分析型数据库如何创新？GOTC 2023议题揭秘
在群雄逐鹿的OLAP数据库市场，开源引擎ClickHouse凭借其出色的性能成为公认的黑马。官方称其性能超过了市场上同类的列式数据库，每台服务器每秒可处理数亿到超过十亿行、体积达数十GB的数据，运行速度比传统数据库快100-1000倍。
高效运行速度的另一面，还隐含着成本、性能、容量等诸多问题，比如不支持事务，不能够保证数据的一致性和完整性，不存在隔离级别，不支持高并发等等。这导致2016年开源的ClickHouse难以应对当下更加复杂，数据规模更加巨大的场景需求。
比如在字节内部，从2018年引入ClickHouse，因为业务的发展，要服务于大量的用户，数据规模变得越来越巨大。由于ClickHouse是Shared-Nothing的架构，每个节点是独立的，不会共享存储资源等，因而计算资源和存储资源是紧耦合的。这导致扩缩容成本变高，且会涉及到数据迁移，不能实时按需的扩缩容，从而导致资源的浪费。此外，ClickHouse的紧耦合的架构会导致多租户在共享集群相互影响，另外由于读写在一个节点完成，导致读写受到影响，最后ClickHouse在复杂查询上例如多表join等的性能支持并不是很好。
字节ClickHouse使用情况
为了解决这些痛点，字节在ClickHouse架构基础上进行了升级，于2020年在内部启动了ByConity项目，并于2023年1月发布Beta版本，将于5月底正式对外开源。
ByConity是一个开源的云原生数据仓库，采用存储-计算分离的架构。它支持多个关键功能特性，如存储计算分离、弹性扩缩容、租户资源隔离和数据读写的强一致性等。通过利用主流的OLAP引擎优化，如列存储、向量化执行、MPP执行、查询优化等，ByConity可以提供优异的读写性能。
ByConity的架构分为三层，如下图所示，服务接入层包含负责客户端数据和服务的接入，也就是ByConityServer；计算组为ByConity的计算资源层，每个VirtualWarehouse是一个计算组；数据存储层由分布式文件系统，如HDFS、S3等构成。
除了兼备ClickHouse的一些优点外，ByConity还实现了了诸多新的功能。
ByConity的一个重要优势是 存储 - 计算分离的架构，它实现了读写分离和弹性扩缩容。它的优势是高弹性和高扩展性。这种架构确保读操作和写操作不会相互影响，使得计算资源和存储资源解耦，两者可以按需的且独立的扩缩容，确保资源高效利用。此外，ByConity支持多租户资源隔离功能，保证不同租户之间不会互相影响，使ByConity适用于多租户环境，如图2。
ByConity存储-计算分离，实现多租户隔离
ByConity支持弹性的扩缩容，能够实时、按需的对计算资源进行扩缩容，保证资源的高效利用。并且它能对不同的租户进行资源的隔离，租户之间不会受到相互影响。其另一个重要功能是数据读写的强一致性，确保数据始终是最新的，读写之间没有不一致。此外，ByConity采用了主流的OLAP引擎优化，例如列存、向量化执行、MPP执行、查询优化等，来保证提供了优异的读写性能。
之所以采用开源的模式，ByConity项目组是希望能够把项目回馈给社区，同时也希望通过社区的力量加强和完善ByConity。接下来，ByConity在2023开源社区发展规划中，希望增强ByConity的功能、性能和易用性，重点关注开发新的存储引擎、支持更多的数据类型和与其他数据管理工具的集成领域。
5月28日，字节跳动分析型数据库负责人陈星将出席GOTC2023“数据与数据库技术”分论坛，并担任讲师，带来《ByConity:分析型数据库技术创新与开放之路》主题演讲，详解ByConity中的关键技术选择，分享ByConity开源与开放背后的故事。
敬请期待！
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（来源：看头条网）