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数据仓库建模几个阶段

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

Transform通常描述在数据仓库中的前置数据加工过程。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/8ca3497b68f842f49087a948026a4131~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1713630049&x-signature=oQzRlg4bw7nQIzHhMQCBgmJkLhY%3D)- 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。相比起前者(ETL),它不需要过多的数据建模,而...

ELT in ByteHouse 实践与展望

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。下面表述上会有一些两个词语混用的场景,大家不必过分关注区别。![picture.image](https://p6-volc-community-sign...

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*... 即数据驱动业务运营策略【不再是盲人摸象式的策略】第二个视角从技术角度出发,我们可以提炼为八个字为**降本增效**,**清晰明了**1、降本是技术的使命,即让数据高效复用,减少重复开发2、增效是技术的价值,即...

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数据仓库建模几个阶段-优选内容

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...
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...
ByConity 技术详解之 ELT
Transform通常描述在数据仓库中的前置数据加工过程。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/8ca3497b68f842f49087a948026a4131~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1713630049&x-signature=oQzRlg4bw7nQIzHhMQCBgmJkLhY%3D)- 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。相比起前者(ETL),它不需要过多的数据建模,而...
ELT in ByteHouse 实践与展望
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。下面表述上会有一些两个词语混用的场景,大家不必过分关注区别。![picture.image](https://p6-volc-community-sign...

数据仓库建模几个阶段-相关内容

ELT in ByteHouse 实践与展望

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。下面表述上会有一些两个词语混用的场景,大家不必过分关注区别。![picture.image](https://p6-volc-community-...

浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文

我们在关系型数据库中的建模方法,大部分采用的是三范式建模法。范式 是符合某一种级别的关系模式的集合。构造数据库必须遵循一定的规则,而在关系型数据库中这种规则就是范式,这一过程也被称为规范化。目前关系数据库有六种范式:第一范式(1NF)、第二范式(2NF)、第三范式(3NF)、Boyce-Codd范式(BCNF)、第四范式(4NF)和第五范式(5NF)。在数据仓库的模型设计中,一般采用第三范式。一个符合第三范式的关系必须具有以下三个条件 :...

干货 | ELT in ByteHouse 实践与展望

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。下面表述上会有一些两个词语混用的场景,大家不必过分关注区别。 ![picture.image](https:...

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干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓

安全这几个纬度思考。本文作者:惊帆 来自于数据平台 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... 但是并不等于 Hive 在目前阶段是一个完全满足企业业务要求的组件,很多时候选择 Hive 出发点并不是因为 Hive 很好的支持了企业需求,单单是因为暂时找不到一个能支撑企业诉求的替代服务。# 企业级数仓构建需求数...

观点|SparkSQL在企业级数仓建设的优势

> > > 企业级数仓架构设计与选型的时候需要从开发的便利性、生态、解耦程度、性能、 安全这几个纬度思考。本系列分两次连载, **第一部分(本文)分享我们在企业级数仓建设上的技术选型观点** ,第二个部分则重点介... 数据仓库的所有特性,并且Hive的SQL服务器是目前使用最广泛的标准服务器。虽然Hive有非常明显的优点,可以找出完全替代Hive的组件寥寥无几,但是并不等于Hive在目前阶段是一个完全满足企业业务要求的组件,很多时...

SparkSQL 在企业级数仓建设的优势

> 企业级数仓架构设计与选型的时候需要从开发的便利性、生态、解耦程度、性能、 安全这几个纬度思考。本系列分两次连载,**第一部分(本文)分享我们在企业级数仓建设上的技术选型观点**,第二个部分则重点介绍了字节跳... 数据仓库的所有特性,并且 Hive 的 SQL 服务器是目前使用最广泛的标准服务器。虽然 Hive 有非常明显的优点,可以找出完全替代 Hive 的组件寥寥无几,但是并不等于Hive在目前阶段是一个完全满足企业业务要求的组件,很...

幸福里基于 Flink & Paimon 的流式数仓实践

其中数据报表用于展示/评估一线经纪人的工作是否达标等;考核系统则用于门店经理为一线经纪人设定考核任务量的工作系统,通过任务量标准自动反馈奖励等。因此在以上应用的实时数仓建模上,我们发现房产类业务有两个典... 这里的数据运维包含三个部分:数据排查、数据验证和数据订正。存在的问题是,在数据排查和数据验证的过程中,如果发现某条链路上的某个 SQL 作业需要订正。订正完成的 SQL 的结果输出到 MQ 中,需要再将 MQ 中的数据落...

幸福里基于 Flink & Paimon 的流式数仓实践

其中数据报表用于展示/评估一线经纪人的工作是否达标等;考核系统则用于门店经理为一线经纪人设定考核任务量的工作系统,通过任务量标准自动反馈奖励等。因此在以上应用的实时数仓建模上,我们发现房产类业务有两个典... 这里的数据运维包含三个部分:数据排查、数据验证和数据订正。存在的问题是,在数据排查和数据验证的过程中,如果发现某条链路上的某个 SQL 作业需要订正。订正完成的 SQL 的结果输出到 MQ 中,需要再将 MQ 中的数据落...

基于 ByteHouse 构建实时数仓实践

因此在数据产生后必须尽快对其进行计算和处理,从而最大效率实现数据价值转化,对实时数仓的建设需求自然而然的诞生了。而建设好实时数仓需要解决如下几个问题: 一、稳定性:实时数仓对数据的实时处理必须是可靠... 相对业界主流实现:分为两个阶段,首先寻求最优的单机版计划,然后将其分布式化。我们的方案则是将这两个阶段融合在一起,在整个 CBO 寻求最优解的过程中,会结合分布式计划的诉求,从代价的角度选择最优的分布式计划。对...

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