随着LLM技术应用及落地，数据库需要提高向量分析以及AI支持能力，向量数据库及向量检索等能力“异军突起”，迎来业界持续不断关注。简单来说，向量检索技术以及向量数据库能为LLM提供外置的记忆单元，通过提供与问题及历史答案相关联的内容，协助LLM返回更准确的答案。不仅仅是LLM，向量检索也早已在OLAP引擎中应用，用来提升非结构化数据的分析和检索能力。ByteHouse是火山引擎推出的云原生数据仓库，近期推出高性能向量检索能力，本篇将结合ByteHouse团队对向量数据库行业和技术的前沿观察，详细解读OLAP引擎如何建设高性能的向量检索能力，并最终通过开源软件VectorDBBench测试工具，在
前言当涉及到企业分析场景时，所使用的数据通常源自多样的业务数据，这些数据系统大多采用以行为主的存储结构，比如支付交易记录、用户购买行为、传感器报警等。在数仓及分析领域，海量数据则主要采按列的方式储存。因此，将数据从行级转换成列级存储是建立企业数仓的基础能力。传统方式是采用Extract-Transform-Load(ETL)来将业务数据转换为适合数仓的数据模型，然而，这依赖于独立于数仓外的ETL系统，因而维护成本较高。但随着云计算时代的到来，云数据仓库具备更强扩展性和计算能力，也要求改变传统的ELT流程。火山引擎ByteHouse是一款基于开源ClickHouse推出的云原生数据仓库，为用户提
更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群 作为企业数字化建设的必备要素，易用的数据引擎能帮助企业提升数据使用效率，更好提升数据应用价值，夯实数字化建设基础。数据导入是衡量OLAP引擎性能及易用性的重要标准之一，高效的数据导入能力能够加速数据实时处理和分析的效率。作为一款OLAP引擎，火山引擎云原生数据仓库ByteHouse源于开源ClickHouse，在字节跳动多年打磨下，提供更丰富的能力和更强性能，能为用户带来极速分析体验，支撑实时数据分析和海量离线数据分析，具备便捷的弹性扩缩容能力，极致的分析性能和丰富的企业级特性。随着ByteHouse内外部用
I.传统数仓的演进：云数仓近年来，随着数据“爆炸式”的增长，越来越多的数据被产生、收集和存储。而挖掘海量数据中的真实价值，从其中提取商机并洞见未来，则成了现代企业和组织不可忽视的命题。随着数据量级和复杂度的增大，数据分析处理的技术架构也在不断演进。在面对海量数据分析时，传统OLAP技术架构中的痛点变得越来越明显，如扩容缩容耗时长，导致资源利用率偏低，成本居高不下；以及运维配置复杂，需要专业的技术人员介入等。为了解决这类问题，云数仓的概念应运而生。和传统数仓架构不同的是，云原生数仓借助于云平台的基础资源，实现了资源的动态扩缩容，并最大化利用资源，从而达到Payasyougo按实际用量付费的模式。
数据作为新型生产要素，已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节，深刻改变着生产方式、生活方式和治理方式。越来越多企业也在尝试充分利用数据要素，开辟全新发展路径，进一步实现业务价值提升。在数字化转型的大背景之下，白鲸开源旗下WhaleStudio与火山引擎ByteHouse依托于双方完善的产品能力和互补的优势，于近日完成产品兼容性测试。测试结果表明双方产品完全兼容，整体运行稳定高效。此次产品互认将促进双方深入合作，为用户带来一站式、扩展性强、接入便捷的联合数据解决方案。WhaleStudio与ByteHouse产品互认证书白鲸开源是一家由多名ApacheSoftwareFounda
背景ClickHouse是一个开源的OLAP引擎，不仅被全球开发者广泛使用，在字节各个应用场景中也可以看到它的身影。基于高性能、分布式特点，ClickHouse可以满足大规模数据的分析和查询需求，因此字节研发团队以开源ClickHouse为基础，推出火山引擎云原生数据仓库ByteHouse。在日常工作中，研发人员经常会遇到业务链路过长，导致流程稳定性和数据一致性难保障的问题，这在分布式、跨服务的场景中更为明显。本篇文章提出针对这一问题的解决思路：在火山引擎ByteHouse中构建轻量级流程引擎，来解决数据一致性问题。使用轻量级流程引擎可以帮我们使用统一的标准来解决复杂业务链路的编排问题，不仅提
数据作为新型生产要素，已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节，深刻改变着生产方式、生活方式和治理方式。越来越多企业也在尝试充分利用数据要素，开辟全新发展路径，进一步实现业务价值提升。在数字化转型的大背景之下，白鲸开源旗下WhaleStudio与火山引擎ByteHouse依托于双方完善的产品能力和互补的优势，于近日完成产品兼容性测试。测试结果表明双方产品完全兼容，整体运行稳定高效。此次产品互认将促进双方深入合作，为用户带来一站式、扩展性强、接入便捷的联合数据解决方案。WhaleStudio与ByteHouse产品互认证书白鲸开源是一家由多名ApacheSoftwareFounda
背景ClickHouse是一个开源的OLAP引擎，不仅被全球开发者广泛使用，在字节各个应用场景中也可以看到它的身影。基于高性能、分布式特点，ClickHouse可以满足大规模数据的分析和查询需求，因此字节研发团队以开源ClickHouse为基础，推出火山引擎云原生数据仓库ByteHouse。在日常工作中，研发人员经常会遇到业务链路过长，导致流程稳定性和数据一致性难保障的问题，这在分布式、跨服务的场景中更为明显。本篇文章提出针对这一问题的解决思路：在火山引擎ByteHouse中构建轻量级流程引擎，来解决数据一致性问题。使用轻量级流程引擎可以帮我们使用统一的标准来解决复杂业务链路的编排问题，不仅提
随着全球化的发展，越来越多的中国企业开始涉足海外市场，开展跨境业务。在这个过程中，强大的数据分析能力是出海企业不可或缺的重要一环。通过有效的数据分析，能帮助企业更好地了解全球市场对产品的需求便于调整产品战略，以及更好地了解全球市场的消费者特点和偏好，从而进行有针对性地营销推广。然而，在面临数据分析业务出海时企业常遇到许多挑战。为帮助客户更好地解决这些问题，字节跳动ByteHouse与亚马逊云科技携手打造新一代云数仓服务，为中企出海业务保驾护航。ByteHouse是字节跳动旗下的一款云原生数据仓库，为用户提供极速分析体验，能够支撑实时数据分析和海量数据离线分析。便捷的弹性扩缩容能力，极致分析性能
动手点关注干货不迷路I.传统数仓的演进：云数仓近年来，随着数据“爆炸式”的增长，越来越多的数据被产生、收集和存储。而挖掘海量数据中的真实价值，从其中提取商机并洞见未来，则成了现代企业和组织不可忽视的命题。随着数据量级和复杂度的增大，数据分析处理的技术架构也在不断演进。在面对海量数据分析时，传统OLAP技术架构中的痛点变得越来越明显，如扩容缩容耗时长，导致资源利用率偏低，成本居高不下；以及运维配置复杂，需要专业的技术人员介入等。为了解决这类问题，云数仓的概念应运而生。和传统数仓架构不同的是，云原生数仓借助于云平台的基础资源，实现了资源的动态扩缩容，并最大化利用资源，从而达到Payasyougo按
