数据仓库维度表怎么来的
社区干货
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...
如何快速从 ETL 到 ELT?火山引擎 ByteHouse 做了这三件事
用户可以将数据导入后,通过自定义的 SQL 语句,在 ByteHouse 内部进行数据转换,而无需依赖独立的 ETL 系统及资源。这样,用户只需要采用统一的 SQL 方式来完成数据转换操作。 在本文中,我们将重点介绍 ByteHouse 遇到的挑战,以及如何通过 3 大能力建设实现完备的 ELT 能力。 # 痛点以及挑战我们先从一个简单的 SSB(start-schema-benchmark)场景出发, 其中包含:- 1 个事实表: lineorder- 4 个维度表:customer,...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
也就是数据驱动和赋能。### 3. 如何搭建一个好的数仓?1. **稳定**:数据产出稳定且有保障。2. **可信**:数据干净、数据质量高。3. **丰富**:数据涵盖的业务足够广泛。4. **透明**:数据构成体系足够透明。## 二、数仓设计 数仓设计的3个维度:- **功能架构**:结构层次清晰。- **数据架构**:数据质量有保障。- **技术架构**:易扩展、易用。### 1. 数仓架构按照数据流入流出的过程,数据仓库架构可分为:**源数...
数仓黄金价值圈: 为什么、是什么、怎么做|社区征文
以上是数据仓库的广泛定义,随着企业数字化转型的大浪潮中,我们需要把数据上升一个维度来看,适合当下这个万物互联的时代,我们可以总结成一句话数据是物理世界的**镜像**,而数据仓库是**有序**还原物理世界的一种**载体****有序**是核心,也是数据仓库的**价值所在**,那如何判断有序是关键,我们可以反过来想,有序的反面是无序,那我们判断无序程度,来反向证明有序度。那如何判断无序程序,不能绕过去的一个概念“熵”,它代表一个...
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数据仓库维度表怎么来的-优选内容
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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 (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...
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... 用来存储实际数据、索引等内容。 数据表的数据文件存储在远端的统一分布式存储系统中,与计算节点分离开来。底层存储系统可能会对应不同类型的分布式系统。例如 HDFS,Amazon S3, Google cloud storage,Azure ...
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...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅲ)
> 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**作业执行流程版块**摘录。技术白皮书(上...
观点 | 数据分析引擎百花齐放,为什么要大力投入ClickHouse?
随着云计算等技术发展以及海量数据应用场景等出现,对数据仓库提出全新要求,高性能、实时性、云原生等成为数据仓库发展关键词,也因此演变出不同的数仓发展路径。> > > > > **在字节跳动十年发展历程中,各类业务... ClickHouse扩缩容时需要创建新表重新导数据,十分不方便。ClickHouse集群不能自动感知集群拓扑变化,也不能自动balance数据。当集群数据量较大,复制表和分布式表过多时、想做到表维度、或者集群之间的数据平衡会导致...
字节跳动基于数据湖技术的近实时场景实践
Hudi不仅仅是数据湖的一种存储格式(Table Format),而是提供了Streaming 流式原语的、具备数据库、 数据仓库核心功能(高效upsert/deletes、索引、压缩优化)的数据湖平台。 - Hudi 支持各类计算、查询引擎(Fli... 并且要求数据研发快速响应。从数据内容来讲,分析型需求旺,需要从多视角、多维度进行分析,实验性质比较强,需要在底层加工的时候进行跨数据域的关联。不嵌入到具体的产品功能或者业务流程中,所以对延迟和质量 SLA 的...
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
> 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**## I. 传统数仓的演进:云数仓近年来,随着数据“爆炸式”的增长,越来越多的数据被产生、收集和存储。而挖掘海量数... 其中包含了 1 个事实表 lineorder 和 4 个维度表 customer, part, dwdate 以及 supplier,每张维度表通过 Primary Key 和事实表进行关联。测试通过执行 13 条 SQL 进行查询,包含了多表关联,group by,复杂条件等多种...
