数据仓库代替数据库的条件
社区干货
浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文
## 前言我们不管是基于 Hadoop 的数据仓库(如 Hive ),还是基于传统 MPP 架构的数据仓库(如Teradata ),抑或是基于传统 Oracle 、MySQL 、MS SQL Server 关系型数据库的数据仓库,其实都面临如下问题:- 怎么组织数... 维度属性是查询约柬条件( SQL where 条件)、分组( SQL group 语句)与报表标签生成的基本来源在查询与报表需求中, 属性用 by (按)这个单词进行标识。> **维度属性在数据仓库中承担着一个重要的角色**由于它们实...
数仓黄金价值圈: 为什么、是什么、怎么做|社区征文
数据仓库定义数据仓库广泛定义:数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策。随着数字化浪潮到来仅仅支撑管理决策暴露出了局限性,**应在管理决策基础上扩展到产品决策、运营决策、服务决策等等** 1、面向主题【微服务、业务过程、数据域】 操作型数据库的数据组织面向事务处理任务,各个业务系统之间各自分离,而...
观点 | 数仓领域的未来趋势解读
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/c2ac35a60e854a309e9eb64811190253~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135649&x-signature=wjH6snHl0r6qMS7KKUp9cV905P4%3D)扫码进入官方交流群群内定期进行干货分享技术交流、福利放送 字节跳动数据平台> > > 数据仓库发展历程很久,随着云计算等技术发展以及海量...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注**字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群** **近日,《火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书》正式发布。** 白皮书简述了 ByteHouse 基于 ClickHouse 引擎的发展历程,首次详细展现 ByteHouse 的整体架构设计及自研核心技术,为云原生数据仓库发展,及企业数字化转型实战运用提供最新的参考和启迪。 以下为 ByteHouse 技术白皮书前两个版块摘录。# 1.ByteHous...
特惠活动
数据仓库代替数据库的条件-优选内容
数据仓库代替数据库的条件-相关内容
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅵ)
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注**字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群** 近日,《火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书》正式发布。白皮书简述了 ByteHouse 基于 ClickHouse 引擎的发展历程,首次详细展现 ByteHouse 的整体架构设计及自研核心技术,为云原生数据仓库发展,及企业数字化转型实战运用提供最新的参考和启迪。 **以下为 ByteHouse 技术白皮书【核心技术解析——元数据】版块摘录...
数仓进阶篇@记一次BigData-OLAP分析引擎演进思考过程 | 社区征文
数据存储横向水平扩展,存储服务增加/删除,但若所有节点参与运算,水平扩展到一定程度硬件必然很难hold,很容易出现短板,并且容量也有明显天花板,可结合批处理与MPP架构; **4、** 大数据给传统的关系型数据库-D... 兼顾数据仓库,具有实时,批处理,多并发等优点。**Java接入:** ![image.png]...
干货|解析云原生数仓ByteHouse如何构建高性能向量检索技术
用来提升非结构化数据的分析和检索能力。ByteHouse是火山引擎推出的云原生数据仓库,近期推出高性能向量检索能力, **本篇将结合ByteHouse团队对向量数据库行业和技术的前沿观察,详细解读OLAP引擎如何建设高性能的向... 在数据量较大场景,KNN 计算通常代价比较大,很难在较短时间内返回结果,此外,在很多场景,用户并不需要绝对精确的相似结果。因此,在真正在使用向量检索时,通常会使用相似最近邻搜索,即 ANN 的方式来替代 KNN,从k个绝对...
字节跳动基于数据湖技术的近实时场景实践
Hudi不仅仅是数据湖的一种存储格式(Table Format),而是提供了Streaming 流式原语的、具备数据库、 数据仓库核心功能(高效upsert/deletes、索引、压缩优化)的数据湖平台。 - Hudi 支持各类计算、查询引擎(Fli... 下游的两两数据源共用主键情况下,每个数据源各自更新其业务字段到中间结果湖表中,再将多个中间结果表做拼接,从而实现了多业务系统数据源的串联。由此利用了湖表的特性代替了计算中的join操作,简化stateful计算。下...
ByteHouse技术白皮书正式发布,云数仓核心技术能力首次全面解读
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注**字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群** 近日,《火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书》正式发布。 在数字化浪潮下,伴随着公有云的广泛普及,生于云、长于云、基于云原生架构的数据仓库百花齐放,快速迭代。相比起传统数仓,云原生数据仓库凭借更灵活、更具弹性化的特性,以及有效降低资源、人力成本的能力,在云市场上受到越来越多的关注,逐渐成为企业数字化...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
我们在关系型数据库中的建模方法,大部分采用的是三范式建模法。范式 是符合某一种级别的关系模式的集合。构造数据库必须遵循一定的规则,而在关系型数据库中这种规则就是范式,这一过程也被称为规范化。目前关系数据库有六种范式:第一范式(1NF)、第二范式(2NF)、第三范式(3NF)、Boyce-Codd范式(BCNF)、第四范式(4NF)和第五范式(5NF)。在数据仓库的模型设计中,一般采用第三范式。一个符合第三范式的关系必须具有以下三个条件 :...
ByteHouse MaterializedMySQL 增强优化
实现了基于 MySQL Binlog 机制的业务数据库实时同步功能。 这样不依赖其他数据同步工具,就能将 MySQL 整库数据实时同步到 ClickHouse,从而能基于 ClickHouse 构建实时数据仓库。 ByteHouse 是基于 ClickHouse 增强自研的云原生数据仓库,在社区版 ClickHouse 的 MaterializedMySQL 之上进行了功能增强,让数据同步更稳定,支持便捷地处理同步异常问题。# 社区版 MaterializedMySQL 简介ClickHouse 社区版通过 DDL 语...
工业大数据分析与应用——知识总结 | 社区征文
大数据产业链的4个环节 - 大数据生产与集聚 - 如交易数据、交互数据、传感数据。 - 大数据组织与管理 - 如开展分布式文件系统、分布式计算系统、数据库、数据仓储、MOLAP、HOLAP、数据转换工具、数据... 最后加载到**数据仓库或数据集市**中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础;或者也可以把实时采集的数据作为流计算系统的输入,进行实时处理分析。* 数据存储和管理:利用分布式文件系统、数据仓库、关系数据库、NoSQL...
以 100GB SSB 性能测试为例,通过 ByteHouse 云数仓开启你的数据分析之路
复杂条件等多种组合。更多详细信息请参考 [SSB 文献](https://xie.infoq.cn/link?target=http%3A%2F%2Fwww.cs.umb.edu%2F~poneil%2FStarSchemaB.pdf)。