效率跃升16倍!火山引擎ByteHouse助力销售数据平台复杂查询效率大幅提高

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。
销售数据,是反映市场趋势、消费者行为以及产品表现的重要指标,也是企业做出精准决策的关键依据。因此,对销售数据进行全面利用、高效分析与合规管理,在企业经营中占据着重要地位。
为了更高效、安全地使用销售数据,某公司引入了开源ClickHouse作为数据分析引擎,将分散的销售数据统一到一套可视化分析平台中,并采用鉴权ACL模式来精细化管理企业内部员工的看数、用数权限。
但实际上,该公司销售数据平台在引入鉴权ACL后,出现了性能不足、用户体验受损的状况。其一,ClikHouse的性能难以满足复杂且量级巨大的查询需求,使得集群复杂恶化;其二,ClickHouse集群的CPU使用率长期处于打满状态对用户体验造成影响。
为了解决以上问题,在复杂查询领域具备显著优势且完全兼容ClickHouse的ByteHouse成为该公司迁移首选。
据了解,ByteHouse支持优化器和MPP执行模型,能够较好地支持复杂join与聚合计算的场景。其中,ByteHouse 的优化器在RBO与CBO方向上分别进行了大量的自研优化,并且实现了动态 Filter 下推、物化视图改写、计划复用以及结果复用等高阶能力。从而能够根据表的结构、索引等信息生成最优的查询执行计划,提高查询执行效率,减少资源消耗,整体上提升了ByteHouse在复杂场景下的查询性能。
在ByteHouse的支持下,目前该公司在销售数据的非ACL查询和ACL查询两个方向上,都实现了查询效率的显著提升。以ACL查询的60M广告客户DI场景为例,查询效率已经从从优化前的16秒大幅缩短至如今的1秒,效率提升高达16倍。

抽取该公司销售平台某数据集测试结果
作为新一代云原生数仓产品,ByteHouse在离线、在线复杂分析性能、便捷弹性扩缩容、全场景分析引擎等核心能力上持续优化,并已在互联网、游戏、金融、气象等领域广泛应用。未来,ByteHouse持续以卓越的数据分析能力,为更多业务系统赋能,助力企业数智化转型升级。
点击跳转 火山引擎云原生数据仓库ByteHouse 了解更多。

相关推荐
Hello.Reader3 分钟前
Flink 窗口 Join 与区间 Join 实战详解
大数据·flink
摘星编程10 分钟前
Vector数据库性能大比武:Pinecone、Weaviate、Chroma速度与准确率实测
数据库
CodeBlossom27 分钟前
Redis速通
数据库·redis·缓存
黄焖鸡能干四碗35 分钟前
MES生产执行制造系统建设(Java+Mysql)
java·大数据·开发语言·信息可视化·需求分析
牛奶咖啡1336 分钟前
MySQL InnoDB Cluster 高可用集群部署与应用实践(下)
数据库·mysql·innodb cluster·mysql router·mysql路由的安装部署·mysql路由的测试·mgr组复制
姚远Oracle ACE3 小时前
解读Oracle AWR报告:Global Cache and Enqueue Services - Workload Characteristics
数据库·oracle
流星白龙3 小时前
【Qt】7.信号和槽_connect函数用法(2)
java·数据库·qt
Zzz 小生5 小时前
Claude Code学习笔记(四)-助你快速搭建首个Python项目
大数据·数据库·elasticsearch
nongcunqq8 小时前
abap 操作 excel
java·数据库·excel
Jabes.yang8 小时前
Java面试场景:从Spring Web到Kafka的音视频应用挑战
大数据·spring boot·kafka·spring security·java面试·spring webflux