数据仓库事实表怎么做
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...
数仓黄金价值圈: 为什么、是什么、怎么做|社区征文
今天给大家一起分享下有着悠久历史的数据仓库的一些思考由三部分组成为什么,搭建数据仓库是什么,数据仓库定义怎么做,如何搭建数仓# 一:为什么,搭建数据仓库最终目标:**数据驱动资源优化配置,即科学、高效... 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,将明细事实表的某些重要属性字段做适当冗余,也即宽表化处理,构建明细宽表。- DWS:数据仓库汇总层数据(Data Warehouse Summary),基于指...
DataLeap数据仓库流程最佳实践
样例中的四张表分别代表:* **[事实表] Store_Sales**: 销售记录表。* **[维度表] Customers**: 客户信息表。* **[维度表] Stores**: 商店信息表。* **[维度表] Date_Dim**: 时间信息表。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。典型的代表是我们比较熟知的星形模型(Star-schema),以及在一些特殊场景下适用的雪花模型(Snow-schema)。维度建模中比较重要的概念就是 事实表(Fact table)和维度表(Dimension table)。其最简单的描述就是,按照事实表、维度表来构建数据仓库、数据集市。目前在互联...
特惠活动
数据仓库事实表怎么做-优选内容
数据仓库事实表怎么做-相关内容
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
因此它重点解决用户如何更快速完成分析需求,同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能。典型的代表是我们比较熟知的星形模型(Star-schema),以及在一些特殊场景下适用的雪花模型(Snow-schema)。维度建模中比较重要的概念就是 事实表(Fact table)和维度表(Dimension table)。其最简单的描述就是,按照事实表、维度表来构建数据仓库、数据集市。目前在互联...
字节跳动基于 Apache Hudi 构建实时数仓的实践
为了数据湖更好的落地,我们在落地之前与业务做了一些深入的沟通,并根据不同业务的特点主要分为了三个场景:**①场景一典型的业务主要是短视频和直播**,它的数据量级一般都比较大,例如大流量的日志数据,其计算周期... 看上图我们原有的方案有三个 Hive 表,Hive Table 1,2,3。对于整个链路来说我们会把左边 MySQL 数据源的数据导到 Table 1 中,右边 Redis 的数据导到 Table 2 中,然后将两个表做 Join。这里存在两个比较大的问题,一个...
实时分库分表
1 CDC 概述CDC(Change Data Capture) 是变更数据获取的简称。可以基于增量日志,以极低的侵入性来完成增量数据捕获的工作。核心思想是,监测并捕获数据库的变动,包括数据或数据表的插入、更新以及删除等,将这些变更按发生的顺序完整记录下来,可以直接写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费,也可以直接对接其他数据源做业务或者数据分析&应用。与批量同步相比,变更数据的捕获通常具有以下三项基本优势: CDC 通过仅发送增量的...
MySQL_to_ByteHouse 云数仓版实时整库同步
一键实时整库同步方案支持全增量一体化同步,本实践中,先将 MySQL 源端全量数据通过离线任务同步方式迁移,然后再通过实时同步增量任务,将增量数据采集至目标端 ByteHouse 云数仓版(ByteHouse CDW)数据库表中。您也可... 仅同名映射匹配到的字段进行数据同步,未匹配到的字段不做同步,任务正常执行。 高级参数配置 您可为同步解决方案配置全局的高级参数,以 key-value 的形式输入。 *刷新源表和目标表映射 单击刷新源表和目标表映射...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)
ByteHouse 是字节跳动自主研发的云原生数据仓库产品,在开源 ClickHouse 引擎之上做了技术架构重构,实现了云原生环境的部署和运维管理、存储计算分离、多租户管理等功能。在可扩展性、稳定性、可运维性、性能以及资... 优化多表 JOIN 等复杂查询性能,性能提升若干倍。 **产品能力上,在引擎外提供更加丰富的企业级功能和可视化管理界面:**- 库表资产管理:控制台建库建表,管理元信息。- 多租户管理:支持多租户模型,租户间...
干货 |揭秘字节跳动基于 Doris 的实时数仓探索
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/ed955361f1fe48b7959baded466527d1~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716222056&x-signature=NaRCXm59prt0uAtAlddQ%2BeWp%2BaQ%3D)> > > 火山引擎 EMR 作为一款云原生开源大数据平台产品,集成了包括 Hadoop、Spark、Flink 等引擎,并做到100%开源兼容。Doris 作为 OLAP 领域中一款极具代表性的开源组件,也被集成...
字节跳动流式数仓和实时服务分析的思考与实践
每天有大量的数据需要接收和计算。其中,以抖音、头条等为代表的产品以实时推荐和流计算为核心,这些都需要消耗大量的计算资源和存储资源。巨大的数据量和快速准确的计算需求,给技术架构带来了巨大的挑战。本次... Streaming Warehouse 做数据处理,实时服务分析做数据服务,两者结合可以解决三个问题:* Flink Table Store 解决数据和系统冗余问题* 基于 Flink 流批一体,解决数据冗余性和正确性问题* 实时服务分析引擎优化...
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... **元数据服务**元数据服务(Catalog Service)提供对查询相关元数据信息的读写。Metadata 主要包括 2 部分:Table 的元数据和 Part 的元数据。表的元数据信息主要包括表的 Schema,partitioning schema,primary ...
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... 以及如何通过 3 大能力建设实现完备的 ELT 能力。 # 痛点以及挑战我们先从一个简单的 SSB(start-schema-benchmark)场景出发, 其中包含:- 1 个事实表: lineorder- 4 个维度表:customer, part, suppl...
