数据仓库入门维度建模
社区干货
浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文
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目前在数据仓库领域中使用最为广泛的、也最得到认可和接纳的一项技术。今天我们就来深入探讨 Ralph Kimball 维度建模的各项技术,涵盖其基本理论、一般过程、维度表设计和事实表设计等各个方面,也为我们后面讲Hadoop 数据仓库实战打下基础。## 维度建模关键概念### 度量和环...
数仓黄金价值圈: 为什么、是什么、怎么做|社区征文
作为DW数据的一个数据准备区,同时又承担基础数据记录历史变化,之所以保留原始数据和线上原始数据保持一致,方便后期数据核对需要。- CDM:通用数据模型,又称为数据中间层(Common Data Model),包含DWD、DWS、DIM层。- DWD:数据仓库明细层数据(Data Warehouse Detail)。对ODS层数据进行清洗转化,以业务过程作为建模驱动,基于每个具体的业务过程特点,构建最细粒度的明细事实表。可以结合企业的数据使用特点,基于维度建模思想,将...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
而数据仓库日常的管理和维护工作的大部分精力就是保持ETL的正常和稳定。建设数据仓库犹如创造一条新的生命,分层架构只是这条生命的逻辑骨架而已。想要在骨架上长出血肉,就必须进行合适的数据建模,数据仓库的强壮还是孱弱,健美还是丑陋,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、...
字节跳动开源其云原生数据仓库 ByConity
项目简介-----ByConity 是字节跳动开源的云原生数据仓库,它采用计算-存储分离的架构,支持多个关键功能特性,如计算存储分离、弹性扩缩容、租户资源隔离和数据读写的强一致性等。通过利用主流的... 字节在 ClickHouse 架构基础上进行了升级,于 2020 年在内部启动了 ByConity 项目,并于 2023 年 1 月发布 Beta 版本,5月底正式对外开源。
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数据仓库入门维度建模-优选内容
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干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓
安全这几个纬度思考。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... 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/DWS 作为部分中间过程数据。从技术选型来说,从数据源的 ETL 到数据模型的构建通...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
**数据湖** **仓开源趋势**==================== **趋势一:数据架构向 LakeHouse 方向发展**LakeHouse是什么?简言之,LakeHouse是在 DataLake 基础上融合了 Data Warehouse 特性的一... Codegen 和向量化都是从数据仓库,而不是 Hadoop 体系的产品中衍生出来。Codegen 是 Hyper 提出的技术,而向量化则是 MonetDB 提出的,所以计算引擎的精细化也是沿着数仓开辟的路子在走。Spark 等 Hadoop 体系均走...
「火山引擎」数据中台产品双月刊 VOL.02
帮助业务从源头规范化数据建设,达到指标“统一口径、高质量、无重复”的目标。在统一数据标准同时,以维度建模为理论基础,定义业务线、指标、数据模型, 支持多种数据源快速构建模型,提供多样指标构建方式,消除指标二义性,以服务化形式提供数据共享。 - 【**规范定义】:** 统一指标命名及口径管理,构建逻辑追溯指标血缘和影响范围 - 【**建模研发】:** 快速构建指标,基于规范定义在源模型构建计算逻辑关联指标 - ...
基于 ByteHouse 构建实时数仓实践
ByteHouse 是火山引擎在 ClickHouse 的基础上自研并大规模实践的一款高性能、高可用企业级分析性数据库,支持用户交互式分析 PB 级别数据。其自研的表引擎,灵活支持各类数据分析和保证实时数据高效落盘,实现了热数据... 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...
SparkSQL 在企业级数仓建设的优势
企业数据仓库架构必然不等于一个组件,大部分企业在数仓架构实施的都是都是基于现有的部分方案,进行基于自己业务合适的方向进行部分开发与定制,从而达到一个半自研的稳态,既能跟上业务变化的速度,又不过于依赖和受限于组件自身的发展。## 企业级数仓架构设计与选型维度一般来说企业级数仓架构设计与选型的时候需要从以下几个纬度思考: - 开发的便利性:所选择的数仓架构是否具有很好的开发生态,可以提供不同类型的开发态...
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
是由麻省州立大学波士顿校区的研究员定义的基于现实商业应用的数据模型。SSB 是在 TPC-H 标准的基础上改进而成,主要将 TPC-H 中的雪花模型改成了更为通用的的星型模型,将基准查询从复杂的 Ad-hoc 查询改成了结构更... 可以看到 SSB 主要采用星型模型,其中包含了 1 个事实表 lineorder 和 4 个维度表 customer, part, dwdate 以及 supplier,每张维度表通过 Primary Key 和事实表进行关联。测试通过执行 13 条 SQL 进行查询,包含了多...
20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文
{数据域缩写}_[{业务过程缩写}]_[{自定义表命名标签缩写}]`- {业务/pub}:参考业务命名- {数据域缩写}:参考数据域划分部分- {自定义表命名标签缩写}:实体名称可以根据数据仓库转换整合后做一定的业务抽象的名称,该名称应该准确表述实体所代表的业务含义- 样例:realtime_dwd_trip_trd_order_base---#### 3. DIM 层- 公共维度层,基于维度建模理念思想,建立整个业务过程的一致性维度,降低数据计算口径和算法不统一风险;...
观点 | 数据分析引擎百花齐放,为什么要大力投入ClickHouse?
随着云计算等技术发展以及海量数据应用场景等出现,对数据仓库提出全新要求,高性能、实时性、云原生等成为数据仓库发展关键词,也因此演变出不同的数仓发展路径。> > > > > **在字节跳动十年发展历程中,各类业务... 需要提前定义数据模型和无法进行交互式分析等问题,随着数据量变大反而会导致返回结果慢。随后团队又希望用Spark来解决问题。但Spark同样存在不少问题困扰着团队,比如查询速度不够快、资源使用率高、稳定性不够好,以...
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... 音频等非结构化数据,传统数据库方式无法进行处理。目前,通用的技术是把非结构化数据通过一系列 Embedding 模型将它变成向量化表示,然后将它们存储到数据库或者特定格式里。在搜索过程中,通过相同的一个模型把查询项...
