数据仓库查询效率
社区干货
OLAP进阶之“性能提升”
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。这些方面,对于满足高效、准确的数据分析需求至关重要。 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。 作为一款OLAP引擎,...
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:
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 (Ⅲ)
> 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...
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数据仓库查询效率-优选内容
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云原生数据仓库ByteHouse性能白皮书(企业版)|火山引擎
ByteHouse 是火山引擎自主研发的云原生数据仓库产品,它全面继承了开源 ClickHouse 的高性能和强大的分析能力,并在架构上遵循新一代云原生理念进行全面重构,实现了容器化、存储计算分离、多租户管理和读写分离等功能。在可扩展性、稳定性、可运维性、性能以及资源利用率等方面都有显著提升。 本份白皮书将介绍 ByteHouse 企业版的一系列性能优化措施。这些改进旨在缩短查询执行时间、优化资源利用,提供更流畅的数据分析体验。通过...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
维度模型是数据仓库领域另一位大师Ralph Kimall所倡导,他的《数据仓库工具箱》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。典型的代表是我们比较熟知的星形模型(Star-schema),以及在一些特殊场景下...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅵ)
> 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【核心技术解析——元数据】版块摘录...
ByConity 替换 ClickHouse 构建 OLAP 数据平台,资源成本大幅降低
ByConity 是字节跳动开源的云原生数据仓库,在满足数仓用户对资源弹性扩缩容,读写分离,资源隔离,数据强一致性等多种需求的同时,提供优异的查询,写入性能。文章来源|ByConity 开源社区GitHub |https://github.com/ByConity/ByConity作者|程伟,MetaAPP 大数据研发工程师 MetaApp 是国内领先的游戏开发与运营商,专注移动端信息高效分发,致力于构建面向全年龄段的虚拟世界。截至 2023 年,MetaAp...
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...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅴ)
> 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【多租户管理、运维监控管理】版块摘...
查询速度最高提升50倍!火山引擎ByteHouse在广告投放领域实践分享
这无疑对提供基础引擎支持的数据仓库能力,提出了极大的技术挑战。 在人群圈选分析中, 分析师一般利用各种标签组合,挑选出最合适的人群,进而完成广告推送,达到精准投放的效果。但由于人群查询在不同标签组合下... 数据预估。广告主需要对选定的人群组合进行预估,以便判断投放情况并确定投放预算。但广告平台用户越来越多,有的平台DAU达到上亿,使得人群包数据量过大,技术上只能采用1/10抽样存储,将导致10%误差。- 其次,性能问...
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。**> > > > > 》** 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。这些方面,对于满足高效、准确的数据分析需求至关重要。 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...
