随着数字时代的发展，数据的来源和生成方式越来越广泛，数据形态也愈加丰富。

以某电商平台的数据情况举例。该电商平台每日产生大量数据，有些为电商平台的订单数据，包括订单号、商品数量、金额、购买时间等，由于这类数据具有明确的格式和固定的字段，并遵循一定的格式，属于结构化数据；有些如客服与客户的聊天记录、客户对具体商品的反馈等，这类数据没有固定格式和明确结构，包括文本、视频、图片、音频等，则属于非机构化数据。

为了能更好支撑该电商平台对数据的使用，底层数据引擎的选型要适应不同数据格式的要求，但采用多套数据引擎也会存在架构复杂、灵活性差、运维压力大等问题。那么，是否能用统一数据架构解决以上问题？

火山引擎ByteHouse全文检索引擎为这一问题提出了解决方案。

作为一款定位为OLAP的分析型数据库，ByteHouse在支持结构化数据检索方面具备先天优势，而此次发布的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，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。据介绍，ByteHouse全文检索引擎，能够支持商品搜索、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。

不仅仅能帮助用户精简数据架构，ByteHouse相比于行业常见的非结构化数据处理引擎，如ElasticSearch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。

除此之外，对于研发人员来说，ElasticSearch上手较难，不支持SQL，数据管理和维护较为麻烦，而ByteHouse采用SQL语法，极大降低学习成本。

截至目前，ByteHouse全文检索能力已经在诸多场景落地。比如，仟传网络之前通过自建ElasticSearch来提供舆情相似度检索能力，但从性能、成本角度来看，无法满足需求。从ElasticSearch迁移到ByteHouse之后，ByteHouse在几十亿数据下查询和写入都非常稳定，还让总资源成本整体节省了60%。

ByteHouse全场景分析引擎

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

文章纠错