火山引擎 ByteHouse：OLAP 如何支持超高 QPS 点查？

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在当今高速发展的互联网时代，信息传播迅速，用户数量激增。在面对如此庞大的用户群体和高频的访问需求时，系统高并发访问的性能问题成为了无法回避的挑战。为了满足业务场景中对数据并发查询的即时性和准确性要求，越来越多的企业开始重视并关注系统“高并发点查”能力。高并发点查对于商业决策、市场分析、用户行为研究场景中的使用体验和查询精准度都起到重要作用。

对于数据使用者来说，高性能的高并发点查能力，可以带来更流畅的使用体验，提升业务决策，让业务流程更高效。对于系统运维者和负责人来说，优化、提升高并发点查性能可以降低资源消耗，缓解高并发负载压力，提升系统稳定性。

ByteHouse 是火山引擎推出的一款云原生数据仓库，能够支撑实时数据分析和海量数据离线分析，其中高并发点查以向量执行引擎为基础，通过丰富的定制优化策略，设置参数针对性的进行性能优化，实现高并发点查性能的提升，同时兼顾了系统的稳定性。

据介绍，火山引擎 ByteHouse 高并发点查具备响应快，性能强大的特点。同等资源规格配置和同等数据规模量级情况下，ByteHouse 并发性能指标优于开源 OLAP 产品 2-5 倍以上，响应时间达毫秒级。不仅仅具备性能优势，在同等业务场景情况下，ByteHouse 能做到资源消耗更低，并有效保障系统稳定性，缓解成本压力。

除此之外，ByteHouse 还能支持对接字节多样化的下游系统，比如数据应用层产品，可实现实时数据的灵活输出，服务更多实时分析、营销及运营场景，赋能更多业务系统。

目前，ByteHouse 高并发点查能力也在游戏、舆情监测以及电商等场景中落地。在某游戏公司推荐的场景中，当大规模用户同时进行搜索等操作时，系统需要快速响应，并通过查询用户属性表、游戏属性表和广告属性表等信息，匹配用户可能感兴趣的游戏并进行推荐。在日常情况下，该游戏公司平均每秒查询量（QPS）达到万级规模，而在高峰期，QPS 指标也会随之增长数倍。

在这种情况下，系统存在不稳定，故障解决响应速度较慢的问题，随着业务不断增长，高并发点查带来的资源消耗也越来越多，成本压力也越来越高。在引入 ByteHouse 后，在相同资源规格和同等数据规模下，高并发点查响应时长达毫秒级，QPS 指标提升 2 倍以上，且稳定性更有保障，进一步缓解成本压力。

ByteHouse 高并发点查能力不仅具备高性能、响应快的特点，还可以帮助企业节约资源，助力数据基础建设过程中的成本优化和效率提升，为数据飞轮转动夯实基础。

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