-Business Suite、PeopleSoft、Siebel或Oracle Fusion的组织对Oracle数据库存在深度依赖，这些系统以Oracle数据库作为主记录系统。在这些环境中替换数据库层通常不具可行性或不建议实施。

#### Databricks通过Lakebase拓展运营工作负载

Databricks认识到分析和AI无法与运营数据隔离。Lakebase是构建在Databricks平台中的无服务器Postgres兼容数据库，是Databricks针对运营数据缺口的解决方案。Lakebase在统一治理层上融合OLTP和OLAP，消除了在运营系统与分析系统之间传输数据的需求。

Lakebase专为运营数据与分析数据交汇的三大工作负载而设计：

• 以毫秒级延迟向应用提供湖仓一体整理后的数据（无需ETL的反向ETL）
• 为实时机器学习推理提供在线特征存储
• 存储应用和AI代理状态——对话记忆、工作流签批、流水线元数据

它特别适合现有Databricks客户，这些客户希望消除传统湖仓与应用之间独立的运营数据库、ETL流水线和治理模型。

Lakebase并非Oracle核心OLTP引擎的替代方案。如果您的Oracle环境支撑着需要大规模严格延迟保障的高吞吐关键任务系统（如核心银行、ERP、订单管理），Oracle（或专用OLTP数据库）仍是这些特定工作负载的正确选择。Lakebase专为日益增长的数据密集型和AI驱动型应用而设计，这些应用需要快速、受控地访问湖仓数据，而无需独立数据库架构的复杂性。

实际结论：如果您的Oracle环境主要作为分析数据仓库或报表平台，Databricks是明确的现代化路径。如果Oracle是您关键应用的OLTP核心，它可能仍适合这些特定工作负载，而Databricks则成为所有分析、AI驱动和前瞻性工作的平台。随着Lakebase的成熟，这两类工作负载的界限将持续演变。

AI驱动的迁移：从Oracle到Databricks

Databricks提供由Genie Code驱动的迁移代理，利用AI自动化并加速从Oracle到Databricks的数据平台迁移，降低复杂性和人工操作。它覆盖完整的迁移生命周期，从评估到数据验证。通过该迁移工具，您将获得：

• 智能转换循环。与一次性转换不同，AI代理执行计划→转换→验证→修复的循环——分析源文件、生成转换、检测错误，并迭代修复失败部分，直到输出结果正确。

• 并发多文件转换。启动并行子代理，同时转换整个Oracle SQL文件夹，可在数百个文件中进行项目级转换状态跟踪。

• 并排审查。每次转换都会生成源到目标的差异对比，使工程师能够精确查看变更内容并在提交前进行审批或调整。

• 基于血缘的迁移规划。可视化代码复杂度和依赖关系图，识别必须一起迁移的相互依赖对象。

• 自定义转换规则。将业务规则、专有数据类型、命名规范和首选的Databricks模式编码为自定义Genie Code技能，使代理学习组织的惯例。

• 灵活输出。根据团队的开发风格生成ANSI兼容的Databricks Lakehouse或Databricks Notebook，使用DataFrame API实现。

该代理支持广泛的源类型，包括Oracle、T-SQL、Snowflake、Redshift、BigQuery和Teradata。它可以直接在Databricks工作区中使用。

已从Oracle Exadata迁移到Databricks的客户见证了洞察力获取速度提升40%，SQL性能最高提升4倍，并实现了显著的成本节约。

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常见问题

#### Databricks能否替代我的Oracle数据仓库？

是的。Databricks Lakehouse提供完整的数据仓库功能，包括ANSI SQL、物化视图、存储过程、细粒度安全性和BI工具连接，同时在同一平台支持ETL、流处理、机器学习和AI。

#### Databricks是否兼容我现有的BI工具？

是的。Databricks Lakehouse通过JDBC/ODBC原生连接Power BI、Tableau、Looker、Qlik和其他主要BI工具。Databricks还通过Genie提供AI/BI功能，支持自然语言分析且无每用户许可费用。

#### Oracle到Databricks的迁移需要多长时间？

迁移时间根据复杂度而异，但Databricks提供自动化评估和代码转换工具，通过Databricks迁移代理显著加速流程。许多组织可在数周内完成初步迁移，全面生产切换在数月内完成。

#### 我会丢失Oracle特有的功能如PL/SQL吗？

Databricks Lakehouse脚本提供的存储过程功能覆盖了绝大多数PL/SQL使用场景。对于复杂的Oracle特定逻辑，BladeBridge会自动转换代码并识别需要人工处理的区域。

#### 我的Oracle支持和许可成本会怎样？

Oracle年度支持和许可费用会随时间累积。迁移到Databricks可完全消除Oracle许可费用，并改用基于使用量的DBU计费模式。这意味着使用Databricks时，您只需为实际使用内容付费。

#### Databricks支持实时数据吗？

是的。Databricks提供原生结构化流处理、通过Lakeflow Connect实现的CDC以及Lakehouse Real-Time，支持亚秒级高并发分析查询。这些功能在Oracle中需要单独的GoldenGate许可。

#### 迁移过程中能否保留部分Oracle工作负载？

当然可以。Databricks支持Lakehouse Federation，允许直接从Databricks查询Oracle数据而无需迁移。这使得可以并行运行两个系统，实现分阶段迁移。

#### 我可以使用自己的 AI 模型吗？

可以。Databricks 通过单一网关支持开放模型选择（Claude、Llama、GPT-OSS、Gemini 和微调模型），而不是绑定单一供应商的模型。

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