# 前言对于分析型数据库产品,通过增加服务节点实现集群水平扩容,并提升集群性能和容量,是运维的必要手段。但是对于熟悉 ClickHouse 的工程师而言,听到“扩容”二字一定会头疼不已。开源 ClickHouse 的 MPP 架构导致扩容成本高,已是 ClickHouse 运维的核心痛点。主要体现在:- 流程全手动,无数据可靠性保证。- 扩容期间性能开销大,通常需要暂停服务。基于字节跳动内广泛的使用场景,ByteHouse 企业版基于开源社区 C...
ClickHouse性能高、灵活性强,且主要依赖磁盘、成本相对可控,成为字节跳动内部计算引擎的首选。但原生 ClickHouse 能力难以支持 upset 、实时数据更新等一些场景,在很多层面有局限性,例如:- 单表性能强劲,但多表能力局限,且对标准 SQL 兼容性低。- 缺乏成熟运维管理工具,运维复杂程度高。- ClickHouse 为 MPP 架构(存算一体架构),性能强,但横向扩容成本非常高、数据隔离性差。 ByteHouse产品专家在直播中介绍到, ...
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...
半结构化数据的分析能力不足……原生ClickHouse能力难以支持。 **2.**ClickHouse在单表性能上非常的强劲,但**多表能力非常局限,且对标准SQL兼容性低。** **3. 缺乏成熟运维管理工具,**运维复杂程度高,需要投入极大的人力,这是一个很大的缺陷。 **4.**ClickHouse是MPP架构(存算一体架构),性能和扩展性极强,但**缺陷也很明显**: **●** 横向扩容成本非常高,增加一个节点要进行数据重新分布...
**ByteHouse 数据库的架构演进**作为一款分析型数据库,ByteHouse 已经应用在互联网、金融、汽车领域,帮助企业实现人群洞察、行为分析、 IOT 风控等场景的实时分析。**ByteHouse 的演进*** 从 2017 年开始,字节内部的整体数据量不断上涨,为了支撑实时分析的业务,字节内部开始了对各种数据库的选型。经过多次实验,在实时分析版块,字节内部决定开始试水 ClickHouse。* 2018 年到 2019 年,字节内部的 ClickHouse 业务从单一业务,...
> > > 字节跳动内部已经将Click> House广泛应用,并在原引擎基础上重构了技术架构,> **本系列文章将从Upsert、多表关联查询、可用性提升等多方面介绍字节跳动基于ClickHouse的能力增强实践。**> > > > ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/d3aab7da24034df9963c27ed68595312~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1711729227&x-signature=I...
ByteHouse团队选择了ClickHouse作为实时数仓的承载。**时效性、数据准确、开发运维成本低,这些跟ClickHouse的特性是高度相关的**,也是ByteHouse团队选择ClickHouse的重要原因。首先,ClickHouse的性能很快,尤其在单表场景下,它能提供非常快速的查询性能,这也是很多用户选择它的原因之一。其次,ClickHouse可以通过增加机器资源,去提升具体写入和查询的性能,基于已有架构,ClickHouse可以实现非常好的非侵入式部署,不管是...
**ByteHouse是火山引擎基于ClickHouse研发的一款分析型数据库产品,是同时支持实时和离线导入的自助数据分析平台,能够对PB级海量数据进行高效分析。** ByteHouse具备实时分析、存储-计算分离、多级资源隔离、云上全托管服务四大特点,为了更好的兼容社区的projection功能,扩展projection使用场景,ByteHouse对Projection进行了匹配场景和架构上进行了优化。 在ByteHouse商用客户性能测试projection的性能测...
本文将 **使用TPC-DS基准测试的99个查询语句** 来对比开源的 **ClickHouse、Doris、Presto以及ByConity** 这4个OLAP引擎的性能表现,以便为企业选择合适的OLAP引擎提供参考。 ![picture.image](htt... 采用了存储计算分离的架构,实现租户资源隔离、弹性扩缩容,并具有数据读写的强一致性等特性,它支持主流的OLAP引擎优化技术,读写性能非常优异。 本文将 **使用这四个OLAP引擎对TPC-DS基准测试的99个查...
上图为ByteHouse企业版管理平台功能架构图。从该功能架构图可以看出,ByteHouse核心能力都是依赖ClickHouse集群,对于集群节点多、数据计算量大的业务场景,容易出现节点状态不一致的问题,因此保证ClickHouse集群间的状态一致性是我们的核心诉求。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/c2a16ab87f2e49bcab32c86968ca565d~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=171...
但是在已有的ClickHouse集群上我们很难做到。原因是ClickHouse是基于Shared-Nothing的架构,每个节点是独立的,不会共享存储资源,因而计算资源和存储资源是紧耦合的,会导致如下问题:- 扩缩容成本变高,且会涉及到数据迁移,使我们不能实时按需的扩缩容,而且会导致资源的浪费,成本不可控- 紧耦合的架构会导致多租户在共享集群环境相互影响,造成用户查询相互影响- 由于集群上节点的读写在同一个节点完成,导致读写相互影响- ...
继续复用ClickHouse目前底层的执行方式。开发上按照不同功能切分不同模块。各个模块预定接口,减少彼此的依赖与耦合。即使模块发生变动或内部逻辑调整,也不会影响其他模块。其次,对模块采用插件架构,允许模块按照灵活配置支持不同的策略。这样便能够根据不同业务场景实现不同的策略。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/51451c07d80e4691901f6a2601b7da32~tplv-tlddhu82om-imag...
> > > 字节跳动内部已经将Click> House广泛应用,并在原引擎基础上重构了技术架构,> **本系列文章将从Upsert、多表关联查询、可用性提升等多方面介绍字节跳动基于ClickHouse的能力增强实践。**> > > > ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/eb4a6e5a5e864efe92d62547ccc98616~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1711729227&x-signature=d...