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数据仓库的逻辑类型

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

社区干货

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... 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...

浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文

数据仓库模型的建设方法和业务系统的企业数据模型似。在业务系统中,企业数据模型决定了数据的来源,而企业数据模型也分为两个层次,即主题域模型和逻辑模型。同样,主题域模型可以看成是业务模型的概念模型,而逻辑模型则是域模型在关系型数据库上的实例化。#### 2) 实体建模法实体建模法并不是数据仓库建模中常见的一个方法,它来源于哲学的一个流派。从哲学的意义上说,客观世界应该是可以细分的,客观世界应该可以分成由一个个实...

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...

ByteHouse:基于ClickHouse的实时数仓能力升级解读

ByteHouse是火山引擎上的一款云原生数据仓库,为用户带来极速分析体验,能够支撑实时数据分析和海量数据离线分析。便捷的弹性扩缩容能力,极致分析性能和丰富的企业级特性,助力客户数字化转型。全篇将从两个版块讲解... 业务和数据之间有着什么样的关系?在进入主题前,先来了解一下相关业务背景。在字节跳动内部,不同的业务线及产品背后,其实是有着大量的中台在进行支持。以抖音和今日头条为例,从内容运营的角度,核心逻辑是怎么样把...

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数据仓库的逻辑类型-优选内容

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浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
数据仓库模型的建设方法和业务系统的企业数据模型似。在业务系统中,企业数据模型决定了数据的来源,而企业数据模型也分为两个层次,即主题域模型和逻辑模型。同样,主题域模型可以看成是业务模型的概念模型,而逻辑模型则是域模型在关系型数据库上的实例化。#### 2) 实体建模法实体建模法并不是数据仓库建模中常见的一个方法,它来源于哲学的一个流派。从哲学的意义上说,客观世界应该是可以细分的,客观世界应该可以分成由一个个实...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)
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火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅲ)
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数据仓库的逻辑类型-相关内容

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... 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析需求分到事实和度量中。比如...

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,...

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...

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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 (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...

云原生数据仓库ByteHouse性能白皮书(企业版)|火山引擎

白皮书下载 下载《云原生数据仓库ByteHouse性能白皮书(企业版)》 白皮书简介 在选择OLAP引擎时,性能是一个重要的因素。高性能,意味着:更短响应时间、更快处理能力、更好用户体验...... 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...

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... **支持更多的数据类型** 和**与其他数据管理工具的集成** 是我们重点关注领域。具体包含以下几个方向:* **性能提升** :使用索引进行加速,包含 Skip-index 优化、新的 Zorder-index 和倒排索引等支持、外表索引的...

数据迁移

1 迁移和部署 Apache Hive 到火山引擎 EMRApache Hive 是一个开源的数据仓库和分析包,它运行在 Apache Hadoop 集群之上。Hive 元存储库包含对表的描述和构成其基础的基础数据,包括分区名称和数据类型。Hive 是可以在火山引擎 E-MapReduce(简称“EMR”)上运行的服务组件之一。火山引擎 EMR 集群的 Hive 元数据可以选择内置数据库、外置数据库和 Metastore 服务三种: 内置数据库作为 Hive 元数据建议只应用于开发和测试环境。 使用...

PostgreSQL 中逻辑复制的使用场景

# 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...

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