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 物化视图是指将视图的计算结果存储在数据库中的一种技术.当用户执行查询时,数据库会直接从已经预计算好的结果中获取数据,而不需要重新计算视图.具体来说,物化视图是一种以表格形式存储的结果集合.当创建一个物化视图时,数据库会在后台对视图进行计算,并将结果存储在表中.当用户查询该视图时,数据库会直接从表中获取结果,而不需要重新计算视图.这样可以大大提高查询性能和响应速度. 在使用物化视图时,需要注意以下四点: 物化视图…

今天来简单介绍一下clickhouse的物化视图 物化视图支持表引擎,数据保存形式由它的表引擎决定,创建物化视图的完整语法如下: create materialized view mv_log engine=Log populate as select * from log; 物化视图创建好之后,如果源表被写入新数据,那么物化视图也会同步更新.populate 决定了物化视图的初始化策略:如果使用了populate 修饰符, 那么在创建视图的过程中,会连带将源表中已存在的数据一并导入,如同执行了…

一.前言 ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS):目前我们使用CH作为实时数仓用于统计分析,在做性能优化的时候使用了 物化视图 这一特性作为优化手段,本文主要分享物化视图的特性与如何使用它来优化ClickHouse的查询性能. 二.概念 数据库中的 视图(View) 指的是通过一张或多张表查询出来的 逻辑表 ,本身只是一段 SQL 的封装并 不存储数据. 而 物化视图(Materialized View) 与普通视图不同的地方在于它是一个查询结果的数据…

转 xiewmang 新浪博客 本文主要介绍了Oracle数据货场中的三种优化:对分区的优化.维度优化和物化视图的优化,并给出了详细的优化代码,希望对您有所帮助. 我们在做数据库的项目时,对数据货场的优化,大约的原理只有两个:一是数据分块储藏,便于数据的转储和管教:二是其中处理,长进数据供给的速度.本文主要介绍了Oracle数据货场中的三种优化:对分区的优化.维度优化和物化视图的优化,基上面两个大约的原理,借助于数据货场的观念,罗列数据库的优化措施:1．分区在数据货场中,事实表,索引表,维度表分…

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 ByteHouse 是火山引擎数智平台旗下云原生数据分析平台,为用户带来极速分析体验,能够支撑实时数据分析和海量离线数据分析:便捷的弹性扩缩容能力,极致的分析性能和丰富的企业级特性,助力客户数字化转型. ByteHouse 在字节跳动的发展历程 从 2017 年开始,字节内部的整体数据量不断上涨,为了支撑实时分析的业务,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 Cli…

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,并进入官方交流群 实例 DAG 介绍 DataLeap 是火山引擎自研的一站式大数据中台解决方案,集数据集成.开发.运维.治理.资产管理能力于一身的大数据研发治理套件.在平台中,一个核心的功能为任务的调度,会根据任务设置的调度频率(月级,日级,小时级等)运行任务,从而生成对应的实例.   在数仓研发中,不同的表之间会存在依赖关系,而产生表数据的任务实例,也会因此存在依赖关系.只有在上游实例运行成功.下游实例到达设定的运行时间且资源充足的…

  Data Catalog 通过汇总技术和业务元数据,解决大数据生产者组织梳理数据.数据消费者找数和理解数的业务场景.本篇内容源自于火山引擎大数据研发治理套件 DataLeap 中的 Data Catalog 功能模块的实践,主要介绍 Data Catalog 在公有云部署和发布中遇到挑战及解决方案. 背景 Data Catalog 是一种元数据管理的服务,会收集技术元数据,并在其基础上提供更丰富的业务上下文与语义,通常支持元数据编目.查找.详情浏览等功能.目前 Data Catalog 作为…

  作为一款面向ToB市场的产品--火山引擎A/B测试(DataTester)为了满足客户对数据安全.合规问题等需求,探索私有化部署是产品无法绕开的一条路.   在面向ToB客户私有化的实际落地中,火山引擎A/B测试(DataTester)也遇到了字节内部服务和企业SaaS服务都不容易遇到的问题.在解决这些问题的落地实践中,火山引擎A/B测试团队沉淀了一些流程管理.性能优化等方面的经验.   本文主要分享火山引擎A/B测试当前的私有化架构,遇到的主要问题以及从业务角度出发的解决思路.     火…

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,并进入官方交流群 DataLeap 是火山引擎数智平台 VeDI 旗下的大数据研发治理套件产品,帮助用户快速完成数据集成.开发.运维.治理.资产.安全等全套数据中台建设,降低工作成本和数据维护成本.挖掘数据价值.为企业决策提供数据支撑. 本篇文章主要围绕火山引擎 DataLeap 一站式数据治理实践展开分享,从数据治理思路.平台建设以及能力升级三个步骤出发,带你全面复制字节跳动数据治理经验. ▌机遇与挑战 数据治理存在落地困难的问题,体…

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 导读:经过十多年的发展,数据治理在传统行业以及新兴互联网公司都已经产生落地实践.字节跳动也在探索一种分布式的数据治理方式.本篇内容来源于火山引擎超话数据直播活动的回顾,将从以下四个部分展开分享: 字节的挑战与实践 数据治理的发展与分布式 分布式自治架构 分布式自治核心能力 字节的挑战与实践 首先来看一个问题:"一家公司,数据体系要怎么搭建?" 方案一: 整体规划,系统架构驱动 方案二:问题出发,业务价…