数据仓库的表拉链表
社区干货
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。
> 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 ClickHous... 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...
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 ...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅳ)
> 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【数据导入导出】版块摘录。技术白皮书(Ⅰ)(Ⅱ...
特惠活动
数据仓库的表拉链表-优选内容
数据仓库的表拉链表-相关内容
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅵ)
> 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【核心技术解析——元数据】版块摘录...
ByteHouse MaterializedMySQL 增强优化
[MaterializedMySQL数据库引擎](https://xie.infoq.cn/link?target=https%3A%2F%2Fclickhouse.tech%2Fdocs%2Fen%2Fengines%2Fdatabase-engines%2Fmaterialized-mysql%2F),用于将 MySQL 中的表映射到 ClickHouse 中... 实现了基于 MySQL Binlog 机制的业务数据库实时同步功能。 这样不依赖其他数据同步工具,就能将 MySQL 整库数据实时同步到 ClickHouse,从而能基于 ClickHouse 构建实时数据仓库。 ByteHouse 是基于 Cli...
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...
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... ClickHouse 在复杂查询上例如多表 Join 等操作的性能支持并不是很好。基于这些痛点,字节在 ClickHouse 架构基础上进行了升级,于 2020 年在内部启动了 ByConity 项目,并于 2023 年 1 月发布 Beta 版本,5月底正式...
ByConity 技术详解之 ELT
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-Load ... **数据预计算流派**:如Kylin等。如果Hadoop系统中出报表较慢或聚合能力较差,可以去做一个数据的预计算,提前将配的指标的cube或一些视图算好。实际SQL查询时,可以直接用里面的cube或视图做替换,之后直接返回。...
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... 数据准确、开发运维成本低,这些跟ClickHouse的特性是高度相关的,也是ByteHouse团队选择ClickHouse的重要原因。首先,ClickHouse的性能很快,尤其在单表场景下,它能提供非常快速的查询性能,这也是很多用户选择它的原...
ByteHouse CDW SQL
ByteHouse 云数仓版(ByteHouse CDW)是一款云原生数据仓库,能够支持实时数据分析和海量数据离线分析,对 PB 级海量数据进行高效分析,其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,助力于客户数字化转型。DataLeap 数据开发接入 ByteHouse 云数仓版引擎能力,支持您在数据开发任务中,通过创建 ByteHouse CDW SQL 任务类型,来实现对 ByteHouse CDW 引擎数据表的周期性调度或手动执行运维等能力,提高作业的执行效率。下文将...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。从定义上来看,数据仓库的关键词为面向主题、集成、稳定、反映历史变化、支持管理决策,而这些关键词的实现就体现在分层架构内。一个好的分层架构,有以下好处:1. **清晰数据结构**:每一个数据分层都有对应的作用域,在使用数据的时候能更方便的定位和理解。2. **数据血缘追踪**:提供给业务人员或下游系统的数据服务时都是目标数据,目标数据的数据来源一般都来自于多张表数据。若出现...
数仓进阶篇@记一次BigData-OLAP分析引擎演进思考过程 | 社区征文
在海量数据场景下,数据实时分析-时延低、并发数高、支持SQL或类SQL,变得尤为重要! ## 现状Oracle,ElasticSearch,MySQL集群架构 目前,Oracle中多个业务库,数据集极其庞大,MySQL中多个业务库,单表数据量... 兼顾数据仓库,具有实时,批处理,多并发等优点。**Java接入:** ![image.png]...
