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數據倉庫

313內容??

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涵蓋數據倉庫相關研究熱點、技術難點與應用場景，幫助用戶更好的學習數據倉庫技術，最終支撐企業分析決策。

共 313 條

什么是維度建模？為什么數據倉庫離不開它？

維度建模是大師Kimball的觀點，和關系型建模相反，維度建模通過增加冗余來增加查詢速度，以分析決策的需求出發構建模型，將業務主題對應的多個實體冗余記錄，將共有維度，變化緩慢維的屬性抽出形成維度表。

2025-07-09 09:18:29

維度建模數據倉庫可追溯性

增量計算+實時湖倉是怎么回事？

Lamda架構的痛點之一，實時鏈路（Flink+Redis+ClickHouse）與離線鏈路（Spark+Hive）邏輯割裂，維表更新、指標計算一致性難以保障。

2025-06-11 04:00:00

增量計算 Lamda 架構

數倉指標體系搭建實戰

建模流程主要是從業務視角指導工程師對需求場景涉及的指標進行主題抽象，歸類，統一業務術語，減少溝通成本，同時避免后續的指標重復建設。

2025-06-11 02:45:00

數倉指標體系

數據產品開發三大秘笈，一篇講明白！

火車頭是數據產品開發的核心，包括價值牽引、場景驅動、合規支撐三個組成部分，其底層邏輯建立在于我國對數據要素基礎制度體系的探索和實踐之上。?

2025-05-13 01:10:00

數據產品開發

Excel百萬數據高性能導出方案！

很多小伙伴門在開發數據導出功能時，習慣性使用Apache POI的HSSF/XSSF組件。這類方案在數據量超過5萬行時，會出現明顯的性能斷崖式下跌。根本原因在于內存對象模型的設計缺陷：每個Cell對象占用約1KB內存，百萬級數據直接導致JVM堆內存爆炸。

2025-05-12 00:00:00

Excel 數據高性能

老板又讓我負責數倉 DWS 層建設了...

DWS（Data Warehouse Service）層是數據倉庫的服務數據層，位于DWD層之上，ADS層之下。它主要承擔了將明細數據進行主題聚合的職責，是數據倉庫中承上啟下的關鍵環節。

2025-04-09 10:24:36

DWS 服務數據層數據倉庫

寫給小白的“數據倉庫”科普

數據倉庫，是一個面向主題的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相對穩定的（Non-Volatile）、反映歷史變化（Time Variant）的數據集合，用于支持管理決策（Decision Making Support）。

2025-03-12 03:00:00

數據倉庫集成管理決策

貨拉拉Flink CDC實踐：穩定性建設與數據入湖新探索

本文將分享貨拉拉基于 Flink CDC 的建設實踐，以及對 CDC 數據入湖的新思考。我們正在建設的數據入湖，也做了一些面向未來的設計，包括 CDC 數據入湖分析。

2025-02-11 10:13:05

Flink 數據湖湖倉一體

抖音集團離線數倉血緣基礎能力的構建與應用

本文將從底層視角來描述血緣在離線數倉場景的具體應用。我們提出了一套依托 SQL 血緣能力的數據發現與數據保護解決方案。

2025-01-09 08:22:05

離線數倉數據建設 SQL 血緣

用通用語義層解決數據不一致問題譯文精選

不同的BI、分析和數據科學工具導致用戶組之間在數據解釋、業務邏輯和定義方面存在差異，通用語義層可以解決這些差異。

2024-11-18 08:00:00

數據倉庫通用語義層商業智能

數據管理的四大支柱：揭秘數據中臺、數據倉庫、數據治理和主數據

數據中臺作為數據的“中央廚房”，負責數據的整合和加工；數據倉庫作為數據的“圖書館”，負責數據的存儲和查詢分析；數據治理作為數據的“交警”，確保數據的規范和安全；而主數據作為數據的“身份證”，確保數據的權威性和一致性。這些概念在企業中相互協作，共同構成完整的數據管理體系。

2024-11-07 09:56:47

數據管理數據中臺數據倉庫

滴滴指標標準化實踐

指標是對客觀世界業務過程以及結果的度量，是企業數倉的核心產物，通常需要配合維度及聚合方式進行衡量。完善的指標體系不僅可以輔助業務進行精細化運營，而且可以指導戰略層進行經營分析以及業務決策。

2024-09-29 08:54:36

數倉交付指標管理企業數倉

字節跳動開源云原生數倉引擎 ByConity 技術詳解與應用

本文介紹字節跳動開源的云原生數倉引擎，ByConity。ByConity 是基于 ClickHouse 產生。ClickHouse 社區已經發展了很多年。字節從 2017 年開始大規模使用 ClickHouse。在驗證了多款產品之后，最終發現 ClickHouse 是唯一能夠支撐字節當時的體量以及保證查詢體驗的產品。

2024-09-23 08:15:11

云原生 ByConity 數倉引擎

數據倉庫平臺Snowflake的全面管理指南譯文精選

Snowflake的管理涉及到各種任務，從用戶和角色管理到數據加載和安全性等方面。

2024-09-13 12:25:43

數據倉庫 Snowflake

Apache Paimon 實時湖倉存儲底座

本次分享包括四個部分。首先是關于實時湖倉的介紹，什么是實時湖倉、為什么需要實時湖倉？第二部分介紹與 Apache Paimon 相關的技術。第三部分介紹 Paimon 在各個公司的主流應用場景。最后一部分將介紹 Paimon 目前正在發展的一些前沿技術。

2024-08-27 09:12:36

實時湖倉 Paimon 數據架構

天穹數倉自治能力在大模型時代的新實踐

隨著大數據技術的不斷發展，數據治理和自治能力的提升變得尤為重要。本次分享題目為“天穹數倉自治能力新實踐”。

2024-08-20 08:39:41

大數據天穹數倉數據治理

小米數據中臺建設實踐賦能業務增長！

本文將介紹小米數據中臺部門在銷售數倉建設方面的實踐。文章將從小米銷售數倉的發展歷程開始，介紹其定位、內容、作用、規模等，并分享數倉建設常用的維度建模和分層理論，以及小米銷售數倉的架構演進和能力沉淀。

2024-08-13 08:14:55

數據中臺銷售數倉數倉建設

新一代實時數倉：阿里云數據庫 SelectDB 版--100% 兼容 Apache Doris 的全托管云原生實時數倉

本文將介紹 SelectDB 產品能力及其所支持的場景，為數倉選型提供參考和借鑒。SelectDB 是基于 Apache Doris 提供的一個商業化的云原生產品。Apache Doris 是一款國產的開源數據庫，專注于實時數倉領域。

2024-07-25 08:12:11

數倉選型開源數據庫 SelectDB

火山引擎基于 DataLeap 的電商指標管理實踐

本文將分享火山引擎基于 DataLeap 的電商指標管理實踐。指標管理的關鍵在于三個要素：指標的有效拆解、統一基礎數據的建設，以及指標管理角色的明確劃分。

2024-07-18 08:40:28

指標管理數倉建設大數據

金融場景中的指標體系建設與應用

本文將分享金融場景中的指標體系建設思路，希望能夠為大家帶來新的啟發。金融行業的建設長期以來依賴于成熟技術，并投入了大量數據科技人才，通過自下而上或煙囪式的方式構建其基礎架構。

2024-07-16 08:38:17

數據倉庫指標體系大數據

阿里云 ClickHouse 企業版：新一代云原生 Serverless 實時數倉

ClickHouse 企業版通過存算分離、秒級擴容、Serverless 彈性等技術手段，降低了資源成本，提高了查詢性能和效率。同時，該產品支持跨 AZ 高可用和低成本存儲，保證了數據的可靠性和經濟性。

2024-07-11 08:13:32

ClickHouse 云原生數據分析

在電商場景中，如何建設全鏈路數據血緣？

本文將分享在電商場景中如何建設數據血緣。在數據一致性方面，通過全鏈路血緣等手段，我們實現了指標從定義到生產消費的完整自動化流程，提升了指標的管理效率，減少了人為失誤。

2024-07-09 10:53:35

數據血緣數據一致性數倉體系

數據倉庫中的七種建模方法及示例

試象一下，你是一家繁忙餐廳的分析工程師。每天，顧客都會預訂、下訂單并完成付款。所有這些數據都會流入餐廳的交易數據庫，記錄每次互動的詳細信息。

2024-06-12 13:46:41

數據倉庫大數據

第三代指標平臺如何擺脫 ETL 寬表開發做“輕”數倉

第三代指標平臺給我們 IT 部門帶來的體驗改變，表現在大幅減少指標重復開發的工作量和運維變更的工作量。對業務部門來說，它提供了真正處理“最后一公里”自主分析問題的體驗，讓業務人員能夠自助完成分析工作，而不需要為增加字段或維度而頻繁聯系 IT 部門。

2024-05-22 09:48:04

自動化指標平臺數倉

大數據存儲壓縮算法調研：snappy、gzip還是lz4？

壓縮比是衡量壓縮算法效率的重要指標之一，它表示壓縮后的數據大小與原始數據大小之間的比率。一般來說，壓縮比越高，表示壓縮算法越有效，可以更好地減小數據存儲空間或網絡傳輸帶寬的占用。

2024-04-29 08:53:10

大數據存儲數據

Hudi 1.0 新功能預覽

本文將詳細闡述 Hudi 1.0 在設計上的重新思考和設計思路，并深入探討 1.0 版本中發布的一些新功能。Hudi 是一個高效的事務型數據湖倉平臺，其核心特色是一個開放性的表格式定義和一套全面的事務數據庫核心層。

2024-04-26 07:36:42

Hudi 1.0 數據湖倉數據查詢

物化視圖在 MaxCompute 中的探索與實踐

物化視圖（Materialized View，以下簡稱 MV）是將查詢結果預先計算并存儲的一種特殊的物理表，當執行相關查詢時，可以自動復用預計算結果，提高查詢性能。物化視圖作為一種查詢加速器，在云計算和大數據時代有著廣泛的用途。今天和大家分享物化視圖在 MaxCompute 的實踐。

2024-04-17 07:21:52

物化視圖查詢加速器數據倉庫

Data Fabric 在數據集成場景的實踐

本文將介紹 Data Fabric 的基本概念及其在數據集成場景的實踐案例。Data Fabric 到底是什么？Data Fabric 中文翻譯成數據網格。而數據的虛擬化是實現數據網格化很關鍵的一項技術。

2024-03-04 07:34:32

數據網格數倉數據虛擬化

螞蟻指標系統的設計與實踐

從統計學角度看，指標是綜合體現總體數量特征的概念和數值。在數據倉庫體系中，指標是其核心產物，它是信息層面的一種載體。從 DIKW 模型的角度分析，指標必須滿足一些基本要求，包括準確性、完整性、及時性和一致性。

2024-02-19 08:12:15

DIKW 模型指標系統數據倉庫

數據湖與數據倉庫之間的五大差異

根據Google的說法，對“大數據”的興趣已經持續了好幾年，而且在過去幾年里真正的興起。這篇文章的目的是為了幫助突出數據湖泊和數據倉庫之間的差異，幫助您就如何管理數據做出明智的決定。

2023-11-27 16:35:28

數據湖數據倉庫

大話數倉，數據倉庫，維度建模方法（二）

前文已經簡單介紹了什么是數據倉庫，數據倉庫事實表、維表等相關概念。在了解這些概念之后，我們要建設符合企業要求，能支持業務使用、運營分析的數據倉庫。

2023-11-23 16:59:37

數據倉庫建模

大話數倉，數據倉庫（一）

數據倉庫，是越來越流行的數據解決方案。傳統煙囪式的數據開發模式，顯然不能滿足日益增長的數據需求，而作為大數據量化方案、解決大數據問題、發掘數據價值的大數據倉庫被很多公司采納使用。

2023-11-23 16:53:56

數據倉庫大數據

從Clickhouse遷移到Doris，數據倉庫性能大提升

本文分享如何從ClickHouse遷移到Doris的過程，包括為什么需要更改，需要注意什么以及如何比較兩個數據庫在各自環境中的性能。

2023-11-17 18:02:19

數據倉庫性能 Doris

從數據池或大數據倉庫到數據湖

這篇博文討論了從數據池/大數據倉庫到數據湖的演變。它探討了傳統數據倉庫的局限性以及數據湖在可擴展性、敏捷性和自助服務方面的優勢

2023-11-09 15:56:26

數據倉庫數據湖

2023 年數據倉庫終極指南：概念、技術和新興趨勢

在當今數據驅動的世界中，管理和分析大量數據是業務成功的關鍵方面。數據倉庫是一種強大的解決方案，可幫助組織有效地存儲、管理和分析數據，從而推動明智的決策。

2023-11-09 15:02:45

數據倉庫數據湖架構師

深算院重磅發布原創數據庫YashanDB 助力國產數據庫高質量發展原創

11月8日，YashanDB 2023年度產品發布會成功召開

2023-11-08 14:18:49

一文讀懂數據標準中的屬性定義與元數據的區別

最近在做項目過程中發現一個問題：有些同事經常把指標數據標準中的業務屬性、技術屬性、管理屬性當做業務元數據、技術元數據、管理元數據或者在數據指標標準定義的時候直接分為業務元數據、技術元數據和管理元數據。

2023-10-30 15:28:51

阿里巴巴數據模型設計與構建實踐

阿里云大數據開發治理工具 DataWorks從2009 年發展至今，已經有14年的發展歷程。2021年云棲大會上，DataWorks 全新推出數據建模工具 DataWorks 智能數據建模。同 DataWorks 數據開發等產品模塊相同，智能數據建模的產品建設離不開阿里巴巴內部各業務線的數據倉庫團隊，如菜鳥、淘寶、天貓等數據倉庫團隊的貢獻。

2023-10-26 06:55:46

大數據數據倉庫

B站數據質量保障體系建設與實踐

本文將分享 B 站數據質量保障體系的建設和實踐。文章將關注數倉和建模的相關方法論，講解 B 站數倉平臺團隊在數倉建設和建模過程中所做的工作，并分享質量保障方面取得的成果。

2023-10-26 06:43:25

談談數據倉庫中的數據建模優秀實踐

開發和生成數據庫中使用的數據概念表示的過程稱為數據建模。數據倉庫上下文中的數據建模是創建將存儲在數據倉庫中的數據的邏輯表示的過程。

2023-10-08 16:26:23

民主化A/B實驗

A/B實驗是一種通過實驗來做效果評估的方法，主要流程是將評估對象隨機抽樣成對照組和實驗組，對實驗組施加策略干預，然后通過兩組之間的效果對比，得出上線策略會產生的影響。本文分享的內容不涉及具體的算法。

2023-10-07 07:42:12

A/B實驗數據倉庫

Apache Doris入門，下一代實時數據倉庫

層級存儲的主要目的是節省成本。層級存儲將熱數據和冷數據分開存儲，熱數據是經常訪問的數據，而冷數據則不是。它允許用戶將熱數據放入快速但昂貴的磁盤（如 SSD 和 HDD），將冷數據放入對象存儲中。

2023-10-05 18:25:40

存儲分開存儲 SSD

大語言模型在數倉數據治理上的落地實踐

大語言模型是一種基于Transformer模型的自然語言處理技術。它通過大規模的預訓練來學習語言模型，然后可以在各種任務上進行微調，以實現更具體的應用。

2023-09-28 08:19:57

語言模型數倉數據

G行數據倉庫數字化運維探索實踐

?IT業對金融系統生命周期和投入一般表述為“三分建設、七分運維”，由此可見運維在整個生產系統的建設、運行、維護、管理中充當重要的一環。

2023-09-26 07:18:43

數據倉庫數字化 ?IT

ElasticSearch+Kibana on K8s 講解與實戰操作（版本7.17.3）

Elasticsearch 7 引入了集群維護模式（cluster maintenance mode），允許您更方便地執行維護操作而不影響數據平衡。您可以將集群設置為維護模式，然后執行維護操作，最后再將集群恢復到正常狀態。

2023-09-11 00:09:18

Kibana K8s 數據

技術的未來：亞太地區數據倉庫即服務及其對電信的影響

DWaaS是一種基于云的數據管理形式，允許用戶從任何位置訪問和分析數據。這對于每天處理大量數據的電信企業來說尤其有利。以其技術實力而聞名的亞太地區一直處于這一發展的前沿，許多企業采用DWaaS來簡化運營并提高效率。

2023-09-07 15:54:26

數據倉庫 DWaaS

數據倉庫與數據分析架構：驅動數據驅動決策

在當今信息爆炸的時代，數據已經成為了企業決策的核心資產。數據倉庫與數據分析架構的崛起，為企業提供了有效地管理和分析海量數據的解決方案，實現了數據驅動決策的愿景。這個強大的架構不僅能夠幫助企業更好地理解市場、客戶和業務，還能夠發掘潛在的機會，提高決策的準確性和效率。

2023-09-05 16:30:53

數據倉庫數據分析

字節基于 Hudi 的批流一體存儲實踐

通過采用Hudi作為底層存儲引擎，結合分布式文件系統進行數據存儲和管理，實現批流一體業務高效的數據存儲和查詢。該方案已在金融風控、零售電商和物流運輸等多個場景中得到成功應用，解決了業務痛點。未來，將進一步優化和完善批流一體存儲實踐方案。

2023-09-05 07:22:17

Hudi 數據存儲

星云零售信貸基于 Doris 的 OLAP 演進之路

隨著業務規模的不斷擴大和數據量的快速增長，傳統的數據倉庫已經無法滿足星云零售信貸的數據分析需求。因此，團隊開始探索基于Doris的OLAP解決方案，以實現更高效、準確的數據處理和分析。本文將介紹星云零售信貸基于Doris的OLAP演進之路，包括實踐中所面臨的問題和解決方法。

2023-09-04 07:09:08

數據倉庫數據處理

如何構建與優化數據倉庫架構與模型設計？

數據倉庫是企業中存儲和管理大量結構化數據的核心組件，用于支持業務分析和決策制定。構建和優化數據倉庫的架構和模型設計是確保數據倉庫能夠高效、可擴展地滿足業務需求的關鍵要素。

2023-08-31 17:10:56

數據倉庫高級互聯網架構架構

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