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数据仓库的概念模型设计

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

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 数据仓库实战打下基础。## 维度建模关键概念### 度量和环...

浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文

[范式建模](https://cdn.jsdelivr.net/gh/sunmyuan/cdn/210316_3.png)根据 Inmon 的观点,数据仓库模型的建设方法和业务系统的企业数据模型类似。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...

火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)

《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... 数据一致性与事务支持。- 计算资源隔离,读写分离:通过计算组(VW)概念,对宿主机硬件资源进行灵活切割分配,按需扩缩容。资源有效隔离,读写分开资源管理,任务之间互不影响,杜绝了大查询打满所有资源拖垮集群的...

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... 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”,它代表一个系统的混乱程度,熵增越...

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数据仓库的概念模型设计-优选内容

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浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
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数仓进阶篇@记一次BigData-OLAP分析引擎演进思考过程 | 社区征文
这些概念越来越火热,前些时候大部分工作集中在信创自主可控,现阶段已告一段落。信息化,数字化建设也是不可或缺的一环,遇到挑战,勇于迎对,不断的攻克技术难关是技术人的一种追求!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,权限系统,数据由本系统产生,数据量不...

数据仓库的概念模型设计-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:**... 并配备全新设计的优化器,查询速度有数量级提升(尤其是多表关联查询)。 用户使用 ByteHouse 可以灵活构建包括大宽表、星型模型、雪花模型在内的各类模型。 ByteHouse 可以满足企业级用户的多种分析需求...

SparkSQL 在企业级数仓建设的优势

**惊帆** 来自 字节跳动数据平台 EMR 团队# 前言Apache Hive 经过多年的发展,目前基本已经成了业界构建超大规模数据仓库的事实标准和数据处理工具,Hive 已经不单单是一个技术组件,而是一种设计理念。Hive 有... 数仓在构建的时候通常需要ETL处理和分层设计,基于业务系统采集的结构化和非结构化数据进行各种ETL处理成为DWD层,再基于DWD层设计上层的数据模型层,形成DM,中间会有DWB/DWS作为部分中间过程数据。从技术选型来说,...

干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓

非结构化数据,支持多种场景的能力,同时也引入了 Data Warehouse 支持事务和数据质量的特点。LakeHouse 定义了一种叫我们称之为 **Table Format** 的存储标准。Table format 有四个典型的特征:* **支持 ACID 和历... 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...

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非结构化数据,支持多种场景的能力,同时也引入了 Data Warehouse 支持事务和数据质量的特点。LakeHouse 定义了一种叫我们称之为 **Table Format** 的存储标准。Table format 有四个典型的特征:* **支持 ACID 和历... 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 体系均走了 Codegen 的道路,因为...

面向智能化BI分析平台建设的初步探索 | 社区征文

### 1、BI的起源与发展 BI又称商业智慧或商务智能,是指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘以及数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 商业智能的概念最早在1996年由加特纳集团提出,加特纳集团在商业智能的定义中指出,商业智能描述了一系列的概念和方法,通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法,包括收集、管理和分析数据,并将这些数据转化为有...

20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文

{数据域缩写}_[{业务过程缩写}]_[{自定义表命名标签缩写}]`- {业务/pub}:参考业务命名- {数据域缩写}:参考数据域划分部分- {自定义表命名标签缩写}: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,建立整个业务过程的一致性维度,降低数据计算口径和算法不统一风险;...

「火山引擎」数据中台产品双月刊 VOL.02

火山引擎数据中台产品双月刊涵盖「大数据研发治理套件 DataLeap」「云原生数据仓库 ByteHouse」「湖仓一体分析服务 LAS」「云原生开源大数据平台 E-MapReduce」四款数据中台产品的功能迭代、重点功能介绍、平台最新... **【扩展元数据管理】** 新增接入 ByteHouse数据表信息,提供对ByteHouse的元数据管理能力。可创建并管理业务术语并关联到数据表。帮助各级数据方检索、定义、方便理解数据,强化企业数据资产体系建设。![pic...

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

在面对海量数据分析时,传统 OLAP 技术架构中的痛点变得越来越明显,如扩容缩容耗时长,导致资源利用率偏低,成本居高不下;以及运维配置复杂,需要专业的技术人员介入等。 为了解决这类问题,云数仓的概念应运而生... 是由麻省州立大学波士顿校区的研究员定义的基于现实商业应用的数据模型。SSB 是在 TPC-H 标准的基础上改进而成,主要将 TPC-H 中的雪花模型改成了更为通用的的星型模型,将基准查询从复杂的 Ad-hoc 查询改成了结构更...

基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓

Table 格式:本质上是基于存储的、 Table 的数据+元数据定义。具体来说,这种数据格式有三个具体的实现:Delta Lake、Iceberg 和 Hudi。三种格式提出的出发点略有不同,但是它们的场景需求里都不约而同地包含了... 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 体系均走了 Codegen 的道路,因为...

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