数据仓库维度表的作用
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...
如何快速从 ETL 到 ELT?火山引擎 ByteHouse 做了这三件事
来将业务数据转换为适合数仓的数据模型,然而,这依赖于独立于数仓外的 ETL 系统,因而维护成本较高。但随着云计算时代的到来,云数据仓库具备更强扩展性和计算能力,也要求改变传统的 ELT 流程。 火山引擎 ByteH... 1 个事实表: lineorder- 4 个维度表:customer, part, supplier, dwdate **Java接入:** ![image.png]...
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数据仓库维度表的作用-优选内容
数据仓库维度表的作用-相关内容
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
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,包含了多表关联,group by,复杂条件等多种... 可以看到数据库表管理、数据加载、SQL 工作表、计算组、查询历史和角色管理等几大模块。分别具有如下作用:- 数据库表管理:用于创建和管理数据库、数据表以及视图等数据对象- 数据加载:用于从不同的离线和实...
数仓黄金价值圈: 为什么、是什么、怎么做|社区征文
以上是数据仓库的广泛定义,随着企业数字化转型的大浪潮中,我们需要把数据上升一个维度来看,适合当下这个万物互联的时代,我们可以总结成一句话数据是物理世界的**镜像**,而数据仓库是**有序**还原物理世界的一种**载体****有序**是核心,也是数据仓库的**价值所在**,那如何判断有序是关键,我们可以反过来想,有序的反面是无序,那我们判断无序程度,来反向证明有序度。那如何判断无序程序,不能绕过去的一个概念“熵”,它代表一个...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
近几年热门的 ClickHouse 和 Doris 也是 Native 化的表现。### **第二,向量化。**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 Mone... 因为向量化可以一次处理一批数据,而不只是一条数据。其好处是可以充分利用 CPU 的特性,如 SIMD,Pipeline 执行等。**趋势三:多模计算,即组件边界逐渐模糊,向全领域能力扩展**Spark ,最早为批处理引擎,...
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... 并且要求数据研发快速响应。从数据内容来讲,分析型需求旺,需要从多视角、多维度进行分析,实验性质比较强,需要在底层加工的时候进行跨数据域的关联。不嵌入到具体的产品功能或者业务流程中,所以对延迟和质量 SLA 的...
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... ClickHouse 在复杂查询上例如多表 Join 等操作的性能支持并不是很好。基于这些痛点,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...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
近几年火起来的 ClickHouse 和 Doris 也是 Native 化的一个表现。另外一个趋势是向量化。说到这里要提一句,Codegen 跟向量化,都是从数据仓库而不是 Hadoop 体系的产品中长出来的:Codegen 是 Hyper 提出的技术,而... 向量化可以一次处理一批数据,而不只是一条数据。其好处是可以充分利用 CPU 的一些特性,比如 SIMD,Pipeline 执行等。### **趋势三:多模计算,即组件边界逐渐模糊,向全领域能力扩展**这种趋势近年来已经越来越明显...
功能发布记录(2023年)
表解决方案 实时整库同步解决方案 离线整库同步解决方案 独享资源组管理 2 数据开发 基于 ByteHouse CE 引擎,新增 ByteHouse CE SQL 任务 临时查询支持 ByteHouse CE SQL 临时查询任务 ByteHouse CE SQL 临时查询 3 控制台 创建项目新增支持绑定 ByteHouse CE 引擎实例 创建项目 管理引擎 4 指标平台 新增维度管理功能 建模增加支持Doris数据源类型 管理分类 管理维度 管理模型 2023/12/05序号 功能 功能描述 使...
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... ClickHouse扩缩容时需要创建新表重新导数据,十分不方便。ClickHouse集群不能自动感知集群拓扑变化,也不能自动balance数据。当集群数据量较大,复制表和分布式表过多时、想做到表维度、或者集群之间的数据平衡会导致...
基于 ByteHouse 构建实时数仓实践
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,实现了热数据按生命周自动冷存,缓解存储空间压力;同时引擎内置了图形化运维界面,可轻松对... Flink 作为流式数据处理引擎,使用 Flink SQL 为整个实时数仓数据提供数据转化与清洗;Kafka 作为流式数据临时存储层,同时为 Flink SQL 数据转化与清洗提供缓冲作用,提高数据稳定性;ByteHouse 作为流式数据持久化...
