首先，依托于ByteHouse存儲引擎的能力，該銀行能將所有日志數據統(tǒng)一匯總存放，避免日志數據孤島，降低維護成本，提升運營效率。其次，針對高吞吐的要求，ByteHouse支持單點高吞吐量寫入，其分布式架構特性進一步讓寫入能力線性提升；最后，為了解決數據格式雜亂的問題，ByteHouse 采用 Map 數據類型對接，在保障寫入及查詢性能不降低的同時，更靈活應對日志這類數據結構。
除此之外，在性能方面，ByteHouse支持實時分析，在復雜查詢下能提供快速響應，并具備良好的可擴展性。比如在點查場景中，該銀行系統(tǒng)存在響應時間慢等情況，ByteHouse則通過采用短鏈路的執(zhí)行方式、建立unique table 點查索引、提升讀鏈路效率等方式進行優(yōu)化。
引入ByteHouse有效解決了實時運營數據入庫瓶頸和延遲的問題，實現了萬億數據規(guī)模下的真實數據分析，在該銀行的某些營銷活動場景中，實現預測數據 5 秒內推送，保障運營人員第一時間獲取信息，并調整策略。
銀行數字化轉型不斷加速，從基礎業(yè)務、風險評估、趨勢分析到精準營銷，對數據處理和分析的需求越來越強。未來，ByteHouse也會持續(xù)為銀行等金融領域提供高性能、高可用的分析服務，助推數據價值進一步釋放。
