主流对象存储：如 Amazon S3、Azure OneLake、Google Cloud Storage 和 HDFS
开放数据与表格式：包括 Parquet、Iceberg 和 Delta
湖仓目录（Catalogs）：包括 Nessie、AWS Glue Catalog、Databricks Unity 和 Snowflake Open Catalog
跨分布式数据源的基于成本的查询优化（CBO）
智能缓存与聚合感知加速，实现结果的高效复用
智能数据移动，仅传输必要的数据
适时自动将计算下推（Pushdown）至底层系统。
这不仅保证了简单查询的高性能，也能轻松应对大型企业中常见的跨多源复杂工作负载。
Improve query performance without forcing data migration
Support distributed and hybrid architectures by design
Efficiently scale analytics and AI workloads
Preserve open formats and avoid vendor lock-in
Deliver governed, business-ready data faster
提升查询性能，而无需强迫数据迁移
原生支持分布式与混合架构设计
高效扩展分析与 AI 工作负载
保留开放格式，避免供应商锁定
更快速地交付受控的、业务就绪型数据
Denodo 与您的湖仓架构相结合，提供了将原始数据转化为真实业务成果所需的性能、灵活性与控制力。