随着数据量的爆炸式增长、企业上云速度加快以及数据实时性需求加强，云原生数仓市场迎来了快速发展机遇。据 IDC、Gartner研究机构数据显示，到 2025 年，企业 50% 数据预计为云存储，75% 数据库都将运行在云上，全球数据处理预计有 30% 为实时数据处理，80% 数据预计为非结构化数据，这将驱使云原生数仓愈加受到企业青睐。
近期，火山引擎云原生数据仓库ByteHouse产品负责人李群受邀出席“CSDI summit中国软件研发创新科技峰会”，围绕“新一代云原生数仓ByteHouse关键技术与最佳实践”主题，从云数仓历史和前沿出发，介绍ByteHouse整体架构、关键亮点、性能突破、存算分离的关键设计，以及ByteHouse在抖音集团内外多样化场景中的业务实践。
基于ByteHouse在金融、游戏、泛互联网等多行业的经验总结，李群首先介绍了云原生数据仓库目前面临的难点和挑战。高性能、高并发、高吞吐写入，已经是当今企业对云数仓的基础需求。随着互联网不断发展，数据增长迅速，特别是埋点日志类数据，一些较为活跃的APP，每天数据达到百亿甚至千亿级别，大规模杀手级应用每天更是产生数千亿事件量。这要求数据平台不仅要支持高吞吐写入、实时去重，面对业务请求还要达到毫秒级响应。
除此之外，企业还面临数据架构复杂、灵活性欠缺、成本控制难的问题。例如，为了实现一个数据分析功能，企业可能需要引入三、四个甚至更多的组件来构建，导致扩容较难、运维压力大，人力维护成本高。
为了解决以上问题，ByteHouse首先在性能上实现突破。在复杂查询上，ByteHouse从RBO（基于规则的优化能力）、CBO（基于代价的优化能力）、分布式计划生成方面推出了自研优化器，能够准确的计算出效率最大化执行路径，大幅度降低用户查询时间。除此之外，ByteHouse还从Exchange、Runtime Filter以及并行化重构等方向进行了优化。针对实时吞吐慢、BI报表慢、离/在线复杂分析慢、湖+仓联邦分析慢、人群圈选慢、以图搜图慢六大场景，ByteHouse都推出了定制解决方案，并在客户实际场景中产生实效。
在提升效率同时，ByteHouse也专注于帮助用户节省成本。基于ByteHouse弹性伸缩能力，用户只需基于时间、资源负载等条件就能进行扩容、缩容配置，减轻手动管理的负担，提升资源利用率。在存储层面， ByteHouse采用 Serverless 架构，具有低成本、无限扩展的能力。在计算层面，ByteHouse则基于PaaS 模式，通过容器化实现无状态或弱状态，将整个计算组包装成租户和应用呈现给用户，保证租户之间不会发生资源征用冲突或性能劣化，让计算资源在秒级内实现弹性拉起和弹性扩缩容。
最后，为了给用户提供更便捷的使用体验，ByteHouse也在一体化、生态兼容性以及全场景引擎方面进一步提升易用性。以全场景引擎为例，ByteHouse通过构建统一的平台为用户提供更丰富的数据分析能力，实现数据效能最大化，已经推出了全文检索引擎、GIS引擎、Vector引擎，让用户在享受OLAP极致性能的同时，无需引入其他架构，就能使用文字检索、地理空间分析、向量检索能力。
在应用场景方面，李群则从实时数仓、企业级OLAP中台、广告精准营销三个场景，带来ByteHouse最佳实践分享。
以广告精准营销场景为例，随着移动互联网的流量红利消退，精细化营销模式随之跃迁为主流。从数以亿计的人群中，优选出最具潜力的目标受众，是精细营销的题中之义，也是作为基础引擎的数据仓库能力所面临的挑战。从ByteHouse曾服务的某个短剧广告营销公司来看，一方面，该公司投放在业务上需要实时调整策略，要求数据分析、更新时效性在3s内，并发QPS达到2000；另一方面，在营销场景中，海量数据实时更新会产生大量数据碎片，拉低查询性能、浪费存储空间。
通过引入ByteHouse、连山云、巨量引擎联合解决方案，该广告营销公司搭建了一套 ”一键实时同步、极简架构、低门槛技术” 的短剧行业通用解决方案，提升广告数据处理效率与投放ROI。
在效果上，通过多级索引，如排序键索引、分区键优化、跳跃索引等，ByteHouse有效减少了广告营销查询时扫描的数据量，在每天千万查询量的情况下，数据返回时效也能保障在秒级，较之前5倍提升。在计算组隔离策略中，ByteHouse为广告营销场景中的数据读、写分别构建独立的计算资源，再通过灵活的SQL分发机制，已可以支持超过2000 QPS的查询高并发。
据介绍，ByteHouse还与中国地震台网中心、莉莉丝游戏、极客邦科技等诸多行业企业达成了深度合作，凭借新一代的云原生架构，高效方便的运维模式，以及高性能更灵活的实时查询能力，为企业抓稳数字化机遇建立了夯实的地基，推动企业的数智化转型升级。
