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数据仓库查询某日数据

从数据接入、查询分析到可视化展现,提供一站式洞察平台,让数据发挥价值

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DataLeap数据仓库流程最佳实践

基于上述表数据,我们的数据分析需求如下:1)“查看最近三天商店销售额情况(未促销)TOP3”2)“查看最近三天消费最多的用户与金额TOP3”3)“获取商店地域分布情况”经典数据仓库按照大类分为基础数据层、应用数据层。![图片](https://portal.volccdn.com/obj/volcfe/cloud-universal-doc/upload_98ec7b40ada6825a898fd7157d6c3044.png)本样例中,我们的数据仓库建设思路是:* ODS(从生产系统采集原始数据,并将原始数据集成...

火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(中)

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。** [点此查看ByteHouse技术白皮书...

火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅲ)

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**作业执行流程版块**摘录。技术白皮书(上)(中)精彩回顾: ## ByteHouse 作业执行流程ByteHouse 中的作业按照响应优先级分为 3 大类:Read query、Write query 和 Background 的作业。不同类型的作业,按照前面所述,可以运行同一个工作节点上,也可以分离开来。### 数据查询流程服务节点负责响应和接受用户查询请求,并...

火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)

帮助用户自助地排查慢查询的原因。## 适用场景ByteHouse 定位为一款数据仓库产品,主要用于 OLAP 查询和计算场景。在实时数据接入、大宽表聚合查询、海量数据下复杂分析计算、多表关联查询场景下有非常好的性能。主要的的应用场景如下:![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/1016e0f478ec4023925ebb783ecf8575~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=171388...

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数据仓库查询某日数据-优选内容

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基于上述表数据,我们的数据分析需求如下:1)“查看最近三天商店销售额情况(未促销)TOP3”2)“查看最近三天消费最多的用户与金额TOP3”3)“获取商店地域分布情况” 经典数据仓库按照大类分为基础数据层、应用数据层。 本样例中,我们的数据仓库建设思路是: ODS(从生产系统采集原始数据,并将原始数据集成冗余宽表) DWD(对ODS冗余表数据进行轻度过滤处理) DWM (基于DWD表与业务需求,轻度聚合最近三天的数据) APP (基于DWD或DWM,...
DataLeap数据仓库流程最佳实践
基于上述表数据,我们的数据分析需求如下:1)“查看最近三天商店销售额情况(未促销)TOP3”2)“查看最近三天消费最多的用户与金额TOP3”3)“获取商店地域分布情况”经典数据仓库按照大类分为基础数据层、应用数据层。![图片](https://portal.volccdn.com/obj/volcfe/cloud-universal-doc/upload_98ec7b40ada6825a898fd7157d6c3044.png)本样例中,我们的数据仓库建设思路是:* ODS(从生产系统采集原始数据,并将原始数据集成...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(中)
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。** [点此查看ByteHouse技术白皮书...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅲ)
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**作业执行流程版块**摘录。技术白皮书(上)(中)精彩回顾: ## ByteHouse 作业执行流程ByteHouse 中的作业按照响应优先级分为 3 大类:Read query、Write query 和 Background 的作业。不同类型的作业,按照前面所述,可以运行同一个工作节点上,也可以分离开来。### 数据查询流程服务节点负责响应和接受用户查询请求,并...

数据仓库查询某日数据-相关内容

云原生数据仓库ByteHouse性能白皮书(企业版)|火山引擎

ByteHouse 是火山引擎自主研发的云原生数据仓库产品,它全面继承了开源 ClickHouse 的高性能和强大的分析能力,并在架构上遵循新一代云原生理念进行全面重构,实现了容器化、存储计算分离、多租户管理和读写分离等功能。在可扩展性、稳定性、可运维性、性能以及资源利用率等方面都有显著提升。 本份白皮书将介绍 ByteHouse 企业版的一系列性能优化措施。这些改进旨在缩短查询执行时间、优化资源利用,提供更流畅的数据分析体验。通过...

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...

ELT 支持

ByteHouse 作为云原生数据仓库,逐渐引入了对 ELT(Extract-Load-Transform,提取-加载-转换)的支持。 这使得用户可以避免维护多个异构数据系统。 概述ELT 专注于将经过最少处理的数据加载到数据仓库中,并将大部分转换操作留在分析阶段。 它不需要大量的数据建模,并为分析师提供了更灵活的选择。 ELT 已成为当今处理大数据的规范,它对数据仓库提出了许多新的要求。 查询队列在集群中,我们可能会遇到节点出现不健康状态,或者超载的情...

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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 OLAP 引擎优化,如列存储、向量化执行、MPP 执行、查询优化等,ByConity 可以提供优异的读写性能。项目背景----ByConity 的背景可以追溯到 2018 年,当时字节跳动开始在内部使用 ClickHouse,因为业务的发展,要...

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...

火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅳ)

> 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【数据导入导出】版块摘录。技术白皮书(Ⅰ)(Ⅱ...

数仓黄金价值圈: 为什么、是什么、怎么做|社区征文

[数据抽取](https://wiki.mbalib.com/wiki/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%8A%BD%E5%8F%96 "数据抽取")、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的,必须消除源数据中的不一致性,以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。 3、相对稳定的【核心业务数据】 数据仓库的数据主要供[企业决策](https://wiki.mbalib.com/wiki/%E4%BC%81%E4%B8%9A%E5%86%B3%E7%AD%96 "企业决策")分析之用,所涉及的数据操作主要是数据查询,...

数仓进阶篇@记一次BigData-OLAP分析引擎演进思考过程 | 社区征文

数据由本系统产生,数据量不是很大,但是数据增删改较多; **2、** 另一种是统计分析类型,数据不由本系统产生,来自医院各生产系统,数据集规模极其庞大,并且数据查询较多。## 思考数据每天在源源不断产生,音视... 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-k3u1fbpfcp/54d03572d84c4a95a31bf3979818d997~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)**Java接入:** ![image.png]...

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...

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