一、DingoDB 的设计理念2015年前，数据架构以数据仓库（DataWarehouse）为主，专注于结构化数据的统一存储。到2016-2022年期间，流行数据湖（DataLake）的概念，扩展了数据维度并管理了更多类型的数据。最近一年，AIGC飞速发展，数据生态随之演进到了新的数据栈时代，随着数据分析复杂度的不断提升，由最初的查询处理需求，扩展到机器学习和深度学习，又发展到了现在的自助分析、生成式内容创作（AIGC）、自动化机器学习平台（AutoML、GPT）等场景。这些都离不开对现实世界中的结构化、半结构化和非结构化数据的高效管理。需求的增长催生了新的数据生态。在新的数据栈时代，原有数据