Lakebase 的 LTAP 架构将大批量数据加载从主库卸载到 Spark 分布式引擎，避免与在线事务争抢资源。Spark 通过沙箱 Postgres 生成合法堆页和索引，主库仅发布结果。1TB 数据加载不到 5 分钟，客户每日 10 亿行同步从 8 小时大幅加速，且不影响线上性能。

Databricks高级产品经理Jonathan Katz指出，AI代理正打破运营与分析数据间的传统壁垒。LTAP通过统一存储层，让分析查询直接作用于实时运营数据，无需复制或迁移。它利用无状态计算与列式格式，避免HTAP的高成本，支持独立扩展。此架构简化了欺诈检测等实时工作流，减少延迟，并统一数据治理，使数据更易被代理高效利用。

Databricks将在VLDB 2026展示多项创新，包括Reynold Xin的主题演讲，介绍AI代理时代数据库工程的“第三黄金时代”，提出Lakebase和LTAP新范式。四篇论文涵盖Lakebase架构、Spark Structured Streaming演进、AutoLiquid自动数据布局优化及Ultron历史查询优化，另有Enzyme演示，旨在提升湖仓性能与实时分析能力。

文章讨论了Lakebase，一个无服务器的Postgres数据库，旨在克服传统OLTP数据库的局限性。通过外部化写前日志（WAL）和数据文件，Lakebase实现了更高的可扩展性和耐用性，支持实时事务和分析处理，消除了数据复制的需求，确保分析读取最新数据。该架构实现了存储与计算的分离，提供无限存储、弹性计算和简化的高可用性，推动了数据库技术的发展。