聚焦OLAP性能提升，火山引擎ByteHouse性能挑战赛圆满落幕

日前，ByteHouse举办性能挑战赛活动，吸引来自金融、泛互、消费、能源等众多行业开发者报名参与，共同探索OLAP性能提升和场景应用。

作为一款OLAP引擎，伴随字节跳动各业务的发展，ByteHouse经过数百个应用场景和数万用户锤炼，在2022年3月，部署规模已超过1万8000台，最大的集群规模在 2400 余个节点，管理总数据量超过700PB，并逐步在外部金融、泛互等场景应用和推广。为了更好支持字节内外部大规模数据和复杂场景应用，性能一直以来是ByteHouse重点打磨的产品基本功。

在之前发布的《云原生数据仓库ByteHouse性能白皮书》中，ByteHouse基于 SSB 100G、TPC-H 100G、TPC-DS 100G 数据集进行性能测试，在查询效率方面的显著成果。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。

此次ByteHouse性能挑战赛，邀请参赛者基于脚本和环境，对性能进行复现和挑战，进一步探索OLAP性能突破。

“无论在优化还是执行上，ByteHouse性能表现都很惊艳。ByteHouse用全局字典改变了建表逻辑，我试着把建表语句调整到标准benchmark的建表语句，除了对ssb有影响外，其他影响不大，ByteHouse性能还是很强悍的”，来自某数据库产品开发者这样介绍到。

不仅仅聚焦在技术层面的性能调优，更多来自泛互联网、能源等行业的开发者，也在探索将ByteHouse高性能特性与自身实际应用场景结合。

来自某房产APP的开发者提到，“我们公司的使用场景包括两个方面，一个是管理人员看指标数据，如果发现指标有问题，要下钻到明细，找出指标异常原因，并根据明细数据情况，再采取进一步管理动作；另一个是业务场景中的指标明细大规模查询和下载。以上场景，要求OLAP引擎同时具备明细数据查询、数据聚合能力。之前，我们也调研了Apache Kylin、ClickHouse等多款产品，在明细数据和聚合查询等能力上不太满足需求，了解到物化视图相关优化，因而关注到ByteHouse。”

基于在水利工程领域的实践，某位开发者也提出OLAP的性能优化思路，“在水利领域，对于大量的监测数据其实没有太复杂的逻辑运算，但是对动态取极值有着很多应用场景，这种需求没办法做预计算，可以对数据模型进行设计，设置出极值字段入库时进行计算落地，这种方案可以应用在OLAP性能优化上。”

经过为期一个月的赛程，参赛者们基于ByteHouse的脚本和环境，交出了一份又一份性能挑战成果，也对ByteHouse性能表示认可。据介绍，在复杂查询上，ByteHouse解决了ClickHouse缺少优化器支持的问题，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。在宽表查询上，ByteHouse主要通过全局字典、Zero copy以及U.compressedCache 来进行性能提升。

卓越的性能，能够帮助企业及时处理复杂的分析查询，提高数据获取速度，减少数据分析的时间和资源消耗，快速、准确产出分析结果，助力企业人员实时掌握业务状况，并做出及时决策。结合字节跳动内部业务实践与外部落地应用，ByteHouse将继续进行性能优化，为企业决策提效。