数据仓库查询效率优化
社区干货
OLAP进阶之“性能提升”
查询效率高于本次基准测试产品几十倍。 # 背景ByteHouse是字节跳动数据平台自主研发的云原生数据仓库产品,在开源ClickHouse引擎之上做了技术架构重构,实现了云原生环境的部署和运维管理、存储计算分离、多租户管理等功能,已通过火山引擎对外提供服务。在可扩展性、稳定性、可运维性、性能以及资源利用率方面,ByteHouse都有巨大的提升。ByteHouse以提供高性能、高资源利用率、高稳定性、低运维成本为目标,进行了优化设计...
Flink OLAP 在字节跳动的查询优化和落地实践
> 本文整理自字节跳动基础架构工程师何润康在 Flink Forward Asia 2022 核心技术专场的分享。Flink OLAP 是数据仓库系统的重要应用,支持复杂的分析型查询,广泛应用于数据分析、商业决策等场景。本次分享将围绕字节 Flink OLAP 整体介绍、查询优化、集群运维和稳定性建设、收益以及未来规划五个方面展开介绍。# 一、字节 Flink OLAP 介绍**业务落地情况**
云原生数据仓库 ByteHouse 总体架构图如上图所示,设计目标是实现高扩展性、高性能、高可靠性、高易用性。从下往上,总体上分服务层、计算层和存储层。## 服务层服务层包括了所有与用户交互的内容,包括用户管理、身份验证、查询优化器,事务管理、安全管理、元数据管理,以及运维监控、数据查询等可视化操作功能。 **服务层主要包括如下组件:**- **资源管理器**资源管理器(Resource Manager)负责对计算资源进行统一的...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)
性能诊断:提供 Query History 和 Query Profiler 功能,帮助用户自助地排查慢查询的原因。## 适用场景ByteHouse 定位为一款数据仓库产品,主要用于 OLAP 查询和计算场景。在实时数据接入、大宽表聚合查询、海量数据下复杂分析计算、多表关联查询场景下有非常好的性能。主要的的应用场景如下:
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数据仓库查询效率优化-优选内容
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字节跳动开源其云原生数据仓库 ByConity
项目简介-----ByConity 是字节跳动开源的云原生数据仓库,它采用计算-存储分离的架构,支持多个关键功能特性,如计算存储分离、弹性扩缩容、租户资源隔离和数据读写的强一致性等。通过利用主流的 OLAP 引擎优化,如列存储、向量化执行、MPP 执行、查询优化等,ByConity 可以提供优异的读写性能。项目背景----ByConity 的背景可以追溯到 2018 年,当时字节跳动开始在内部使用 ClickHouse,因为业务的发展,要...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
## 一、前言在谈数仓之前,先来看下面几个问题:### 1. 数仓为什么要分层?1. 用空间换时间,通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验(效率),因此数据仓库会存在大量冗余的数据;不分层的话,如果源业务系统的业... 是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。维度建模以分析决策的需求出发构建模型,构建的数据模型为分析需求服务,因此它重点解决用户如何更快速完成分析需求,同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能。
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注**字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群**近日,《火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书》正式发布。白皮书简述了 ByteHouse 基于 ClickHouse 引擎的发展历程,首次详细展现 ByteHouse 的整体架构设计及自研核心技术,为云原生数据仓库发展,及企业数字化转型实战运用提供最新的参考和启迪。以下为 ByteHouse 技术白皮书**作业执行流程版块**摘录。技术白皮书(上...
发布|火山引擎发布ByteHouse性能白皮书,揭秘OLAP性能突破的关键技术(内附下载链接)
火山引擎正式发布《云原生数据仓库ByteHouse性能白皮书》,白皮书通过使用 SSB 100G、TPC-H 100G、TPC-DS 100G 数据集进行性能测试,展示出 ByteHouse 在查询效率方面的显著成果,并详细介绍ByteHouse在实时数仓、复杂查询等八大应用场景的高性能应用表现。 在数据处理和分析的领域,提升查询效率始终是一项关键挑战。对于 OLAP 来说,性能的关键需求在于能支持实时分析,应对复杂查询,提供快速响应,并具备良好的可扩展性。这些...
干货|OLAP查询优化器:如何实现复杂查询和性能提升?
作为企业级数据库的核心组件之一,查询优化器的地位不可忽视。对于众多依赖数据分析的现代企业来说,一个强大且完善的查询优化器能够为数据管理和分析工作带来巨大的便利。 作为一款火山引擎推出的云原生数据仓库,ByteHouse基于开源ClickHouse构建,并在字节跳动内外部场景的检验下,对OLAP引擎能力、性能、运维、架构进一步升级。ClickHouse以快速处理数据而著名,但其查询优化器在处理多表查询和高维度数据时却显得力不从心...
如何解决 RDS for MySQL 主库和只读库查询效率不一致问题
# **问题现象** 主库查询效率比只读慢,如何排查优化主库的查询效率?# 问题分析主库和从库的执行计划不一致通常有如下原因:1. 统计信息不准确。2. 主库有大的事务导致回滚日志过大引起的一致性读慢。3. 表空间碎片率导致的执行计划不准确。# **解决方案**## 1. 手动更新统计信息您可以执行 Analyze table `table_name` 来手动更新统计信息。需要注意的是,请选择业务上合适的维护时间进行此操作。### 2. 增加采样页面数...
观点 | 数据分析引擎百花齐放,为什么要大力投入ClickHouse?
随着云计算等技术发展以及海量数据应用场景等出现,对数据仓库提出全新要求,高性能、实时性、云原生等成为数据仓库发展关键词,也因此演变出不同的数仓发展路径。> > > > > **在字节跳动十年发展历程中,各类业务数据量膨胀,不断挑战数据能力边界,也让字节跳动在数据链路优化处理、提升分析效率、数据仓库选型、数据引擎架构搭建等层面积累丰富经验。**> > > > > 