性能在数据分析中至关重要，它直接决定数据处理的效率与及时性，进一步对数据驱动的企业决策造成影响。
举个例子来看，某个大型电商公司每天产生海量的交易数据，数据分析团队需要通过这些数据了解客户的购买行为、热门商品、销售趋势等，来制定营销策略和优化运营。当分析团队获取过去一个月的销售数据报告时，由于数据量庞大，系统处理速度缓慢，需要几十分钟到几小时才能得出结果。而在某些促销活动期间，如果不能及时获取最新的销售数据来评估活动效果，就无法及时调整策略，错失营销机会。
随着数字化转型的深入，不仅仅是电商领域，各行业都需要基于实时数据做出关键决策。而对企业底层数据系统来说，在处理复杂的数据分析任务，如多维度的关联分析或数据挖掘时，可能出现延迟、崩溃、错误等问题，导致数据不准确、不完整、时效性差。
作为火山引擎推出的一款OLAP产品，ByteHouse具备原生的高性能优势，广泛应用于字节跳动和外部企业的数据分析场景。早在2022年2月，ByteHouse在字节跳动的部署规模已超1万8000台，单集群超2400台。针对数据分析中常见的实时吞吐慢、BI报表慢、在线/离线分析慢等情况，ByteHouse推出六大场景的性能提升方案，进一步提升OLAP性能，助力企业更快速、更准确实施决策。
第一，在实时吞吐的场景中，首先，ByteHouse支持 Upsert的部分列更新能力，确保每秒百万数据入库前提下的落盘即更新。其次，基于自研uniqueMergeTree引擎，ByteHouse为数据写入即去重提供性能保障，特别是满足了 IoT 场景下的高性能诉求。此外，ByteHouse自研的 Flink Connector 能更好对接 Flink，为数据写入建立更高效、流畅的通路。以某畅销游戏公司的实践举例，该公司每秒需要写入 220 万条游戏平台日志数据，相当于每秒写入约 4GB 数据，而在ByteHouse的支持下，该公司的底层数据引擎能很好满足以上诉求，且性能实现线性增长。
第二，在BI报表分析场景中，数据分析师、运营团队等经常会遇到报表生成慢、指标平台响应慢、管理驾驶舱显示速度慢等问题。一方面，ByteHouse通过增强MV物化视图和Projection功能，实现对复杂查询、计算逻辑的预聚合，提升应用层的性能表现，另一方面基于Query Cache来缓存数据和复杂查询中的结果集。在某娱乐型公司的应用实践中，ByteHouse支撑该公司每天15亿数据记录，每秒6万TPS峰值，使报表时效性从过去的 T+1 方式直接压缩到分钟级，甚至秒级。
第三，在在线、离线复杂分析场景中，ByteHouse则针对CBO、RBO等进行自研优化器增强。此外，对于Runtime Filter 这一对大关联场景性能提升有关键影响的技术，ByteHouse自研分布式缓存能够进一步解决分离架构带来的性能损失问题。
第四，在湖仓联邦分析场景中，ByteHouse基于 Native Reader 技术压缩 IO 访问路径，提升外表访问性能。通过进一步与优化器进行融合，ByteHouse能持续提高湖仓分析速度。
第五，在人群圈选与行为分析场景中，ByteHouse 具备 BitEngine/BitMap64/BitMap indexDe 等自研引擎和增强功能，通过与增长分析DataFinder、客户数据平台VeCDP等应用紧密结合，ByteHouse针对业务场景开发了大量内置分析函数，如留存分析、路径分析等。即使在 10 亿级的用户圈选的场景下， P99 响应时间也能达到秒级到毫秒级。
第六，在以图搜图场景中，ByteHouse推出了Vector引擎，即向量检索能力。通过支持多种向量检索算法以及高效的执行链路，ByteHouse可以支撑极大规模向量检索场景，达到毫秒级的查询延迟。在某舆情监测企业的实践中，行业相关产品的查询效率在几秒到十多秒之间，而优化后的ByteHouse只需150-200 毫秒内，就能从大规模数据中查找出近似的 1000 张图片，并完成相似度评分。
在整体性能数据上，通过使用SSB、TPC-H 和 TPC-DS 三种数据集进行性能测试，并以性能著称的某开源OLAP为基准测试产品，ByteHouse在不同查询项上都有显著的性能提升。以TPC-H 数据集举例，在相同硬件和软件环境下， ByteHouse 查询效率高于本次基准测试产品几十倍。
目前，ByteHouse应用于互联网、游戏、金融、汽车、气象等领域，持续为企业提供极致的数据分析能力，助推数智化转型升级。
