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火山引擎ByteHouse助力车企实现高性能数据分析
2024-08-16 11:00:06极客资料围观22次
这篇文章介绍了火山引擎ByteHouse助力车企实现高性能数据分析，分享给大家做个参考，收藏极客之家收获更多编程知识
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新能源汽车市场正在迎来飞速发展时期。根据 IDC 预测，中国乘用车市场中，新能源车市场规模将在2028年超过2300万辆，年复合增长率为22.8%。
一套高可靠、高性能、高可用的数据分析系统对于新能源车及时发现和解决问题、保障车辆安全、提升产品质量都具有重要意义。
行业上曾有过电池温度过高，超过安全阈值，导致车辆事故的新闻报道。实时车辆信号数据分析系统则能实时监测电池温度、电流、电压等信号数据。当温度异常升高时，系统能够立即向车主发出警报，提醒车主采取措施，比如降低车速或尽快找到安全地点停车。同样，相关数据也会被实时传输回车辆制造商的服务器。制造商的技术团队可以迅速分析数据，判断是否是个别车辆的故障，还是存在批次性的产品质量问题。
为了支撑车辆数据系统对实时性的要求，车企在底层数据引擎选型上往往倾向于能对大规模数据、复杂场景的分析型数据库。作为火山引擎推出的一款定位于OLAP的分析型数据库，ByteHouse因其高性能、极致分析能力，进入某系能源车企的视野。
通过选取某一辆车一天的样例数据，车企模拟了近千亿条数据进行测试。在单表点查、单表聚合、关联聚合等查询场景中，基于相同SQL查询，相比于市场同类型产品，ByteHouse性能提升至少4倍。
据介绍，ByteHouse的高性能主要来源于其在复杂查询、宽表查询等场景中的系列优化措施。在复杂查询上，ByteHouse推出了一系列自研优化器，包括RBO（基于规则的优化能力）、CBO（基于代价的优化能力）、分布式计划生成等，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。在宽表查询场景中，ByteHouse主要通过全局字典、Zero copy以及UncompressedCache 来实现性能提升。
在此前发布的性能白皮书中，ByteHouse通过SSB、TPC-H 和 TPC-DS三种数据集测试结果展示了其性能硬实力。以性能著称的某开源OLAP作为基准测试产品，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。
通过一系列技术优化手段，ByteHouse实现性能进一步提升，缩短查询执行时间、优化资源利用，能应对更复杂的查询场景，为用户提供更流畅的数据分析体验，应用于互联网、游戏、金融、汽车、气象等领域，助推数智化转型升级。
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