隨著技術的發展和數據庫部署規模的持續擴大，資源隔離的應用場景在數據倉庫中變得越來越重要。如果數據量過大，ClickHouse無法靈活控制并發，將導致查詢迅速占滿集群資源，造成報錯。同時，由于無法給特定業務預留CPU資源，后續查詢的執行時間也會大幅增加。這些問題不僅影響了業務的穩定性，也限制了查詢的效率。
ByteHouse是火山引擎推出的云原生數據倉庫，以開源的ClickHouse為基礎，經過字節跳動內部多年的優化和完善，提供了更豐富的功能和更強的性能，主要為用戶帶來極速的分析體驗。
據了解，在字節跳動內部也存在數據量過大，ClickHouse無法滿足資源隔離需求的問題。為了解決這一問題，火山引擎ByteHouse推出了Resource Group資源管理組件。
Resource Group資源管理組件的基本思路是將并發、內存、CPU等資源拆分給不同的資源組，通過資源組之間的關系調度共享資源能力。例如，當用戶將查詢提交給引擎時，依據規則評估是否能執行該查詢，如果可以，查詢將被直接執行;否則，查詢將進入該資源組的等待隊列，等待資源的釋放。
這種方式存在以下優勢：通過將并發、內存、CPU等資源拆分給不同的資源組，可以更加靈活地控制資源的分配，從而避免查詢迅速占滿集群資源的問題。其次，通過資源組的父子關系，可以實現不同資源組之間的資源共享，提高資源的利用率。
應用前：
應用后：
通過靈活的資源分配策略和高效的資源利用方式，ByteHouse的Resource Group能力可以提高查詢的穩定性和效率，為用戶提供更好的使用體驗。
據介紹，上線前，用戶每天的查詢平均耗時在2.3s到14.1s之間，抖動劇烈，用戶體驗較差。而上線后，每天的查詢平均耗時則在0.4s到1.7s之間，較好的保證了優先業務的查詢資源，并且顯著縮短了平均查詢返回時間。
