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数据仓库视图的分类

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

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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... 数据写入、用户查询,也可以是一些后台任务。用户查询和后台任务,可以共享相同的计算节点以提高利用率,也可以使用独立的计算节点以保证严格的资源隔离。用户可以根据计算任务的特性、优先级和业务类别不同,构建多个...

火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅴ)

> 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【多租户管理、运维监控管理】版块摘...

ELT in ByteHouse 实践与展望

> 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... 数据量逐渐增多,提高性能的同时,需要进行一些数仓转换操作在ByteHouse上去做复杂查询或ELT任务,可以扩展ClickHouse的能力,增强它的可用性、稳定性以及性能,同时还支持不同类型的混合负载。## 业界解决思路...

ELT in ByteHouse 实践与展望

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-L... 同时还支持不同类型的混合负载。**业界解决思路**在业界中,为了解决以上问题,有以下几类流派:* **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...

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数据仓库视图的分类-优选内容

物化视图
实现原理 物化视图是将查询结果预先计算并存储的一张特殊的表。“物化”(Materialized)这个词是相对于普通视图而言。普通视图较普通的表提供了易用性和灵活性,但无法加快数据访问的速度。物化视图像是视图的缓存,它不是在运行时构建和计算数据集,而是在创建的时候预先计算、存储和优化数据访问,并自动刷新来保证数据的实时性。物化视图最重要的功能就是查询加速。数据仓库中存在大量在大型表上执行复杂的查询,这些查询会消耗大...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(中)
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数据仓库视图的分类-相关内容

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... 千亿甚至万亿的数据量下面,怎么样去做到快速的分析?经过各种OLAP的选型的比对,最终发现ClickHouse非常适合这种类型的数据分析。第二个阶段,随着不断的使用研究和增强,ClickHouse也扩展到越来越多的业务线。在字节...

干货 | ELT in ByteHouse 实践与展望

火山引擎ByteHouse 是一款基于开源 ClickHouse 推出的云原生数据仓库,本篇文章将介绍 ByteHouse 团队如何在 ClickHouse 的基础上,构建并优化 ELT 能力,具体包括四部分: **●** ByteHouse 在字节的应... **●** 数据量逐渐增多,提高性能的同时,需要进行一些数仓转换操作在 **ByteHouse**上去做复杂查询或**ELT**任务,可以扩展 **ClickHouse**的能力,增强它的可用性、稳定性以及性能,同时还支持不同类型的...

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... 很容易地将信息和分析需求分类到事实和度量中。比如业务人员需求为“按照一级类目,统计本店铺上月的销售额情况”,“按照一级类自”这个描述,很清楚地说明需求方希望对一级类目的销售额进行统计分析,这里的一级类...

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配置 ByteHouse 云数仓版 数据

ByteHouse 是一款火山引擎云原生数据仓库,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。DataSail 中的 ByteHouse 云数仓版数据源配置,为您提供读取和写入 ByteHouse 的双向通道数据集成能... 您需先进行以下操作: 开通 ByteHouse 云数据仓版服务。开通服务详见快速开始。 已创建 ByteHouse 数据库,详见数据库表及视图。 火山引擎 ByteHouse 云数仓版方式接入: 参数 说明 基本配置 数据源类型 ByteHou...

干货|ByteHouse:百万级TPS!看字节跳动如何基于ClickHouse落地高性能实时数仓

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 ByteHouse 的技术... 千亿甚至万亿的数据量下面,怎么样去做到快速的分析?经过各种OLAP的选型的比对,最终发现ClickHouse非常适合这种类型的数据分析。**第二个阶段,随着不断的使用研究和增强,ClickHouse也扩展到越来越多的业务线。...

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...

干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓

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... 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。...

快速入门:研发

数据接入工作主要由研发人员完成。本文为您介绍数据接入的基本能力和操作指导。 数据接入能力概览 支持的数据接入方式 客户端埋点支持分类 用户标识的数据分类 客户端接入:支持Android SDK、iOS SDK、小程序等多... 则需要了解对应自定义事件及其属性的数据格式要求,详情请参见支持的数据格式(自定义事件/属性)。 了解支持的数据统计口径根据数据接入方案,了解数据接入时支持的用户标识类型,统一统计口径,详情请参见支持的用户唯...

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... 有时候往往不能确定该列数据是事实属性还是维度属性。记住**最实用的事实就是数值类型和可加类事实**。所以可以通过分析该列是否是一种包含多个值并作为计算的参与者的度量,这种情况下该列往往是事实。**其中粒度...

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