分析型数据库如何创新？什么是分析型数据库系统的主要应用

本文讲述了分析型数据库如何创新？什么是分析型数据库系统的主要应用

在群雄逐鹿的 OLAP 数据库市场，开源引擎 *** 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 *** 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 ***，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 *** 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，*** 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 *** 在复杂查询上例如多表 join 等的性能支持并不是很好。

字节 *** 使用情况

为了解决这些痛点，字节在 *** 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 ByConity Server；计算组为 ByConity 的计算资源层，每个 Virtual Warehouse 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。

ByConity 三层技术架构图

除了兼备 *** 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。

1、数据仓库与OLAP：由于分析型数据库系统能够处理复杂的数据查询和多维度的数据分析，它可以用于筛选、抽取、转换与汇总业务数据并存储在数据仓库中，从而支持OLAP操作从多个视角去观察数据。

2、商业智能：分析型数据库系统可以通过数据挖掘技术和数据分析算法，提供准确的数据分析和信息展示，对组织实际情况进行分析和理解，帮助企业制定决策和制定战略。

3、业务性能管理：通过分析各种数据及与业务目标的关系，分析型数据库系统能够精确地评估组织绩效，并实现更好、更快的业务决策过程，帮助企业实现自身战略目标并提高业务绩效。

4、金融分析与风险管理：分析型数据库系统可以通过数据挖掘和统计分析技术，为金融机构提供实时的数据分析和风险预警，帮助金融机构充分理解市场情况并有效地管理风险。

上文就是小编为大家整理的分析型数据库如何创新？什么是分析型数据库系统的主要应用。

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