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海量结构化数据解决方案-表格存储场景解读

数据是驱动业务创新的最核心的资产。不同类型的数据如非结构化数据(视频、图片等)、结构化数据(订单、轨迹),面向不同业务的使用要求需要选择适合的存储引擎,能够真正发挥数据的价值。比如:非结构化的数据-视频图片等适合对象存储OSS,强事务的结构化数据-交易订单适合MySQL。 而针对于海量的非强事务的海量结构化/半结构数据:这些场景特点是:1. 数据规模大,常见的关系型数据库难以存储。2.需要支持很高的读写吞吐与极低的响应延迟。3. 数据结构相对简单,无跨数据表的关联查询,数据存储写入是无需复杂的事务机制。 表格存储Talestore正是为了解决上述数据的存储、访问以及计算。 历史订单场景 在电商、金融、外卖、新零售等所有涉及交易与协定的所有场景中,都涉及大量的订单。记录社会方方面面。传统关系型数据能够解决需要支持强一致的事务的在线业务,但海量的订单关系型数据无法保存全量数据,需要数据分层。架构核心需求: 在线数据同步:做实时数据与历史数据分层—支持实时同步在线业务 历史数据存储:历史订单数据存储—支持低延迟数据点查,搜索。 高性价比海量存储数据分析:针对历史库进行报备统计分析—需支持计算...

连载7:阿里巴巴大数据实践:OneData模型实施介绍

前言:-更多关于数智化转型、数据中台内容请加入阿里云数据中台交流群—数智俱乐部 和关注官方微信公总号(文末扫描二维码或点此加入) -阿里云数据中台官网 https://dp.alibaba.com/index 来源:数智化转型俱乐部 如何从具体的需求或项目转换为可实施的解决方案,如何进行需求分析、架构设计、详细模型设计等,则是模型实施过程中讨论的内容。本节先简单介绍业界常用的模型实施过程,然后重点讲解阿里巴巴OneData模型设计理论及实施过程。 1.业界常用的模型实施过程 **Kimball模型实施过程**Kimball维度建模主要探讨需求分析、高层模型、详细模型和模型审查整个过程。 构建维度模型一般要经历三个阶段:第一个阶段是高层设计时期,定义业务过程维度模型的范围,提供每种星形模式的技术和功能描述;第二个阶段是详细模型设计时期,对每个星形模型添加属性和度量信息;第三个阶段是进行模型的审查、再设计和验证等工作,第四个阶段是产生详细设计文档,提交ETL设计和开发。 高层模型:高层模型设计阶段的直接产出目标是创建高层维度模型图,它是对业务过程中的维表和事实表的图形描述。确定维表创建初始...

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