主题事实清单表采用引擎MergeTree. 同步策略: 每日从 oracle数据平台增量同步到ck数仓. 数 仓 建 设 – 对外数据 目前对外开放是主题事实清单表+维度表 封装成一个视图,类 似如下 数 据 展 示 + 多 维 分析 采用开源报表系统davinci 地址: https://github.com/edp963/davinci 03 1. Memory limit (for query) exceeded 解决：通过在users

Pivotal Confidential–Inter nal Use Only 1 © Copyright 2013 Pivotal. All rights reserved. Greenplum 数据库架构分析及5.x 新功能分享 杨瑜 Pivotal中国研发中心 2 Pivotal Confidential–Inter nal Use Only 日程 Ÿ Greenplum 数据库（GPDB）简介 高速数据加载 近实时数据加载 任意系统数据访问 存储 & 数据访问 混合存储引擎（行存&列存） 多种压缩，多级分区表 索引（B树，位图，GiST） 安全性 语言支持 标准SQL支持，SQL 2003 OLAP扩展 支持 MapReduce 扩展编程语言 (Python,R, Java, Perl, C/C++） 第三方工具 BI 工具, ETL 工具 文本分析，数据挖掘等 16 Pivotal Confidential–Inter nal Use Only 解析器 主节点Segment 系统表 优化器 分布式事务 调度器 执行器 解析器执行词法分 析、语法分析并生 成 解析树 客户端 主节点接受客户连接， 处理请求，执行认证 解析器 主节点 17 Pivotal Confidential–Inter nal Use Only 优化器 本地存储

1 新一代数据管理和数据分析 解决方案 关于Greenplum公司 • Greenplum是一家数据库软件公司，在数据处理和 BI/DW领域，提供容量 最大、速度最快、性价比最好的数据库引擎产品和服务。 • Greenplum总部位于圣马蒂奥，加利福尼亚州，美国，成立于2003年6月。 • Greenplum 中国于2008年12月正式成立. 2010/4/8 官方网站： www.greenplum Credibility Aging Proprietary Legacy Scalable, Open Software-Based Commodity HW • 用户人数 • 安全度 • 查询、报告、分析的数量 • 数据的高度多样性 • 大量定制数据 • 监管要求 商务智能/数据仓库发展趋势 一切都在增长! 数据仓库工作量：数据膨胀 面临的新难题是如何处理大规模数据 过去的10年 现在 金融服务 公民服务 国家安全 电子政务 法规实施和监管 人力资本管理 信息传播 合规性报告 资产组合分析 客户报表 电汇通知 分部记分卡 客户关系管理、收 购和盈利率 欺诈检测 欺诈分析 客户流失分析 响应时间 流量分析 产品关联/捆绑 零售 存储运营分析 客户忠诚度计划 协作规划和预估 预防亏损 优化供应链 当今的数据仓库方案 基于硬件 专有，昂贵

15荣誉1 07 16 代表用户 08 第二章 TiDB 开源分布式关系型数据库 2.1 产品简介。 2.2 TiDB架构图.ee 10 23 核必特性 11 2.4 TiFlash 高性能列式分析引擎 12 25 TiDB企业 12 2.6 TiDB 社区版与企业版差异 13 第三章 TiDB 生态工具 3.1 数据迁移 . 16 5 VIPKID -TiDB 在公有云亿级数据场景下的应用实践 47 5.7 游戏 网易互娱 -基于 TiDB 措建跨源异构计算架构 “049 5.8 视频 Bigo - 选择 TiFlash 打造高效的实时分析平台 "0 51 第六章 技术支持与培训认证 6.1技术支持 . 54 6.2培训与认证 54 联系我们 . 56 一 BigData landscape 2018 2018年9月 获得复星,展兴次本领投的 5000 万美元的 轮本资- TiDB 入造InfoWorld | Bossie Awards -本 最佳数据库与数据分析平台奖 2019年1月 TiDB Lightning&TiDB Data Migration 正式开源 2019年6月 TiDB User Group 正式成立-恒 TiDB30GA发版-本 2019年9月

Apache Doris在美团外卖数仓中的应用实践 序言 美团外卖数据仓库技术团队负责支撑日常业务运营及分析师的日常分析，由于外卖业务特点带来 的数据生产成本较高和查询效率偏低的问题，他们通过引入Apache Doris引擎优化生产方案，实 现了低成本生产与高效查询的平衡。并以此分析不同业务场景下，基于Kylin的MOLAP模式与基于 Doris引擎的ROLAP模式的适用性问题。希望能对大家有所启发或者帮助。 、MOLAP（Kylin）引擎来进行支撑。如下图所示： 如果想及时了 解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章，欢迎关注微信公共帐号：iteblog_hadoop 汇总数据的交互 业务团队日常经营分析最典型的场景就是各种维度下的自定义查询，面对如此灵活可变、所见即 1 / 8 Apache Doris在美团外卖数仓中的应用实践 P引擎。MOLAP是预计算生产，在增 量业务，预设维度分析场景下表现良好，但在变化维的场景下生产成本巨大。例如，如果使用最 新商家类型回溯商家近三个月的表现，需要重新计算三个月的Cube，需花费几个小时，来计算近 TB的历史数据。另外，应对非预设维度分析，MOLAP模型需要重新进行适配计算，也需要一定的 迭代工作。 明细数据的交互 业务分析除了宏观数据之外，对明细数据查询也是一种刚需。通常大家会选择MySQL等关系型DB

，AI数学模型、数据和 计算三者互为增强，全面升级⼤数据系统⾄⼤模型时代 ，赋能⾏业AI场景应用。 具备整体数据平台⽅案，支持多模数据处理（结构化、半结构化 以及非结构化数据），实现数据共享和分析。 软件优化 + 新硬件（FPGA）加速，实现数据全链路的性能飞跃， 让数据存储、SQL查询、向量计算以及机器学习等能⼒全面升级。 @2024 OpenPie. All rights reserved 关⼈才储备量不多，技术兜底依赖于Cloudera，国内第三⽅公司主要是基础运 维和开发为主。 ⼤模型数据计算系统，以云原⽣技术重构数据存储和计算，⼀份数据，多引擎 数据计算。主要解决海量数据的存储和实时计算问题，具备湖仓⼀体化的能⼒， 用户可根据实际情况去选择合适的数据计算引擎。 灵活可扩展的插件式引擎，组件少⽽精（All in One），提供3种计算引擎、1种 Lakehouse引擎，1个 层缓存结构，避免⽹络延迟和数据移动，提⾼计算效率，保 证用户的实时性需求。PieCloudDB针对底层对象存储设计了 ⾼效的⽂件格式，可在节省⽹络请求的同时提⾼计算效率。 全新的优化器「达奇」 PieCloudDB可以更智能⾼效地⽣成统计信息，并⽣成更⾼ 效的查询计划，达奇优化器支持聚集下推，预计算，Block Skipping等⾼级特性，全面满⾜各种复杂的分析查询需求。 @2024 OpenPie. All

RAC 11G ODPS ETL建模 交互式分析 AnalyticDB for MySQL 实时数仓 ⚫ All In One数仓去O ⚫ 交互式分析 ⚫ 中小规模实时数仓 小烟枪在阿里的场景裂变 Greenplum发展史@Alibaba 产品云化-服务中小企业  IaaS、PaaS、SaaS皆云化-大势所趋  阿里云能够提供一站式的分析解决方案  PostgreSQL的生态发展迅猛 AnalyticDB for PostgreSQL 未来演进 AnalyticDB for PostgreSQL 在线MPP数据仓库服务 简单易用、海量扩展、兼容部分Oracle 语法生态、既支持在线交互分析，也支持离线数据处理。 AnalyticDB for PostgreSQL （云Greenplum）低成本，快速 构筑在线企业数据仓库。 • 应用易开发、适配 支持SQL 2003，部分兼容Oracle语法， • PB级数据秒级响应 MPP水平扩展架构，PB级数据查询秒级响应；向量化计算，及列存储智能索引，领先传统数据库引擎性能 3x； 新一代SQL优化器，实现复杂分析语句免调优 • 支持多模分析 通过PostGIS 插件支持 地理信息数据分析；MADlib 库内置100+ 机器学习算法库，实现数据智能探索；高性 能向量检索算法，支持视频/图像检索 以图搜图 AnalyticDB for PostgreSQL

Doris，腾讯音乐内容库数据平台架构演进实践 2023/02/20SelectDB 用户案例 导读：腾讯音乐内容库数据平台旨在为应用层提供库存盘点、分群画像、指标分析、标签圈 选等内容分析服务，高效为业务赋能。目前，内容库数据平台的数据架构已经从 1.0 演进到 了 4.0 ，经历了分析引擎从 ClickHouse 到 Apache Doris 的替换、经历了数据架构语义层 的初步引入到深度应用，有效提高了数据时效性、降低了运维成本、解决了数据管理割裂等 在业务运营过程中我们需要对包括歌曲、词曲、专辑、艺人在内的内容对象进行全方位分析， 高效为业务赋能，内容库数据平台旨在集成各数据源的数据，整合形成内容数据资产（以指 标和标签体系为载体），为应用层提供库存盘点、分群画像、指标分析、标签圈选等内容分 析服务。 数据架构演进 TDW 是腾讯最大的离线数据处理平台，公司内大多数业务的产品报表、运营分析、数据挖 掘等的存储和计算都是在 TDW 中进行，内容库数据平台的数据加工链路同样是在腾讯数据 中进行，内容库数据平台的数据加工链路同样是在腾讯数据 仓库 TDW 上构建的。截止目前，内容库数据平台的数据架构已经从 1.0 演进到了 4.0 ， 经历了分析引擎从 ClickHouse 到 Apache Doris 的替换、经历了数据架构语义层的初步引 入到深度应用，有效提高了数据时效性、降低了运维成本、解决了数据管理割裂等问题，收 益显著。接下来将为大家分享腾讯音乐内容库数据平台的数据架构演进历程与实践思考。

持续负载，流量 高 低 一切以用户价值为依归 业务应用实践 iData 14 2 一切以用户价值为依归 15 业务应用实践 iData 2 一切以用户价值为依归 l 游戏数据分析的业务背景 l iData 数据分析引擎TGMars l 为什么选用ClickHouse l 平台在ClickHouse上的使用 16 业务应用实践 iData 2 腾讯游戏 数据化驱动服务 场景视图： TGlog 数 据 TDBANK 准实时传输管道 Kafka-Pipeline 实时管道 TDW 数据仓库 采 集 存 储 大数据应用 PaaS平台 数据挖掘与内容推荐 PaaS 精准 推荐 知识 图谱 精细化 运营 … iData 大数据分析PaaS 实时 分析 多维 分析 画像 分析 … DataMore 大数据应用PaaS 实时 决策 任务 系统 … 排 大数据基础PaaS平台 n 标准化、海量数据接入能力 n 实时化、低延时对接数据应用 n 异构化兼容能力 大数据应用PaaS服务 游戏数据驱动场景 n 实时干预游戏用户 n 精细化、精准化驱动场景服务 n 提升原有服务的增强效果 n iData大数据分析PaaS 在线实时能力 n iData大数据分析：多维分析，画像分析能力 n DataMore大数据实时决策能力 一切以用户价值为依归 17