数据仓库设计索引策略
社区干货
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(中)
云原生数据仓库 ByteHouse 总体架构图如上图所示,设计目标是实现高扩展性、高性能、高可靠性、高易用性。从下往上,总体上分服务层、计算层和存储层。## 服务层服务层包括了所有与用户交互的内容,包括用户管理、... 并设置不同的资源弹性策略,提高计算效率降低成本。 ## 存储层采用 HDFS 或 S3 等云存储服务作为数据存储层,用来存储实际数据、索引等内容。 数据表的数据文件存储在远端的统一分布式存储系统中,与计...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅲ)
> 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**作业执行流程版块**摘录。技术白皮书(上...
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... 这种索引的优点是构建速度快,因为构建时只需要多一个 training 的过程。相比于其他常用索引(主要是 Graph-based 索引),只需要额外存储倒排表和聚类中心结构,所以内存额外占用比较少。但也存在相应的缺点,由于每次查...
数仓黄金价值圈: 为什么、是什么、怎么做|社区征文
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、高效和精准的决策**第一个视角是从业务视角出发,我们可以提炼为三个字为**管**,**产**,**运**1、管是管理,即让管理层进行科学决策【不再是屁股决定脑袋的决策】2、产是产品,即让产品流程优化,快速迭代【不再自嗨式的闭门造车】3、运是运营,即数据驱动业务运营策略【不再是盲人摸象式的策...
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数据仓库设计索引策略-优选内容
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字节跳动数据湖索引演进
Hudi 索引介绍**## **1.1 传统数仓数据更新**传统数据仓库的数据更新方法主要是将增量数据与历史的全量数据进行关联,生成最新的全量数据,再重新写入对应的分区。对整个过程进行拆解可以分成 **三个主要耗时的操... 所以在设计分桶列的时候需要尽可能的考虑将会频繁使用作为关联的列,选择最为常用的关联列作为分桶列。 **Q2:可以支持多个列作为分桶列吗?** A2:支持的。 **Q3:Hudi 在字节的应用场景有哪些?** A3:Hudi 在字节的...
数仓进阶篇@记一次BigData-OLAP分析引擎演进思考过程 | 社区征文
数仓多维数据模型详细设计,欢迎一起加入交流探讨,希望能给读者在实际业务场景-OLAP分析演进过程中有些不一样的IDea。 ## 场景目前数据存储的业务类型-**OLTP**,**OLAP......****1、** 其中一种是企业知识库... 兼顾数据仓库,具有实时,批处理,多并发等优点。**Java接入:** ![image.png]...
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... ByConity 目前支持两种查询调度策略:Cache-aware 调度和 Resource-aware 调度。其中:**Cache-aware 调度** 针对计算和存储分离的场景,旨在最大化 Cache 的使用避免冷读。Cache-aware 调度策略会尽可能地将任务调...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
## 一、前言在谈数仓之前,先来看下面几个问题:### 1. 数仓为什么要分层?1. 用空间换时间,通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验(效率),因此数据仓库会存在大量冗余的数据;不分层的话,如果源业务系统的业... 数仓设计 数仓设计的3个维度:- **功能架构**:结构层次清晰。- **数据架构**:数据质量有保障。- **技术架构**:易扩展、易用。### 1. 数仓架构按照数据流入流出的过程,数据仓库架构可分为:**源数据**、**...
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... 在实际的数据生产加工过程中,在数据质量、数据运维、血缘管理、开发套件等方面,实时计算、离线计算客观上存在着较大差异。 因此,我们采取的策略是设计一种近实时的计算架构,在保留离线计算数据的丰富度和复杂...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
* 使用体验离预期有差距:由于 Table Format 设计上的原因,流式写入的效率不高,写入越频繁小文件问题就越严重;* 有一定维护成本:使用 Table Format 的用户需要自己维护,会给用户造成一定的负担;* 与现有生态之间存... 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...
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... 及时的去调整运营策略,或者直播的投放选品策略。很多场景对指标的聚合度要求高,对时效性、稳定性、数据的一致性要求也比较高,ByteHouse都可以很好的支持和满足。比如说实时分析能力,ByteHouse可以提供数据集至BI...
干货 |揭秘字节跳动基于 Doris 的实时数仓探索
该功能是一个典型的空间换时间策略,通过预计算,配合查询时优化器的改写能力,来直接查物化视图,避免重复查询原表,消耗过多的资源进行计算。Doris 本身其实也有物化视图能力,但它是针对单表的,它的主要作用是能够对数据做简单的聚合,所以我们也经常把它当做聚合的索引。数据聚合后就不需要查原表,直接查索引性能会快很多,这也是它最大的使用场景。**但该功能目前有一些比较大的限制:*** **支持的聚合函数相对来说比较...
性能持续突破!火山引擎ByteHouse上线向量检索能力
火山引擎云原生数据仓库ByteHouse推出高性能向量检索功能,通过支持多种向量检索算法以及高效的执行链路,可以支撑级大规模向量检索场景,并达到毫秒级的查询延迟。 ByteHouse团队早已关注并研究向量检索技术。据ByteHouse技术专家介绍,“当前向量数据库的发展主要是两种思路,一种是建设一个专用的向量数据库,基于Vector-centric 的思路来设计向量数据及索引的存储与资源管理策略,查询定式简单,支持数据类型有限;另一种是基于...
