仓库管理数据库模型图
社区干货
浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文
数据库的数据仓库,其实都面临如下问题:- 怎么组织数据仓库中的数据?- 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... 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...
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... **灵活的数据模型**: 列式存储通常支持多种数据模型,如行存储、列存储和键-值存储,这使得它能够适应不同的数据处理需求。# ByteHouse 的列式存储设计ByteHouse 是一款云原生数据仓库,为用户提供极速分析体验...
存货库存模型升级始末
# 一、背景公司存在多种物料种类、不同类型的库存和价值管理不一,存货系统目前主要接入包装耗材、商品数据。目的是为了:* 管理出入库价格、数量、库龄等业务数据,便于管理部门追溯及财务管控,协助仓库提升存货... 后接入了商品的库存,由于行数据量增长**N倍以上**,并且随着业务不断增长数据量越来越大,考虑到原有底层设计不能很好的支撑这么大的数据量,故有了这次系统的模型升级。# 二、面对的问题## 2.1 数据承接点问题...
ELT in ByteHouse 实践与展望
> 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】进入官方交流群谈到数据仓库, 一定离不开使用Extract-Transform-Load (ETL)或 Extract-Load-Transform (ELT)。 将来源不同、格式各异的数... 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、A/B测试、模型预估...
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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... 一个企业数仓的整体逻辑如上图所示,数仓在构建的时候通常需要ETL处理和分层设计,基于业务系统采集的结构化和非结构化数据进行各种ETL处理成为DWD层,再基于DWD层设计上层的数据模型层,形成DM,中间会有DWB/DWS作为部...
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... 一个企业数仓的整体逻辑如上图所示,数仓在构建的时候通常需要ETL处理和分层设计,基于业务系统采集的结构化和非结构化数据进行各种ETL处理成为DWD层,再基于DWD层设计上层的数据模型层,形成DM,中间会有DWB/DWS作为部...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
而数据仓库日常的管理和维护工作的大部分精力就是保持ETL的正常和稳定。建设数据仓库犹如创造一条新的生命,分层架构只是这条生命的逻辑骨架而已。想要在骨架上长出血肉,就必须进行合适的数据建模,数据仓库的强壮... 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...
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)
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... 企业级数据仓库场景中,需要融合来自多个业务系统数据库的业务数据,主要是交易记录,例如银行存取记录、用户订单记录等,通常是数千万至数亿条规模;用户行为日志是数据量最大的数据源,包括用户访问日志、用户操作记录...
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...
[数据库系统] 业界列式存储浅析
# 简介众所周知,在数据库存储引擎侧通常有两类存储模型,行式存储NSM(N-ary Storage Model)和列式存储DSM(Decomposition Storage Model),两种存储模型各有其特定的擅长场景。在以前,主流存储设备是机械磁盘的情况... 面临TB级别的数据仓库的出现,存储侧数据模型急待变革,而列存中有两种途径可以通过CPU周期来节省磁盘带宽:首先,我们可以编码数据元素成压缩格式;然后可以将数据密集填充(densepack)后存储,而要提升压缩率,列存的相同...
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...
搭建Oracle
Oracle数据库(通常称为Oracle DBMS或简称为Oracle)是由Oracle公司生产和销售的多模型数据库管理系统。本文为您介绍如何搭建Oracle。 Oracle是一种常用于运行在线事务处理 (OLTP)、数据仓库 (DW) 和混合 (OLTP & DW) 数据库工作负载的数据库。多个服务提供商可以在本地、云端或混合云安装中使用 Oracle 数据库。它可以在第三方服务器以及 Oracle 硬件(本地Exadata、Oracle 云或客户云)上运行。更多信息请访问 Oracle 官网获取。 前...
