数据仓库的逻辑模型和物理模型

> 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... 生成逻辑执行计划,优化执行计划,调度和执行 query,并将最终结果返回给用户。服务节点是无状态的,意味着用户可以接入任意一个服务节点(当然如果有需要,也可以隔离开),并且可以水平扩展,意味着平台具备支持高并发查...

## 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... 通常可被直观地分割为独立的逻辑块,每一个独立的逻辑块即为一个维度,比如一个订单可以非常直观地分为商品 、买家、卖家等多个维度。在维度建模和设计过程中,可以根据需求描述或者基于现有报表,很容易地将信息和分...

数仓多维数据模型详细设计,欢迎一起加入交流探讨,希望能给读者在实际业务场景-OLAP分析演进过程中有些不一样的IDea。 ## 场景目前数据存储的业务类型-**OLTP**,**OLAP......****1、** 其中一种是企业知识库... 拥有和Hadoop一样的可扩展性、它提供了类SQL-类Hsql语法,在多用户场景下亦能拥有较高的响应速度和吞吐量,兼顾数据仓库,具有实时,批处理,多并发等优点。![image.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u...

本文作者:惊帆 来自于数据平台 EMR 团队# 前言Apache Hive 经过多年的发展,目前基本已经成了业界构建超大规模数据仓库的事实标准和数据处理工具,Hive 已经不单单是一个技术组件,而是一种设计理念。Hive 有 JDB... 一个企业数仓的整体逻辑如上图所示,数仓在构建的时候通常需要 ETL 处理和分层设计,基于业务系统采集的结构化和非结构化数据进行各种 ETL 处理成为 DWD 层,再基于 DWD 层设计上层的数据模型层,形成 DM,中间会有 DWB...

# 前言在这篇文档中[1],我们了解了物理复制和逻辑复制的区别,本章内容主要聚焦于逻辑复制的使用场景,当了解了适用场景后,会使得业务架构更加灵活。## 场景一:数据汇总与拆分当多个独立的业务库需要将数据汇总到数据仓库,以便于进行后续分析的场景,逻辑复制是非常适合的。一是不需要额外的组件来支撑,二是可以做到实时同步。对于数据拆分的场景,由于逻辑复制的粒度可以到表级别,可以将一个数据库按照表的粒度拆分到不同的数据...

这使工程师运维和学习的成本非常高; 2、**数据一致性和正确性问题**,数据来自多个源头,采用了流批两种处理方式,处理逻辑不一样,代码不可复用,在 ETL 的计算过程中数据被反复引用,这些都可能使最终的业务数据发... 在分析的时候需要预设好的视图或模型,海量分析时,通过预设的分析模型,分析出来的结果给到 Serving 对应的数据库,如 HBase,Redis,MySQL,在这个过程中 Serving 跟分析是分离的。 同时字节团队在业务的决策过程中发...

星型模型、雪花模型在内的各类模型。 ByteHouse 可以满足企业级用户的多种分析需求,包括 OLAP 多维分析、定制报表、实时数据分析和 Ad-hoc 数据分析等各种应用场景。 ### ByteHouse 优势一:实时数据高... 数据排查上也好做溯源回查。**DWD 层(Data Warehouse Detail)**DWD 层采用维度建模理论,针对业务内容梳理业务实体的维表信息和事实表信息,设计 DWD 明细宽表模型,根据设计好的逻辑模型对 ODS 层的数据进行数据...