数据仓库建模和数据库关系
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:- 怎么组织数据仓库中的数据?- 怎么组织才能使得数据的使用最为方便和便捷?- 怎么组织才能使得数据仓库具有良好的可扩展性和可维护性?> **Ralph Kimball 维度建模理论很好地回答和解决了上述问题。**维度建模理论和技术也是...
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...
ELT in ByteHouse 实践与展望
火山引擎ByteHouse是一款基于开源ClickHouse推出的云原生数据仓库,本篇文章将介绍ByteHouse团队如何在ClickHouse的基础上,构建并优化ELT能力,具体包括四部分:ByteHouse在字节的应用、ByteHouse团队做ELT的初衷、ELT in ByteHouse实现方案、未来规划。 # ByteHouse在字节的应用## 关于ByteHouse### ByteHouse的发展从2017年开始,字节内部的整体数据量不断上涨,为了支撑实时分析的业务,字节内部开始了对各种数据库的选...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
就取决于建模的结果。### 2. 数仓建模方法数据仓库的建模方法有很多种,*每一种建模方法代表了哲学上的一个观点*,代表了一种归纳、概括世界的一种方法。常见的有 **范式建模法、维度建模法、实体建模法**等,*每种方法从本质上将是从不同的角度看待业务中的问题*。#### 1) 范式建模法范式建模法其实是我们在构建数据模型常用的一个方法,该方法的主要由 Inmon 所提倡,主要解决关系型数据库的数据存储,利用的一种技术层面上的方...
特惠活动
数据仓库建模和数据库关系-优选内容
数据仓库建模和数据库关系-相关内容
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... 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。谈到数据仓库, 一定离不开使用 Extract-Transform-Load (ETL)或 Extract-Load-Transform (ELT)。将来源不同、格式各异的数据提取到数据仓库中...
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...
字节跳动基于数据湖技术的近实时场景实践
与传统数仓建模使用的schema on write 模式相比,数据湖采用了一种 schema on read 的模式,即不会事先对它的 schema 做过多的定义,而是在使用的时候才去决定 schema,从而支持上游更丰富、更灵活的应用。2. ## **字节**数据湖Apache Hudi有下面非常重要的特性:- 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...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(中)
> 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 技术白皮书整体架构设计版块摘录。** [点...
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...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅴ)
> 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【多租户管理、运维监控管理】版块摘...
工业大数据分析与应用——知识总结 | 社区征文
异构数据源**中的数据如关系数据、平面数据文件等,抽取到临时中间层后进行**清洗、转换、集成**,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数据库、云数据库等,实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据的存储和管理。* 数据处理与分析:利用分布式并行编程...
数据准备概述
1.概述 数据准备,包含数据接入与建模,是数据可视化分析的基础。通常用户需要先进行数据接入,才能进行可视化分析。 数据连接是完成与数据库对接的第一步,完成之后可以创建数据集作为数据可视化查询分析的输入;也可以作为数据可视化建模的输入。可视化建模是指针对已有数据进行基本的数据处理、数据清洗、建模处理等,处理完成后的数据集,可以提供给数据可视化查询分析使用。通常 IT 人员、数据研发人员或数据分析师等会在可视化建模...
