数据仓库维度表嵌套
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...
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... 以上是数据仓库的广泛定义,随着企业数字化转型的大浪潮中,我们需要把数据上升一个维度来看,适合当下这个万物互联的时代,我们可以总结成一句话数据是物理世界的**镜像**,而数据仓库是**有序**还原物理世界的一种*...
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... 1 个事实表: lineorder- 4 个维度表:customer, part, supplier, dwdate 
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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... 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。目前在互联网公司最常用的建模方法就是维度建模。**维度建模怎...
观点 | 数据分析引擎百花齐放,为什么要大力投入ClickHouse?
随着云计算等技术发展以及海量数据应用场景等出现,对数据仓库提出全新要求,高性能、实时性、云原生等成为数据仓库发展关键词,也因此演变出不同的数仓发展路径。> > > > > **在字节跳动十年发展历程中,各类业务... ClickHouse支持数据统计分析各种场景:* 支持类SQL查询;* 支持繁多库函数(例如IP转化,URL分析等,预估计算/HyperLoglog等);* 支持数组(Array)和嵌套数据结构(Nested Data Structure);* 支持数据库异地复制部署...
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
> 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**## I. 传统数仓的演进:云数仓近年来,随着数据“爆炸式”的增长,越来越多的数据被产生、收集和存储。而挖掘海量数... 其中包含了 1 个事实表 lineorder 和 4 个维度表 customer, part, dwdate 以及 supplier,每张维度表通过 Primary Key 和事实表进行关联。测试通过执行 13 条 SQL 进行查询,包含了多表关联,group by,复杂条件等多种...
功能发布历史
2024 年 1 月变更 说明 发布时间 相关文档 智能降冷策略 新增:支持您对服务内存储的文件进行降冷操作,满足您资源周期性降冷/删除场景需求 2024-01-31 智能降冷策略 计费概述 后付费 资源管理 新增:批量删除、批量修改资源存储类型、批量恢复资源 删除资源 修改资源存储类型 恢复资源 用量统计 新增:资源占用量模块支持展示各类型存储用量和数据取回用量 用量统计 盲水印 新增: 添加水印模型:文本嵌入基础模型(彩色图片通...
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... 并且要求数据研发快速响应。从数据内容来讲,分析型需求旺,需要从多视角、多维度进行分析,实验性质比较强,需要在底层加工的时候进行跨数据域的关联。不嵌入到具体的产品功能或者业务流程中,所以对延迟和质量 SLA 的...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
近几年热门的 ClickHouse 和 Doris 也是 Native 化的表现。### **第二,向量化。**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 Mone... 智能地从数据分布、Cache、Index、物化视图等维度来优化用户账单;+ 智能运维:+ 集群负载过高时,自动扩容;负载降低时,自动收缩。+ 集群节点故障时,做到用户完全无感知地 Failover。+ 自动地实现数据均衡分布。...
功能发布记录(2023年)
表解决方案 实时整库同步解决方案 离线整库同步解决方案 独享资源组管理 2 数据开发 基于 ByteHouse CE 引擎,新增 ByteHouse CE SQL 任务 临时查询支持 ByteHouse CE SQL 临时查询任务 ByteHouse CE SQL 临时查询 3 控制台 创建项目新增支持绑定 ByteHouse CE 引擎实例 创建项目 管理引擎 4 指标平台 新增维度管理功能 建模增加支持Doris数据源类型 管理分类 管理维度 管理模型 2023/12/05序号 功能 功能描述 使...
配置 ByteHouse 企业版 数据源
数据仓库,为您提供极速分析体验,能够支撑实时数据分析和海量数据离线分析等场景。ByteHouse(企业版)是基于开源 ClickHouse 的企业级分析型数据库,支持用户交互式分析 PB 级别数据,通过多种自研表引擎,灵活支持各类... 3 支持的字段类型数据字段类型 支持情况 Int 支持 Uint 支持 Float 支持 String 支持 Time 支持 Array 支持单层 Array 类型,不支持 Array 的嵌套类型 Map 支持 4 数据同步任务开发下文将为您介...
观点|SparkSQL在企业级数仓建设的优势
企业数据仓库架构必然不等于一个组件,大部分企业在数仓架构实施的都是都是基于现有的部分方案,进行基于自己业务合适的方向进行部分开发与定制,从而达到一个半自研的稳态,既能跟上业务变化的速度,又不过于依赖和受限于组件自身的发展。企业级数仓架构设计与选型维度一般来说企业级数仓架构设计与选型的时候需要从以下几个纬度思考: * 开发的便利性:所选择的数仓架构是否具有很好的开发生态,可以提供不同类型的开...
