企业业务场景增多、规模扩大，对于底层数据架构来说，可能也会愈加复杂。

比如，某企业因自身业务发展，需要引入向量检索能力，但前期选型的技术架构并不能直接支持，只能重新引入向量数据库。这意味着，研发团队要维护多个组件，让底层架构非常复杂，不仅带来数据冗余，也给数据运维带来压力，造成整体成本增加。

而火山引擎推出的云原生数仓库 ByteHouse 不仅能满足海量数据下高性能分析需求，还通过 GIS 时空分析、全文检索、Vector 向量检索，为分析型数据库加持更多能力，让企业用户用一套架构满足多元化分析需求，节省企业资源人力成本，提升数据效能。

据介绍，ByteHouse 以 ClickHouse 技术路线为基础，为用户提供极速分析体验，支撑实时数据分析和海量数据离线分析，具备便捷的弹性扩缩容能力，极致分析性能和丰富的企业级特性。特别是随着数据量的爆炸性增长，企业对分析性能的要求水涨船高，ByteHouse 能更好以应对大规模数据处理需求。

ByteHouse 在 OLAP 引擎上实现了一系列增强，能支撑宽表、星型模型、雪花模型等更复杂的分析模型，且能实现基础模型的范式化建模，具备流批一体、优化器、增强型易聚合等技术特点，已经在实时数仓、用户圈选、行为分析、广告推荐等场景中落地。

基于全能型的 OLAP 引擎能力，ByteHouse 还集成了适用于不同场景的三大引擎，为用户提供更极致的分析服务。

首先，作为 OLAP 的 ByteHouse 在支持结构化数据检索方面具备先天优势，ByteHouse 全文检索引擎则补齐了对非结构化、半结构化等数据的快速检索能力，支持商品搜索、知识库搜索、日志分析等场景下对文本数据进行关键字检索，让用户可以构建一体化的数据管理、查询服务，降低运维成本和资源成本。

与行业常见的非结构化数据处理引擎，如 ElasticSearch 相比，ByteHouse 也具备明显优势。在性能层面，相关测试数据显示，当单服务器日志写入量在 50MB-200MB/s，每秒写入超过 30w 记录数的情况下，ByteHouse 是 ElasticSearch 性能的 5 倍以上。

在成本层面，ByteHouse 具备更高数据压缩比、消耗更少的 CPU 资源，在保障高效查询的基础上，还能进一步压缩服务器成本。在稳定性层面，ByteHouse 冷热分离机制、负载均衡策略，让数据稳定性更高。

其次，ByteHouse 还推出了 GIS 时空分析引擎，在功能层面，ByteHouse 兼容 OGC 标准，支持导入标准 GIS 文件格式，目前已支持超过 50 个主流的空间函数。

为了提供更极致的使用体验，ByteHouse 还在探索自研优化器适配 GIS 特性，以及 GPU 硬件层面优化二维空间函数。通过选取两个关键 GIS 函数ST_DistanceSphere 和 ST_Within，ByteHouse 在优化器、硬件等层面的优化，使其在测试函数的性能上显著超越其他产品。

最后，随着大模型的火热，ByteHouse 已支持多种向量检索算法，如 HNSW、Flat、IVFFlat、IVFPQ，并且基于 vector-centric 的思路，构建了高效的执行链路，可以支撑大规模向量检索场景，达到毫秒级的查询延迟。

通过开源软件 VectorDBBench 测试工具，在 cohere 1M 标准测试数据集上，recall 98 的情况下，ByteHouse QPS 性能已可以超过专用向量数据库。

“一元化数据、多元化引擎”是 ByteHouse 的产品理念，旨在通过构建统一的平台为用户提供更丰富的数据分析能力，实现数据效能最大化。

通过全文检索引擎、GIS 引擎、Vector 引擎，ByteHouse 让用户在享受 OLAP 极致性能的同时，无需引入其他架构，就能使用文字检索、地理空间分析、向量检索能力，进一步提升使用体验。