Lance, büyük veri depolama dünyasında Apache Iceberg ve Delta Lake gibi mevcut çözümlerin bir sonraki adımı olarak öne çıkan yenilikçi bir format. Hem bir dosya formatı (Apache Parquet gibi), hem bir tablo formatı (Apache Iceberg gibi), hem de bir katalog spesifikasyonu olarak işlev görüyor. Özellikle rastgele okuma işlemlerinde Parquet'ten daha optimize edilmiş performans sunarken, sıralı okumalardaki verimliliğini koruyor. Bu, özellikle belirli bir id'ye göre veri sorgularken büyük avantaj sağlıyor.
Tablo formatı tarafında ise Lance, Iceberg'e benzer şekilde çoklu sürüm kontrolü (MVCC) desteği sunarken, en büyük farkı, tüm veriyi kopyalamaya gerek kalmadan tablolara anlık (ad-hoc) sütun eklemeye izin vermesi. Bu özellik, veri şeması evriminde esneklik sağlıyor ve operasyonel yükü azaltıyor. Ayrıca, BTree, ters dizin (FTS) ve vektör dizinleri (HNSW gibi) dahil olmak üzere çeşitli dizin türlerini destekleyerek veri erişimini ve sorgu performansını önemli ölçüde artırıyor.
Lance gibi teknolojilerin ortaya çıkışı, yapay zekanın yaygınlaşmasıyla birlikte çok modlu veri göllerine (multi-modal data lakes) duyulan ihtiyacın bir sonucu. 2025'te büyük veri ve nesne depolama alanında yaşanan gelişmeler (Iceberg V3, turbopuffer, Apache Fluss, Quickwit ve Neon satın almaları gibi) bu değişimin habercisi. Lance, özellikle yapay zeka uygulamaları için kritik olan esnek ve performanslı veri depolama çözümlerine olan talebi karşılamayı hedefliyor ve veri mühendisliği alanında yeni bir dönemin kapılarını aralıyor.
Lance, büyük veri ve yapay zeka çağında daha esnek, performanslı ve ölçeklenebilir veri depolama çözümleri sunarak veri mühendisliği pratiklerini dönüştürme potansiyeli taşıyor.