仓库管理数据库概念设计图
社区干货
火山引擎ByteHouse:分析型数据库如何设计列式存储
仓库的 ByteHouse,也采用列式存储设计,保证读写性能、支持事务一致性,又适用大规模的数据计算,为用户提供极速分析体验和海量数据处理能力,提升企业数字化转型能力。# 列式存储介绍分析型数据库中的列式存储,是... ByteHouse 还在元数据管理、自研表引擎等技术点深度优化,为用户提供更极致的分析体验。 点击跳转[ByteHouse]( )了解更多
分布式数据库TiDB的设计和架构
也知道是一款国人研发的数据库,但你知道TiDB到底是如何实现的?它跟其他数据库产品相比,它的核心优势是什么?此次夜校分享,xiaoyu向大家介绍了数据库发展史、TiDB 设计、架构及生态及TiDB在得物的应用。数据库技... 但此类数据库的局限在于无法处理交易类数据及复杂业务逻辑的特性,限制其在非互联网领域的发展。**2013年以后**2013年以来,有个新的概念为分布式关系型数据库(NewSQL),它是兼具NoSQL扩展性又不丧失传统关系型数...
分布式数据库TiDB的设计和架构
也知道是一款国人研发的数据库,但你知道TiDB到底是如何实现的?它跟其他数据库产品相比,它的核心优势是什么?此次夜校分享,xiaoyu向大家介绍了数据库发展史、TiDB 设计、架构及生态及TiDB在得物的应用。# 数据库... 但此类数据库的局限在于无法处理交易类数据及复杂业务逻辑的特性,限制其在非互联网领域的发展。**2013年以后**2013年以来,有个新的概念为分布式关系型数据库(NewSQL),它是兼具NoSQL扩展性又不丧失传统关系型数...
SparkSQL 在企业级数仓建设的优势
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 JDBC 客户端,支持标准 JDBC 接口访问的 HiveServer2 服务器,管理元数据服务的 Hive... 如上图所示,一个典型的数据仓库架构需要包含不同层次的模型构建。由于数据量大,数据结构异构等多种原因,大数据架构下的企业数仓构建抛弃了基于关系型数据库下的Cube设计,直接采用基于分布式任务进行处理来构建多层...
特惠活动
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观点|SparkSQL在企业级数仓建设的优势
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JDBC客户端,支持标准JDBC接口访问的HiveServer2服务器,管理元数据服务的Hive Metastore,以及任务以MapReduce分布式... 如上图所示,一个典型的数据仓库架构需要包含不同层次的模型构建。由于数据量大,数据结构异构等多种原因,大数据架构下的企业数仓构建抛弃了基于关系型数据库下的Cube设计,直接采用基于分布式任务进行处理来构建多层...
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...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)
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 技术白皮书前两个版块摘录。# 1.ByteHouse 简介ByteHouse 是字节跳动自主研发的云原生数据仓库产品,在开源 ClickHouse 引擎之上做了技术架构重构,实现了云原生环境的部署和运维管理、存储计算分离、多租户管理等功能。在可扩展性、稳定性、可运维性、性能以及资源利用率方...
资源权限管理
ByteHouse 中所有可以执行的操作都定义了相关权限。ByteHouse 对于角色的权限包括以下两种: 特定于资源的授权:创建表(与数据库相关)、插入新数据(与表相关)和运行计算组(与仓库相关)等。 非特定于资源的权限:如创建... 管理其权限。您可以向以前没有权限的角色授予权限,也可以编辑已授予某些权限的角色的权限。勾选“重新授予其他人”选项时,被授予权限的角色可以向其他角色重新授予相同的权限。 表权限与数据库权限相似,点击下图中...
浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文
维度表设计和事实表设计等各个方面,也为我们后面讲Hadoop 数据仓库实战打下基础。## 维度建模关键概念### 度量和环境维度建模是支持对业务过程的分析,所以它是通过对业务过程度量进行建模来实现的。> **那么,什么是度量呢?**实际上,我们通过和业务方、需求方交谈,或者阅读报表、图表等,可以很容易地识别度量。考虑如下业务需求:- 店铺上个月的销售额如何?- 店铺库存趋势如何?- 店铺的访问情况如何( pv,uv) ? - 店...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
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务规则发生变化将会影响整个数据清洗过程,工作量巨大。2. 通过数据分层管理可以简化数据清洗的过程,因为把原来一步的工作分到了多个步骤去完成,... 目前关系数据库有六种范式:第一范式(1NF)、第二范式(2NF)、第三范式(3NF)、Boyce-Codd范式(BCNF)、第四范式(4NF)和第五范式(5NF)。在数据仓库的模型设计中,一般采用第三范式。一个符合第三范式的关系必须具有以下...
干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓
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 JDBC 客户端,支持标准 JDBC 接口访问的 HiveServer2 服务器,管理元数据服务的 Hive... 如上图所示,一个典型的数据仓库架构需要包含不同层次的模型构建。由于数据量大,数据结构异构等多种原因,大数据架构下的企业数仓构建抛弃了基于关系型数据库下的 Cube 设计,直接采用基于分布式任务进行处理来构建多...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅴ)
> 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【多租户管理、运维监控管理】版块摘...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅵ)
《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。** 技术白皮书(Ⅰ)(Ⅱ)(Ⅲ)(Ⅳ)(Ⅴ)精彩回顾: # 核心技术解析## 元数据管理元数据管理(Catal...
