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在实际业务中，用户会基于不同的产品分别构建实时数仓和离线数仓。其中，实时数仓强调数据能够快速入库，且在入库的第一时间就可以进行分析，低时延的返回分析结果。而离线数仓强调复杂任务能够稳定的执行完，需要更好的内存管理。

ByConity 是一款开源云原生数据仓库，可以满足用户的多种数据分析场景。

ByConity 增加了 bsp 模式：可以进行 task 级别的容错；更细粒度的调度；基于资源感知的调度。希望通过 bsp 能力，把数据加工（T）的过程转移到ByConity 内部，能够一站式完成数据接入、加工和分析。

一、测试环境

二、登录环境

1、命令行登录ECS

MacOS / Linux 可以通过Shell(终端)应用来完成SSH连接远程服务器。打开终端，输入ssh -p 23 <提供的用户名>@<ECS服务器IP地址>，并回车确认。

Windows10以上可以使用自带cmd命令行来登录。也可以用最新版本的putty。

2、为避免使用时超时自动断开连接，请运行tmux new -s $user_id（如 tmux new -s user0001）命令创建一个新的tmux会话，其中$user_id是可以自定义的会话名称。

3、执行 clickhouse client --port 9010命令进入客户端。

三、执行查询

1、使用测试用数据库 test_elt：

use test_elt

2、由于TPC-DS定义的查询语法为标准 SQL，设置数据库会话的方言类型为 ANSI：

set dialect_type = 'ANSI'

3、选择 TPC-DS 的 99 个查询中你希望的执行，SQL 列表见 https://github.com/ByConity/ByConity/tree/master/tests/optimizers/tpcds/queries。其中部分查询会因为内存限制而执行失败，常见会执行失败的查询为：q78，请优先选择 q78 以便执行步骤 4。

with ws as(select d_year AS ws_sold_year, ws_item_sk,ws_bill_customer_sk ws_customer_sk,sum(ws_quantity) ws_qty,sum(ws_wholesale_cost) ws_wc,sum(ws_sales_price) ws_spfrom web_salesleft join web_returns on wr_order_number=ws_order_number and ws_item_sk=wr_item_skjoin date_dim on ws_sold_date_sk = d_date_skwhere wr_order_number is nullgroup by d_year, ws_item_sk, ws_bill_customer_sk),
cs as(select d_year AS cs_sold_year, cs_item_sk,cs_bill_customer_sk cs_customer_sk,sum(cs_quantity) cs_qty,sum(cs_wholesale_cost) cs_wc,sum(cs_sales_price) cs_spfrom catalog_salesleft join catalog_returns on cr_order_number=cs_order_number and cs_item_sk=cr_item_skjoin date_dim on cs_sold_date_sk = d_date_skwhere cr_order_number is nullgroup by d_year, cs_item_sk, cs_bill_customer_sk),
ss as(select d_year AS ss_sold_year, ss_item_sk,ss_customer_sk,sum(ss_quantity) ss_qty,sum(ss_wholesale_cost) ss_wc,sum(ss_sales_price) ss_spfrom store_salesleft join store_returns on sr_ticket_number=ss_ticket_number and ss_item_sk=sr_item_skjoin date_dim on ss_sold_date_sk = d_date_skwhere sr_ticket_number is nullgroup by d_year, ss_item_sk, ss_customer_sk)select top 100
ss_customer_sk,
round(ss_qty/(coalesce(ws_qty,0)+coalesce(cs_qty,0)),2) ratio,
ss_qty store_qty, ss_wc store_wholesale_cost, ss_sp store_sales_price,
coalesce(ws_qty,0)+coalesce(cs_qty,0) other_chan_qty,
coalesce(ws_wc,0)+coalesce(cs_wc,0) other_chan_wholesale_cost,
coalesce(ws_sp,0)+coalesce(cs_sp,0) other_chan_sales_price
from ss
left join ws on (ws_sold_year=ss_sold_year and ws_item_sk=ss_item_sk and ws_customer_sk=ss_customer_sk)
left join cs on (cs_sold_year=ss_sold_year and cs_item_sk=ss_item_sk and cs_customer_sk=ss_customer_sk)
where (coalesce(ws_qty,0)>0 or coalesce(cs_qty, 0)>0) and ss_sold_year=1998
order by ss_customer_sk,ss_qty desc, ss_wc desc, ss_sp desc,other_chan_qty,other_chan_wholesale_cost,other_chan_sales_price,ratio

4、查询失败后，在失败的 SQL 最后加上设置后再次执行：

SETTINGSbsp_mode = 1,distributed_max_parallel_size = 12;

其中参数distributed_max_parallel_size可以设置为 4 的其他整数倍（因为 Worker 的数量为4）。注意要把limit 100后的分号去掉。

添加参数后执行成功。

5、选择Q67查询进行执行，在执行成功的查询中，添加参数限制查询的最大内存使用量，如：

SETTINGSmax_memory_usage=40000000000;

（单位为 B，当前约合 37.25 GB）

将内存限制为合适的值，引发 oom。随后执行步骤 4，完成查询。

四、测试反馈

ByConity增加的BSP（Bulk Synchronous Parallel）模式是一个重要的功能更新，旨在提升数据处理的效率和容错能力。

• distributed_max_parallel_size参数用于控制分布式查询中表扫描的并行度。通过调整这个参数，用户可以根据集群的资源情况和查询的需求来优化查询性能。

• max_memory_usage参数用于限制单个查询在执行过程中可以使用的最大内存量。通过设置这个参数，可以防止单个查询占用过多内存资源，影响其他查询的执行和系统的稳定性。

通过合理调整distributed_max_parallel_size和max_memory_usage的值，用户可以在保证查询性能的同时，避免资源过度消耗和查询失败的风险。

ByConity的ELT能力能够简化数据处理的复杂性，提高系统的响应速度和可靠性。通过将大部分转换操作留在分析阶段，ByConity能够更好地适应复杂的数据处理需求，特别是在实时数仓和离线数仓的场景中表现出色‌。