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 列。其工作负载包含 99 个 SQL 查询,覆盖 SQL 99 和 2003 的核心部分以及 OLAP。这个测试集包含对大数据集的统计、报表生成、联机查询、数据挖掘等复杂应用,测试用的数据和值有倾斜,与真实数据一致。可以说 TPC-DS 是一个与真实场景非常接近的测试集,难度较大,覆盖场景广,能有效反应不同业务的需求。TPC-DS 的这个特点与大数据的分析...
需要保证在并发过程中数据的一致性和正确性。 **● 支持数据模型化和治理,** 并在数据湖上建设数仓模型,如星型、雪花模型都可以在数据湖上构建,进一步支持上层商业智能类应用,并对接多种BI类工具。 **● 支持存算分离,** 数据湖中有海量数据,如果存储在数仓等系统中会非常昂贵,因此需要存储在对象存储等较便宜的存储系统中。利用湖仓一体这种架构,实现存算分离模式。 **● 更好的开放性。** 支持 Parquet、ORC 等常见的大数...
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 列。其工作负载包含 99 个 SQL 查询,覆盖 SQL 99 和 2003 的核心部分以及 OLAP。这个测试集包含对大数据集的统计、报表生成、联机查询、数据挖掘等复杂应用,测试用的数据和值有倾斜,与真实数据一致。可以说 TPC-DS 是一个与真实场景非常接近的测试集,难度较大,覆盖场景广,能有效反应不同业务的需求。TPC-DS 的这个特点与大数据的分析...
和传统数仓架构不同的是,云原生数仓借助于云平台的基础资源,实现了资源的动态扩缩容,并最大化利用资源,从而达到 Pay as you go 按实际用量付费的模式。 ByteHouse 作为云原生的数据平台,从架构层面入手,通过... 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...
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和传统数仓架构不同的是,云原生数仓借助于云平台的基础资源,**实现了资源的动态扩缩容,并最大化利用资源,**从而达到 Pay as you go 按实际用量付费的模式。 ByteHouse 作为云原生的数据平台,从架构层面... 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...
> 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 **随着数据的应用场景越来越丰富,企业对数据价值反馈到业务中的时效性要求也越来越高,很早就有人提出过一个概念:**... 星型模型、雪花模型在内的各类模型。 ByteHouse 可以满足企业级用户的多种分析需求,包括 OLAP 多维分析、定制报表、实时数据分析和 Ad-hoc 数据分析等各种应用场景。 ### ByteHouse 优势一:实时数据高...
需要保证在并发过程中数据的一致性和正确性。 **● 支持数据模型化和治理,**并在数据湖上建设数仓模型,如星型、雪花模型都可以在数据湖上构建,进一步支持上层商业智能类应用,并对接多种BI类工具。 **● 支持存算分离,**数据湖中有海量数据,如果存储在数仓等系统中会非常昂贵,因此需要存储在对象存储等较便宜的存储系统中。利用湖仓一体这种架构,实现存算分离模式。 **● 更好的开放性。**支持 ...
需要保证在并发过程中数据的一致性和正确性。 **● 支持数据模型化和治理,** 并在数据湖上建设数仓模型,如星型、雪花模型都可以在数据湖上构建,进一步支持上层商业智能类应用,并对接多种BI类工具。 **● 支持存算分离,** 数据湖中有海量数据,如果存储在数仓等系统中会非常昂贵,因此需要存储在对象存储等较便宜的存储系统中。利用湖仓一体这种架构,实现存算分离模式。 **● 更好的开放性。** 支持 Parquet、ORC 等常见的大数...
拥有着同类型DBMS难以企及的查询速度。作为该领域中的后起之秀,ClickHouse已凭借其性能优势引领了业内新一轮分析型数据库的热潮。但随着企业业务数据量的不断扩大,在复杂query场景下,ClickHouse容易存在查询异常问... ClickHouse的执行模式与Druid、ES等大数据引擎类似,其基本的查询模式可分为两个阶段。第一阶段,Coordinator在收到查询后,将请求发送给对应的Worker节点。第二阶段,Worker节点完成计算,Coordinator在收到各Worker节...
且放在数据仓库中的数据一般不再修改。数据仓库系统结构包含四个层次:l 数据源,数据仓库系统的基础;l 数据的存储与管理,核心;l 联机分析处理(OLAP),服务器对分析需要的数据进行有效集成,按多维模型组织,以便进行多角度、多层次的分析并发现趋势;l 前端工具。[2.WEBServices]()技术web服务定义了一种松散的、粗粒度的分布式计算模式,使用标准的HTTP(S)协议传送XML表示和封装的内容;webservices技术使得运行在不同...
## 项目背景ClickHouse的执行模式与Druid、ES等大数据引擎类似,其基本的查询模式可分为两个阶段。第一阶段,Coordinator在收到查询后,将请求发送给对应的Worker节点。第二阶段,Worker节点完成计算,Coordinator在收到各Worker节点的数据后进行汇聚和处理,并将处理后的结果返回。![image.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/06f7df07a95544098840c17ea42e2e6b~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)两阶段的执行模式能...
就是在数据加工的过程中,将多张表通过一些关联字段打平成一张宽表,通过一张表对外提供分析能力。基于ClickHouse单表性能支撑的大宽表模式,既能提升分析时效性又能提高数据查询和分析操作的灵活性,是目前非常流行的... Join 算子通常是 OLAP 引擎中最耗时的算子。如果想优化 Join 算子,可以有两种思路,一方面可以提升 Join 算子的性能,例如更好的 Hash Table 实现和 Hash 算法,以及更好的并行。另一方面可以尽可能减少参与 Join 计算...