計算機領域一直流傳一句話——“沒有銀彈”，這句話出自計算機科學家布魯克斯《沒有銀彈》一書，意思是軟件工程是一個超級復雜系統，沒有任何特效的方法，可以一直提高效率。
在數據庫選型當中也是如此。一款面向實時查詢場景的計算引擎，在離線場景的表現可能會稍顯遜色。
以某內容APP對OLAP引擎選型為例。該內容APP基于OLAP引擎構建了支持全公司的數據平臺，覆蓋業務線多、復雜度高，對數據分析的要求也非常高。在APP的直播場景中，主播、商家需要直播間核心實時數據，在直播過程中依據數據做相關決策，比如在流量下降時投流、發福袋等。而OLAP引擎具備高性能、時效性強、彈性擴容的特點，能滿足實時查詢的訴求，成為該內容APP對計算引擎的首選。
但在一些不需要實時數據的場景中，例如內容APP日報、周報、月報等數據，往往是T+1時間產出，OLAP引擎就很難滿足需求，反而需要再搭配Spark、Hive、MapReduce等批處理平臺共同使用。
一方面，這樣的組合方案會導致數據鏈路復雜，操作成本高。為了保證OLAP引擎和其他批處理平臺的數據一致性， 研發團隊要建立穩定的數據同步管道，這將增加開發成本，造成系統復雜度高，對日常運維和故障排查帶來難題。另一方面，兩者都需要占用一定的計算和存儲資源，導致資源消耗較大，同時也會造成數據延遲。
近期，火山引擎云原生數據倉庫ByteHouse上線的“離線加工”能力則解決了這一問題。
ByteHouse 云數倉版一直具備強大的實時數據消費能力，通過設計新的實時消費執行流程、實現 Exactly—once 語義以及對 Memory buffer 的優化，ByteHouse 具備了對 Kafka 流數據的集成能力。
據介紹，ByteHouse 在云數倉版的全新版本中支持了完整的離線加工能力，使得作為輕載數倉的 ByteHouse能同時兼顧實時數據的查詢效率和離線加工任務的穩定性，大大降低運維壓力，簡化數據開發鏈路，為用戶提供更優越的企業級數倉體驗。
性能、效率、成本在行業中一直被認為是“不可能三角”，如果用戶將ByteHouse作為統一的數據分析平臺，則可以最大程度實現性能、效率、成本的“三贏”。
ByteHouse“離線加工”能力架構圖
從性能層面來看，作為高性能的列式數據庫，ByteHouse的查詢引擎和聚合能力能提升離線計算速度，幫助用戶更快進行離線數據處理、聚合和轉換，縮短任務執行時間，提高數據處理效率。
從效率層面來看，ByteHouse將實時查詢、交互式分析與離線數據加工的處理流程整合在同一個平臺，不僅僅能保證數據的一致性和準確性，避免數據在系統流轉中出現不一致的問題，還可以簡化數據處理架構，研發人員不再需要維護和管理多個工具、系統。另外，ByteHouse使用SQL作為查詢語言，研發人員可以利用熟悉的SQL語法進行數據查詢、聚合和轉換操作，無需學習新的編程語言或框架。
從成本層面來看，ByteHouse的列式存儲和壓縮算法在提升查詢速度、縮短響應時間的同時，還可以減少數據存儲的占用空間，降低存儲成本。
隨著數據分析和計算的場景愈多，鏈路愈加復雜，企業更需要統一的平臺、簡單的架構、便捷的運維，才能支撐業務快速發展。ByteHouse不僅專注于強化實時計算能力，還補齊了離線任務加工場景，通過結合任務編排和開發工具，支持復雜的 ETL 處理流程，適用于企業用戶行為分析、人群圈選、風控等更豐富的場景。
此次“離線加工”新能力的發布，僅僅只是ByteHouse產品迭代版圖上的一環。作為源于字節跳動多年積累的云原生數據倉庫，ByteHouse不斷提升用戶體驗，幫助企業更好地構建交互式大數據分析平臺和云原生數據倉庫。目前，中國地震臺網中心、海王集團等已與火山引擎ByteHouse達成合作，率先通過海量數據實時分析的極速體驗，輔助決策落地，加速業務洞察，實現自身數字化升級的進一步加速。
