数据库设计选课数据流图
社区干货
基于 ByteHouse 构建实时数仓实践
高可用企业级分析性数据库,支持用户交互式分析 PB 级别数据。其自研的表引擎,灵活支持各类数据分析和保证实时数据高效落盘,实现了热数据按生命周自动冷存,缓解存储空间压力;同时引擎内置了图形化运维界面,可轻松对集群服务状态进行运维;整体架构采用多主对等架构设计,架构安全可靠稳定,可确保单点无故障瓶颈。 ByteHouse 的架构简洁,采用了全面向量化引擎,并配备全新设计的优化器,查询速度有数量级提升(尤其是多表关联查询...
工业大数据分析与应用——知识总结 | 社区征文
能存入数据库的不仅包含各种具有规律性的**数据符号**,还囊括了各种如图片、视频、声音等**非规则的数据**。 * 价值(value):**低价值密度**,大量的不相关信息,需要深度分析 * 价值密度低,商业价值高 * 多样... 设计方法和实现技术。2. **企业生产与运行管理中的建模与优化决策** 1)大数据与模型相融合的多目标智能优化; 2)企业运行管理中的建模与优化决策; 3)流程工业一体化计划调度; 4)制造执行系统的体系结...
ELT in ByteHouse 实践与展望
字节内部开始了对各种数据库的选型。经过多次实验,在实时分析版块,字节内部决定开始试水ClickHouse。2018年到2019年,字节内部的ClickHouse业务从单一业务,逐步发展到了多个不同业务,适用到更多的场景,包括BI 分析... 提前将配的指标的cube或一些视图算好。实际SQL查询时,可以直接用里面的cube或视图做替换,之后直接返回。- **流批一体** **派**:如Flink、Risingwave。在数据流进时,针对一些需要出报表或者需要做大屏的数据直接...
2022下半年《软考-系统架构设计师》备考经验分享
固定会有一道题是嵌入式系统设计(建议非嵌入式从业者直接放弃),除此之外还会有以下题型:- 软件系统建模(UML图填空、问答)- 系统数据库设计(DFD图填空、问答)- 系统架构整体设计(表格填空、架构图填空、问答)-... 第一题必选题是架构设计和质量属性相关的,比较容易写。第二题考的是数据流图和ER图,也还比较容易写。第三题是嵌入式直接跳过。第四题考的是数据库缓存技术,第五题考的是Web系统架构设计,这两题我都能写,第四题全是...
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数据库设计选课数据流图-优选内容
数据库设计选课数据流图-相关内容
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(中)
云原生数据仓库 ByteHouse 总体架构图如上图所示,设计目标是实现高扩展性、高性能、高可靠性、高易用性。从下往上,总体上分服务层、计算层和存储层。## 服务层服务层包括了所有与用户交互的内容,包括用户管理、... 为了降低对元数据库的访问压力,对于访问频度高的元数据会进行缓存。元数据服务自身只负责处理对元数据的请求,自身是无状态的,可以水平扩展。- **安全管理**权限控制和安全管理,包括入侵检测、用户角色管理...
大数据学习架构实践|社区征文
采用了列式存储的HBase数据库,解决了数据稀疏性的问题。并且由于HBase中数据结构的优化,使得快速实时查询在HBase上成为可能。# **4、大数据技术生态**是一款集数据迁移、同步和订阅于一体的数据流服务,支持关系型数据库、非关系型数据库等数据源间的数据交互,降低数据库之间数据流通的复杂性。帮助您在业务不停服的情况下轻松完成数据库迁移上云,通过实时同步通道轻松构建高可用数据库容灾架构,同时可以根据自身需求自由消费数据订阅提供的云数据库实时增量数据。 产品优势数据库传输服务 DTS 支持关系型数据库、非关系型数据库...
关联 MySQL 数据源
销售记录等与生产事件行为相关的事实表和业务基础元数据的维表通常独立保存在不同的系统或数据库中。例如电商场景中,用户的事件与行为相关的信息会以日志的形式保存在日志服务中,包括用户的访问数据、购买商品数据、支付方式、网络类型等等;而用户的注册信息及会员数据保存在数据库系统中,出于数据安全的考虑并不会打印到日志中。在日志分析场景中,事实表和维表可以互相关联,以原始数据流作为检索分析的基础,关联大量的外部表来补...
火山引擎开发者社区技术年货|2022 年最受欢迎的技术文章合辑
字节跳动的 NoSQL 产品矩阵有图数据库 ByteGraph、图计算系统、KV 存储服务 ABase,点击👉 [**字节跳动 NoSQL 的探索与实践**](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkwNTIwNzc3OQ==&mid=2247487023&idx=1&sn=39c2184... **火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践**大模型训练在技术和管理上存在一些痛点,火山引擎云原生机器学习平台通过优化高性能计算和存储的规模化调度,并对模型分布式训练进行加速,力求提升资源利用率和...
干货|字节跳动基于 Apache Hudi 的多流拼接实践
以及 KV 数据库中的维度数据。业务侧通常会基于实时计算引擎在流上做多个数据源的 JOIN 产出这个宽表,但这种解决方案在实践中面临较多挑战,主要可分为以下两种情况:## **1.1 维表 JOIN**- **场景挑战:** 指标... 所以指标数据流无法设置合理的 TTL;而且存在 Cache 中维度数据没有及时更新,导致下游数据不准确的问题。## **1.2 多流 JOIN**- **场景挑战:** 多个指标数据进行关联,不同指标数据可能会出现时间差比较大的异...
