ByContiy 是云原生的大数据分析引擎，擅长交互式查询和即席查询，具有支持多表关联复杂查询、集群扩容无感、离线批数据和实时数据流统一汇总等特点。
ByConity 从1月份发布开源 beta 版本之后，陆续收到社区询问 ByConity 和 ClickHouse 差异的反馈：
“ByConity 有没有shard副本的概念了？”
“ByConity 的执行还是类似Clickhouse Scatter-Gather模式吗？”
“关于哪些能力和ck一致，哪些不一致，这一块还比较模糊。”
……
ByConity 站在 ClickHouse 的肩膀上进行了云原生的架构设计，那么两者在使用过程中有哪些异同？为了回答社区关于两者差异的疑问，同时也给刚接触 ByConity 的用户一个清晰概览，本次分享邀请ByConity 研发工程师站在使用的角度，从安装部署、创建库表、写入数据、查询等方面进行两者的整体介绍，希望通过此次分享，对 ByConity 感兴趣的同学能够更加了解其特点与使用场景。
在资源隔离与扩缩容设计上的架构与组件差异
在库表创建、数据导入与查询上的差异
在事务支持与特殊表引擎上的差异
🎁 活动现场将与用户同步社区最新进展。参与线上互动交流、反馈项目建议，填写问卷将有机会领取 ByConity 社区周边～
活动时间&形式
4月25日（周二）19:00-20:30
墨天轮&飞书同步直播
活动详情
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演讲嘉宾
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方 伟
ByteHouse分析型数据库研发工程师
有多年大数据领域相关经验，如 OLAP 数据库，实时流处理，用户行为分析，A/B实验等，目前负责字节跳动 OLAP 引擎相关研发工作。
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活动流程
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19:00 - 19:20
社区问题解答
19:20 - 20:20
技术分享+Q&A
20:20 - 20:30
社区进展同步
参与方式
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关于ByConity
作为国内使用规模最大的ClickHouse用户，字节跳动在面临业务的急速扩张时，大量集群扩容以及数据移动和重新平衡的需求压力愈发增强。因此，在ClickHouse的基础之上，字节跳动设计了分布式基础架构云数仓，并向社区开源为 ByConity。
ByConity 是面向现代数据栈的一款数仓系统，应用了大量数据库成熟技术，如列存引擎，MPP 执行，智能查询优化，向量化执行，Codegen，indexing，数据压缩，适合用于 Online Analytical Processing(OLAP) 场景和轻载数仓的场景，包括但不限于交互式分析、实时 APP 监控、流数据处理和分析等。
项目 GitHub 地址
https://github.com/ByConity
用户手册地址
https://github.com/ByConity/byconity.github.io/tree/main/i18n/zh-cn/docusaurus-plugin-content-docs/current
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本文分享自微信公众号 - 墨天轮（enmocs）。
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