企業業務場景增多、規模擴大，對于底層數據架構來說，可能也會愈加復雜。
比如，某企業因自身業務發展，需要引入向量檢索能力，但前期選型的技術架構并不能直接支持，只能重新引入向量數據庫。這意味著，研發團隊要維護多個組件，讓底層架構非常復雜，不僅帶來數據冗余，也給數據運維帶來壓力，造成整體成本增加。
而火山引擎推出的云原生數據倉庫ByteHouse不僅能滿足海量數據下高性能分析需求，還通過GIS時空分析、全文檢索、Vector向量檢索，為分析型數據庫加持更多能力，讓企業用戶用一套架構滿足多元化分析需求，節省企業資源人力成本，提升數據效能。
據介紹，ByteHouse以 ClickHouse 技術路線為基礎，為用戶提供極速分析體驗，支撐實時數據分析和海量數據離線分析，具備便捷的彈性擴縮容能力，極致分析性能和豐富的企業級特性。特別是隨著數據量的爆炸性增長，企業對分析性能的要求水漲船高，ByteHouse能更好以應對大規模數據處理需求。
ByteHouse 在 OLAP 引擎上實現了一系列增強，能支撐寬表、星型模型、雪花模型等更復雜的分析模型，且能實現基礎模型的范式化建模，具備流批一體、優化器、增強型易聚合等技術特點，已經在實時數倉、用戶圈選、行為分析、廣告推薦等場景中落地。
基于全能型的OLAP引擎能力，ByteHouse還集成了適用于不同場景的三大引擎，為用戶提供更極致的分析服務。
首先，作為OLAP的ByteHouse在支持結構化數據檢索方面具備先天優勢，ByteHouse全文檢索引擎則補齊了對非結構化、半結構化等數據的快速檢索能力，支持商品搜索、知識庫搜索、日志分析等場景下對文本數據進行關鍵字檢索，讓用戶可以構建一體化的數據管理、查詢服務，降低運維成本和資源成本。
與行業常見的非結構化數據處理引擎，如ElasticSearch相比，ByteHouse也具備明顯優勢。在性能層面，相關測試數據顯示，當單服務器日志寫入量在50MB-200MB/s，每秒寫入超過30w記錄數的情況下，ByteHouse是ElasticSearch性能的5倍以上。在成本層面，ByteHouse具備更高數據壓縮比、消耗更少的CPU資源，在保障高效查詢的基礎上，還能進一步壓縮服務器成本。在穩定性層面，ByteHouse冷熱分離機制、負載均衡策略，讓數據穩定性更高。
其次，ByteHouse還推出了GIS時空分析引擎，在功能層面，ByteHouse兼容OGC標準，支持導入標準GIS文件格式，目前已支持超過50個主流的空間函數。為了提供更極致的使用體驗，ByteHouse還在探索自研優化器適配GIS特性，以及GPU硬件層面優化二維空間函數。通過選取兩個關鍵 GIS 函數ST_DistanceSphere 和 ST_Within，ByteHouse 在優化器、硬件等層面的優化，使其在測試函數的性能上顯著超越其他產品。
最后，隨著大模型的火熱，ByteHouse已支持多種向量檢索算法，如 HNSW、Flat、IVFFlat、IVFPQ，并且基于 vector-centric 的思路，構建了高效的執行鏈路，可以支撐大規模向量檢索場景，達到毫秒級的查詢延遲。通過開源軟件VectorDBBench測試工具，在 cohere 1M 標準測試數據集上，recall 98 的情況下，ByteHouse QPS性能已可以超過專用向量數據庫。
“一元化數據、多元化引擎”是ByteHouse的產品理念，旨在通過構建統一的平臺為用戶提供更豐富的數據分析能力，實現數據效能最大化。通過全文檢索引擎、GIS引擎、Vector引擎，ByteHouse讓用戶在享受OLAP極致性能的同時，無需引入其他架構，就能使用文字檢索、地理空間分析、向量檢索能力，進一步提升使用體驗。
免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎！此文僅供參考，不作買賣依據。
