一种是端云一种是数据库视图
社区干货
高性能、快响应!火山引擎 ByteHouse 物化视图功能及入门介绍
> 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** 物化视图是指将视图的计算结果存储在数据库中的一种技术。当用户执行查询时,数据库会直接从已经预计算好的结果中获取数据,而不需要重新计算视图。具体来说,物化视图是一种以表格形式存储的结果集合。当创建一个物化视图时,数据库会在后台对视图进行计算,并将结果存储在表中。当用户查询该视图时,数据库会直接从表中获取结果,而...
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在字节的应用、ByteHouse团队做ELT的初衷、ELT in ByteHouse实现方案、未来规划。 # ByteHouse在字节的应用## 关于ByteHouse### ByteHouse的发展从2017年开始,字节内部的整体数据量不断上涨,为了支撑实时分析的业务,字节内部开始了对各种数据库的选...
OLAP 在火山引擎 EMR 的最佳实践
本文重点分享OLAP在火山引擎EMR上的云原生能力及在火山相关客户中的应用实践。> 本文来源于火山引擎 EMR 团队大数据工程师琚克俭在【DataFunSummit 2023:OLAP 引擎架构峰会 - OLAP 最佳实践论坛】的同名主题分享... 通过客户现有MySQL+Kafka业务数据库经过DataSail,进入Doris及ES。其中,Doris可适配不同的connector,ES在更新场景下对数据实时性要求比较高,特别是点更新场景,保证数据的实时性。
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一种是端云一种是数据库视图-相关内容
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在字节的应用、ByteHouse团队做ELT的初衷、ELT in ByteHouse实现方案、未来规划。 # ByteHouse在字节的应用## 关于ByteHouse### ByteHouse的发展从2017年开始,字节内部的整体数据量不断上涨,为了支撑实时分析的业务,字节内部开始了对各种数据库的选...
OLAP 在火山引擎 EMR 的最佳实践
本文重点分享OLAP在火山引擎EMR上的云原生能力及在火山相关客户中的应用实践。> 本文来源于火山引擎 EMR 团队大数据工程师琚克俭在【DataFunSummit 2023:OLAP 引擎架构峰会 - OLAP 最佳实践论坛】的同名主题分享... 通过客户现有MySQL+Kafka业务数据库经过DataSail,进入Doris及ES。其中,Doris可适配不同的connector,ES在更新场景下对数据实时性要求比较高,特别是点更新场景,保证数据的实时性。若是通过**Mysql或Oracle或其他数据库,文...
干货|湖仓一体架构在火山引擎LAS的探索与实践
一种从1980年开始的基于传统数据库技术来做的BI分析场景。在这种架构下,通常计算和存储是高度一体的。整体系统能支撑的计算能力,依赖于服务提供商的硬件配置,整体成本高,存在物理上限,扩展起来比较麻烦。 ... 再往下就是湖仓一体的存储层。首先,湖仓一体存储会通过统一的元数据服务,向计算层提供统一的元数据视图,屏蔽底层的具体元数据实现细节,可以使多个引擎无缝对接到统一的元数据服务。 接下来是湖仓存储引擎...
微服务的学习与实践 主赛道 | 社区征文
微服务是一种云原生的架构方法,它将一个单一的应用程序拆分为多个松耦合的、可独立部署的小型服务,每个服务都有自己的技术栈、数据库和数据模型,通过轻量级的通信协议(如 REST API、事件流和消息代理)进行协作,按照... 值得一提的是一个是基于 Spring Cloud 的分布式电商项目。在这个项目中,我担任了后端开发的角色,负责微服务的设计、开发、测试、部署和优化等工作。在这里,我想分享一些我在这个项目中的经验和教训。### 基于 Sp...
物化视图
功能定义 ByteHouse 数据库中的视图(View),除了 普通视图(Normal View) 以外,还有一种 物化视图(Materialized View)。 普通视图:普通视图没有真正存储数据,不占用存储空间。只是读取数据的执行操作,可以看作是一条保存过的 SQL 查询语句。 物化视图:物化视图 存储了 SQL 查询语句包含的数据,并提供更新机制。用查询物化视图来替代直接查询数据表,可以避免对数据进行再次的计算与聚合,能够以空间换时间的方式节省查询时间,达到查询...
工业大数据分析与应用——知识总结 | 社区征文
指的就是海量数据。 * 由于大数据往往采取**全样分析**,因此大数据的"大”首先体现在其**规模和容量**远远超出传统数据的测量尺度,一般的软件工具难以捕捉、存储、管理和分析的数据,通过大数据的**云存储技术*... 不方便用数据库二位逻辑表来表现的数据。### 1.3 大数据的影响* 思维方式上,完全颠覆了传统的思维方式:全样而非抽样、效率而非精确、相关而非因果* 社会发展上,大数据决策逐渐成为一种新的决策方式,大数据应用...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
LakeHouse 简言之是就是在 DataLake 基础上融合了 Data Warehouse 特性的一种数据方案,它既保留了 DataLake 分析结构化、半结构化、非结构化数据,支持多种场景的能力,同时也引入了 Data Warehouse 支持事务和数据... 整体数据链路复杂:即使是开发一个小的 APP,要搭建起整个数据链路也是很复杂的,比如数据回流需要写数据库;日志要回流,要基于回流数据做指标计算,回流数据还要转储,还要做 CDC;基于转储数据还要做 ETL 进行分析。...
