数据仓库维表和事实表的关系
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... 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...
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... 我们发现大部分的查询都涉及到事实表和维表的 join,因此可以通过 Transform 的步骤,将事实表“打平”。 打平所用到的 SQL 如下:````insert into ssb_flat select * fromlineorder ljoin customer c on l.lo...
LAS Spark 在 TPC-DS 的优化揭秘
文章主要介绍了火山引擎湖仓一体分析服务 LAS Spark(下文以 LAS Spark 指代)在 TPC-DS 上的性能突破与优化策略。TPC-DS 是一个模拟复杂数据仓库环境的测试基准,LAS Spark 通过采用规则优化、缓存优化和运行时优化三... 性能表现- 自研优化策略- 总结## 1. TPC-DS 简介针对数据库不同的使用场景 TPC 组织发布了多项测试标准。TPC-DS 采用星型、雪花型等多维数据模式。它包含 7 张事实表,17 张纬度表,平均每张表含有...
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... 构建初步汇总事实表,一般是宽表。基于上层的应用和产品的指标需求,构建公共粒度的汇总指标表。以宽表化手段物理化模型,构建命名规范、口径一致的统计指标,为上层提供公共指标。- DIM:建立一致数据分析维表,可以...
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数据仓库维表和事实表的关系-优选内容
数据仓库维表和事实表的关系-相关内容
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... 构建初步汇总事实表,一般是宽表。基于上层的应用和产品的指标需求,构建公共粒度的汇总指标表。以宽表化手段物理化模型,构建命名规范、口径一致的统计指标,为上层提供公共指标。- DIM:建立一致数据分析维表,可以...
LAS Spark 在 TPC-DS 的优化揭秘
欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群文章主要介绍了火山引擎湖仓一体分析服务 LAS Spark(下文以 LAS Spark 指代)在 TPC-DS 上的性能突破与优化策略。TPC-DS 是一个模拟复杂数据仓库环境... 性能表现- 自研优化策略- 总结 ## TPC-DS 简介针对数据库不同的使用场景 TPC 组织发布了多项测试标准。TPC-DS 采用星型、雪花型等多维数据模式。它包含 7 张事实表,17 张纬度表,平均每张表含有 18...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
**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... 典型的代表是我们比较熟知的星形模型(Star-schema),以及在一些特殊场景下适用的雪花模型(Snow-schema)。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...
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... 一个典型的数据仓库架构需要包含不同层次的模型构建。由于数据量大,数据结构异构等多种原因,大数据架构下的企业数仓构建抛弃了基于关系型数据库下的Cube设计,直接采用基于分布式任务进行处理来构建多层数据模型。因...
观点|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EMR 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... 一个典型的数据仓库架构需要包含不同层次的模型构建。由于数据量大,数据结构异构等多种原因,大数据架构下的企业数仓构建抛弃了基于关系型数据库下的Cube设计,直接采用基于分布式任务进行处理来构建多层数据模型。因...
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。 WITH ( 'connector' = 'starrocks', 'jdbc-url'='jdbc:mysql://fe1_ip:query_port,fe2_ip:query_port,fe3_ip:query_port', 'load-url'='fe1_ip:http_port;fe2_ip:http_port;fe3_ip:...
干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓
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,而是一种设计理念。Hive 有 JDB... 一个典型的数据仓库架构需要包含不同层次的模型构建。由于数据量大,数据结构异构等多种原因,大数据架构下的企业数仓构建抛弃了基于关系型数据库下的 Cube 设计,直接采用基于分布式任务进行处理来构建多层数据模型。...
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
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 查询改成了结构更加固定的 OLAP 查询,从而主要用于模拟测试 OLAP 引擎和轻量数仓场景下的查询性能。由于 SSB 基准测试较为中立,并贴近现实的商业场景,因此在学界及工业界有广泛的应用。SSB 基准测试中对应的表结构如下所示,可以看到 SSB 主要采用星型模型,其中包含了 1 个事实表 lineorder 和...
