1问题域业务发展的初期，我们的数据库架构往往是单库单表，外加读写分离来快速的支撑业务，随着用户量和订单量的增加，数据库的计算和存储往往会成为我们系统的瓶颈，业界的实践多数采用分而治之的思想：分库分表，通过分库分表应对存系统读写性能瓶颈和存储瓶颈；分库分表帮我们解决问题的同时

  1、数据仓库ODS层数据仓库ODS层也称为操作数据源层，是数据仓库中的一个核心组成部分。该层主要用于保存原始数据，完成数据积存，通常反映了企业业务系统中的最新操作，同时也是进行数据仓库的基础。数据仓库ODS层通常采用可靠的数据仓库ETL工具为数据仓库提供数据，以此使源数据

简单整理了一些关于doris宽表的一些知识点。 宽表的定义：宽表是指业务主体相关的指标、维度、属性关联在一起的一张数据库表。 宽表的优势：组织相关和相似数据，采用明细宽表，减少数据扫描，提高明细数据表的易用性，以及查询性能。 组建宽表的注意事项：一张宽表需要有一个大致的

数仓分层概念：原始--->明细--->汇总（按汇总程度进行划分轻度汇总、中度汇总、重度汇总）（如：按天汇总、按累计n天汇总、特征宽表）Sql查询语句复杂，引入分层，可以方便问题定位，复杂问题简单化。

作者|Chris导读本文讲述为了提升产运侧数据观察、分析、决策的效率，支持业务的快速迭代，移动生态数据研发部对数仓建模与BI工具完成升级，采用宽表建模与TDA平台相结合的方案，一站式自助解决数据应用需求。在此过程中，数据交付模式发生了变革，从研发定制化开发到产运自助化获取开始转变，

添加数据源支持多种数据源两种连接方式两种差异：如果数据集为【直连】模式，那么没有【更新信息】模块，数据实时获取；如果数据集为【定时同步】模式，可通过【更新信息】设置定时任务，更新数据。直连模式同步模式https://dataease.io/docs/installation/installation_mode/?h=de_engine_m

   https://www.cnblogs.com/zourui4271/p/14139002.html数据总线数据仓库作为数据管理核心，必须拥有统一标准的数据输入接口与数据输出通道，才能保证数据输入输出的稳定性。但是数据输入输出会造成数据仓库的资源损耗，尤其是IO与网络，所以建设数据总线系统可把数据输入输

HBase表设计通常可以是宽表（widetable）模式，即一行包括很多列。同样的信息也可以用高表（talltable）形式存储，通常高表的性能比宽表要高出50%以上，所以推荐大家使用高表来完成表设计。表设计时，我们也应该要考虑HBase数据库的一些特性：1、在HBase表中是通过Rowkey的字典序来进行数据排序

维度表事实表宽表  维表如何使用云数据库RDSMySQL版连接器_实时计算Flink版-阿里云帮助中心https://help.aliyun.com/zh/flink/developer-reference/apsaradb-rds-for-mysql-connector翻译搜索复制

本文分享自华为云社区《MRS大企业ERP流程实时数据湖加工最佳实践》，作者：晋红轻。本文将以ERP流程实践为例介绍MRS实时数据湖方案的演进案例实践需求解析：业务描述AE表：会计分录表，主要记录财务相关信息，可用于成本核算等业务计算。为业务最主要的表，称驱动表。四通道表：实际为四个

本文分享自华为云社区《MRS大企业ERP流程实时数据湖加工最佳实践》，作者：晋红轻。本文将以ERP流程实践为例介绍MRS实时数据湖方案的演进案例实践需求解析：业务描述AE表：会计分录表，主要记录财务相关信息，可用于成本核算等业务计算。为业务最主要的表，称驱动表。四通道表：实际为四个门店业

本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)性能调优：宽表加工优化方案》，作者：譡里个檔。1.业务背景宽表加工性能慢，在Gauss(DWS)中可以使用DWS的轻量化更新的黑科技实现性能成倍提升2.原始逻辑事实表和维表关联之后插入目标表dm_cbg_ci_inv_dtl_w_fINSERTINTOdm_cbg_ci_inv_dtl_w_fS

对于写密集型应用，每天写入量巨大，数据增长量无法预估，且对性能和可靠性要求非常高，普通关系型数据库无法满足其需求。对于全文搜索和数据分析这类对查询性能要求极高的场景也是如此。为了进一步满足上面两类场景的需求，有了宽表存储和搜索引擎技术，本文将对他们的架构、原理、优缺点做

对于写密集型应用，每天写入量巨大，数据增长量无法预估，且对性能和可靠性要求非常高，普通关系型数据库无法满足其需求。对于全文搜索和数据分析这类对查询性能要求极高的场景也是如此。为了进一步满足上面两类场景的需求，有了宽表存储和搜索引擎技术，本文将对他们的架构、原理缺点做介绍。

对于写密集型应用，每天写入量巨大，数据增长量无法预估，且对性能和可靠性要求非常高，普通关系型数据库无法满足其需求。对于全文搜索和数据分析这类对查询性能要求极高的场景也是如此。为了进一步满足上面两类场景的需求，有了宽表存储和搜索引擎技术，本文将对他们的架构、原理、优缺点做介

对于写密集型应用，每天写入量巨大，数据增长量无法预估，且对性能和可靠性要求非常高，普通关系型数据库无法满足其需求。对于全文搜索和数据分析这类对查询性能要求极高的场景也是如此。为了进一步满足上面两类场景的需求，有了宽表存储和搜索引擎技术，本文将对他们的架构、原理、优缺点做介

宽表在BI业务中比比皆是，每次建设BI系统时首先要做的就是准备宽表。有时系统中的宽表可能会有上千个字段，经常因为“过宽”超过了数据库表字段数量限制还要再拆分。为什么大

[20230106]测试宽表查询.txt--//https://tanelpoder.com/posts/reasons-why-select-star-is-bad-for-sql-performance/,重复测试:1.环境:SCOTT@test01p>@ver1PORT_STRING

DWM建表，需要看DWS需求。DWS来自维度（访客、商品、地区、关键词），为了出最终的指标ADS需求指标DWT为什么实时数仓没有DWT，因为它是历史的聚集，累积结果，实时数仓中不需要

2022年12月1日晚7点半，DolphinDB进行了以「中高频多因子库存储最佳实践」为主题的直播，吸引了众多专业观众的注意。本文将回顾直播精彩内容。DolphinDB的因子库：为了使广大用