数据仓库事实表flag字段
社区干货
浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文
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... 维度表设计得好坏直接决定了维度建模的好坏**维度表包含了 实表所记录的业务过程度量的上下文和环境,它们除了记录“5 个 W”等信息外,通常还包含了很多的描述字段和标签字段等。“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。,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... 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...
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面向智能化BI分析平台建设的初步探索 | 社区征文
### 1、BI的起源与发展 BI又称商业智慧或商务智能,是指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘以及数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 商业智能的概念最早在1996年由加特纳集团提出,加特纳集团在商业智能的定义中指出,商业智能描述了一系列的概念和方法,通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法,包括收集、管理和分析数据,并将这些数据转化为有...
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... **一个企业在实施数据平台的时候,由多个不同组件各自工作在不同的架构层中,无法相互取代,相互协作配合,承载整个企业的数据平台业务。**EMR 企业级数仓技术选择Google发表的三篇论文从存储...
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... **一个企业在实施数据平台的时候,由多个不同组件各自工作在不同的架构层中,无法相互取代,相互协作配合,承载整个企业的数据平台业务。**# 企业级数仓技术选择Google发表的三篇论文从存储,计算,检索三个方向阐...
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... 一个企业在实施数据平台的时候,由多个不同组件各自工作在不同的架构层中,无法相互取代,相互协作配合,承载整个企业的数据平台业务。# 企业级数仓技术选择Google 发表的三篇论文从存储,计算,检索三个方向阐述了海...
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...
基于 ByteHouse 构建实时数仓实践
该表引擎即满足高效查询性能要求,又支持基于主键更新数据的表引擎,有如下特性:1. 通过定义 Unique Key 唯一键,来提供数据实时更新的语义,唯一键的选择支持多字段和表达式的模式;1. 支持分区级别数据唯一和表级... 字段信息跟数据源保持一致。目的是为了对数据源做收敛管理,数据排查上也好做溯源回查。**DWD 层(Data Warehouse Detail)**DWD 层采用维度建模理论,针对业务内容梳理业务实体的维表信息和事实表信息,设计 DWD 明...
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...
20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文
构建最细粒度的明细层事实表;结合顺风车分析师在离线侧的数据使用特点,将明细事实表的某些重要维度属性字段做适当冗余,完成宽表化处理,之后基于当前顺风车业务方对实时数据的需求重点,重点建设交易、财务、体验、安... {数据域缩写}_[{业务过程缩写}]_[{自定义表命名标签缩写}]`- {业务/pub}:参考业务命名- {数据域缩写}:参考数据域划分部分- {自定义表命名标签缩写}:实体名称可以根据数据仓库转换整合后做一定的业务抽象的名称...
干货|从ETL到ELT,揭秘火山引擎ByteHouse的技术实现
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。 作为云原生数据仓库, **火山引擎ByteHouse已支持ELT能力,让... **●** 1个事实表: lineorder**●** 4个维度表:customer, part, supplier, dwdate 