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数据仓库建模举例

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

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:- 怎么组织数据仓库中的数据?- 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...

ByConity 技术详解之 ELT

它不需要过多的数据建模,而给分析者提供更灵活的选项。ELT已经成为当今大数据的处理常态,它对数据仓库也提出了很多新的要求。 ### 资源重复的挑战![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/fa7a2f71e41e4aabba7cc1168e5620c8~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714753271&x-signature=z8sd4hVSq%2BgP5o05A4KXJGaAytE%3D)典型的数据链路如下:我们将行为...

ELT in ByteHouse 实践与展望

> 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】进入官方交流群谈到数据仓库, 一定离不开使用Extract-Transform-Load (ETL)或 Extract-Load-Transform (ELT)。 将来源不同、格式各异的数... 加载至目的端(数据仓库)的过程。Transform通常描述在数据仓库中的前置数据加工过程。- ELT专注于将最小处理的数据加载到数据仓库中,而把大部分的转换操作留给分析阶段。相比起ETL,它不需要过多的数据建模,而给分...

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... 方便后期数据核对需要。- CDM:通用数据模型,又称为数据中间层(Common Data Model),包含DWD、DWS、DIM层。- DWD:数据仓库明细层数据(Data Warehouse Detail)。对ODS层数据进行清洗转化,以业务过程作为建模驱动...

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数据仓库建模举例-优选内容

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ELT in ByteHouse 实践与展望
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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...

数据仓库建模举例-相关内容

基于 ByteHouse 构建实时数仓实践

> 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 **随着数据的应用场景越来越丰富,企业对数据价值反馈到业务中的时效性要求也越来越高,很早就有人提出过一个概念:**... 把生产系统的数据导入消息队列,原则上不做任何清洗操作,字段信息跟数据源保持一致。目的是为了对数据源做收敛管理,数据排查上也好做溯源回查。**DWD 层(Data Warehouse Detail)**DWD 层采用维度建模理论,针对业...

浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文

血缘管理也是元数据管理重要的一部分。3. **减少重复开发**:数据的逐层加工原则,下层包含了上层数据加工所需要的全量数据,这样的加工方式避免了每个数据开发人员都重新从源系统抽取数据进行加工。4. **数据关系条理化**:源系统间存在复杂的数据关系,比如客户信息同时存在于核心系统、信贷系统、理财系统、资金系统,取数时该如何决策呢?数据仓库会对相同主题的数据进行统一建模,把复杂的数据关系梳理成条理清晰的数据模型,使用...

ELT in ByteHouse 实践与展望

谈到数据仓库, 一定离不开使用 Extract-Transform-Load (ETL)或 Extract-Load-Transform (ELT)。将来源不同、格式各异的数据提取到数据仓库中,并进行处理加工。传统的数据转换过程一般采用 Extract-Transform-L... 加载至目的端(数据仓库的过程。Transform 通常描述在数据仓库中的前置数据加工过程。* ELT 专注于将最小处理的数据加载到数据仓库中,而把大部分的转换操作留给分析阶段。相比起 ETL,它不需要过多的数据建模,而给分...

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选择维表字段

1. 概述 维度表是一种数据建模技术,用于存储与数据中心的各个业务领域相关的维度信息,通常于构建数据仓库、数据集等决策支持系统,以便进行多维数据分析和报告。 在客户数据平台中,行为属性表、属性表以及明细属性表的各个字段均有可能存在自己的维度表。在此基础上,客户数据平台支持用户在创建图表时将维度表作为额外的筛选条件进行圈选。 2. 操作说明 在创建图表时,当维度(X轴)选择行为属性、属性或明细属性时,若其中的字段有关...

外部输出

1. 功能概述 可视化建模拥有外部输出能力,支持将CDP系统产生的离线库表回流到自己的原生系统中用于二次数据生产挖掘。目前支持的外部存储:maxcompute、OceanBase Oracle / Mysql/BytehouseCE 说明 该功能为 付费 功... 在数据连接目录左上角- 新建数据连接 按钮,以MaxCompute为例,选择 数据仓库-MaxCompute 数据连接。 在编辑页面,填写对应服务器及密钥等信息,权限模式开启 写 权限,测试连接成功后,点击 保存 即可。 点击 可视化建...

数仓建表规范

快速追踪数据链路,并最终保障交付质量。新建 Hive 表时,支持对表名、业务元数据等内容进行自动校验,结合建表规范提前识别问题,减少后期数据管理的成本,提升数据建模质量。 1 使用场景数仓规范化建表,统一规范维护 ... 物理元数据检查:表的物理元数据检查,支持以下内容,可根据实际的业务侧需求选一项或者多项内容配置。 表描述:tableComment,支持非空、空值或不等于表中文名等,按实际业务需求,样例中举例为非空检查。 表存储格式:...

外部输出

建模-新建任务 权限,客户侧需要允许数据建表及数据写入。 3. 操作步骤 3.1 操作流程 3.2 目前支持的外部存储数据源 支持版本 环境 MaxCompute 2.56.1 私部 OceanBase Oracle / Mysql 2.56.1 私部 LAS(公有云) 2.56.1 私部 星环 Inceptor 2.56.1 私部 Oracle 2.56.1 私部 BytehouseCE 2.62.0 私部 3.3 操作步骤(1)点击 数据准备 > 数据连接 。(2)在数据连接目录左上角- 新建数据连接 按钮,以MaxCompute为例,选择 数据仓库-MaxComp...

20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文

应用层少建设的好处:实时处理数据的时候,每建一个层次,数据必然会产生一定的延迟;- 汇总层少建的好处:在汇总统计的时候,往往为了容忍一部分数据的延迟,可能会人为的制造一些延迟来保证数据的准确。举例,在统计跨... 实体名称可以根据数据仓库转换整合后做一定的业务抽象的名称,该名称应该准确表述实体所代表的业务含义- 样例:realtime_dwd_trip_trd_order_base---#### 3. DIM 层- 公共维度层,基于维度建模理念思想,建立整...

干货 | ELT in ByteHouse 实践与展望

火山引擎ByteHouse 是一款基于开源 ClickHouse 推出的云原生数据仓库,本篇文章将介绍 ByteHouse 团队如何在 ClickHouse 的基础上,构建并优化 ELT 能力,具体包括四部分: **●** ByteHouse 在字节的应... (数据仓库的过程。Transform 通常描述在数据仓库中的前置数据加工过程。****●** ELT**专注于将最小处理的数据加载到数据仓库中,而把大部分的转换操作留给分析阶段。相比起 ETL,它不需要过多的数据建模,而给...

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