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ByConity 优化器的原理解析与性能差异
数据治理
3月21日19点,分享 ByConity 优化器架构、RBO 和 CBO的规则和实现原理以及高阶优化器功能
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ByContiy 是云原生的大数据分析引擎,擅长交互式查询和即席查询,具有支持多表关联复杂查询、集群扩容无感、离线批数据和实时数据流统一汇总等特点。

对于一个真正能大规模使用的成熟的 OLAP 数据库来说一个完善且强大的优化器必不可少,所以 ByConity 自研了优化器。

不同的优化器实现导致在不同场景下性能表现存在差异,了解优化器的原理和性能差异对于提高数据处理效率非常重要。

本月的 webinar 邀请到了ByConity 优化器方向的研发同学,来给大家分享 ByConity 优化器的设计与实现原理以及如何使用优化器来提高查询效率。关注 ByConity 优化器的同学不要错过。

通过此次分享,你将了解:

  • ByConity 优化器架构
  • RBO(Rule-Based Optimizer,基于规则的优化器) 和 CBO(Cost-Based Optimizer,基于成本的优化器)的规则和实现原理
  • 高阶优化器功能
  • TPC-DS benchmark下 ByConity 和 ClickHouse 的执行差异

🎁 活动现场将与用户同步社区最新进展,参与线上互动交流、反馈项目建议,还将有机会领取 ByConity 社区周边~

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活动时间

3月21日(周二)19:00-20:30

活动形式

线上直播

报名链接

https://www.bagevent.com/event/8420013?bag_track=vecom

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关于ByConity

作为国内使用规模最大的ClickHouse用户,字节跳动在面临业务的急速扩张时,大量集群扩容以及数据移动和重新平衡的需求压力愈发增强。因此,在ClickHouse的基础之上,字节跳动设计了分布式基础架构云数仓,并向社区开源为 ByConity。

ByConity 是面向现代数据栈的一款数仓系统,应用了大量数据库成熟技术,如列存引擎,MPP 执行,智能查询优化,向量化执行,Codegen,indexing,数据压缩,适合用于 Online Analytical Processing(OLAP) 场景和轻载数仓的场景,包括但不限于交互式分析、实时 APP 监控、流数据处理和分析等。

项目 GitHub 地址:

https://github.com/ByConity

用户手册地址:

https://github.com/ByConity/ByConity/tree/master/docs/zh-cn

活动信息
分类
地点
线上
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