在当今信息时代，数据被认为是最宝贵的资源之一。企业越来越依赖数据来推动业务决策、改进产品和服务，以及实现创新。因此，构建高效的数据架构变得至关重要。本文将深入探讨如何构建高效的数据湖（Data Lake）并将其与传统数据仓库融合，以满足大规模数据处理的需求。

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导读：在云计算逐渐成熟的当下，越来越多的企业开始将业务迁移到云端，传统的监控和故障排查方法已经无法满足企业的需求。观测云可以实现对云、云原生、应用及业务的统一监测，提供整体数据的分析、洞察、可视化、自动化、监测告警、智能巡查、安全巡查等服务。本文将分享 SelectDB 如何助力观测云完成日志数据存储和分析架构升级，实现在存储成本降低 70% 的同时、查询性能提升 2-4 倍，最终实现整体性价比 10 倍提升，为日志存储和分析场景服务提供强大动力。

在这一过程中，作为数字化底座的云，已经不仅仅局限于基础设施角色，更是企业持续创新和精益运营的关键支撑。

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在项目实战后，大家应该对数据仓库的整体流程有了一个较为清晰的认识。除了复购率的计算，接下来在原有数仓已经搭建成功的基础上，尝试着来完成 GMV 的计算任务，巩固知识的同时也体会下真实的工作内容。下面讲解和分析具体的作业内容。

采集页面被浏览器加载展现的记录，这是最原始的互联网日志采集需求，也是一切互联网数据分析得以展开的基 础和前提。

每天约有 800 万独立访问者访问 Leboncoin，到 2022 年，该网站每月有超过 1000 亿次 HTTP 调用并且启动和运行 700 个应用程序，使其成为访问量最大的法国网站之一。

有时，将业务数据中维度数据，单独放到一层：DIM层（维度层），存储都是维度表的数据。

前言这次想聊点出工作技术方面外的内容，DWD该层在写CDM层的时候就提及很多次了大差不差，近期让我感悟较多的话那是那句宁愿犯错也不愿意什么都不做，说这句话如果能够做到，那么执行力也远超过其他人，能力和远见也会在历练中得到充分的成长。但是这也是要区分领域来说，一般我认为这句话的适用程度在自己的技术工作领域上面，可以去尝试换个技术，换个主题或者是从事新的第二事业，而不是在目前大环境下面去犯错，因为现在给你的容错机会极少，凡事还是要注意量与度。好了废话不多说，现在开始DWD层的数据建模。

小 A 糊里糊涂进入一家网约车出现服务公司，负责公司数仓建设，试用期主要一项 KPI 是制定数据仓库建设规划；因此小 A 本着从问题出发为原点，先对公司数仓现状进行一轮深入了解，理清存在问题，然后在以不忘初心原则提出解决问题方案。相信很多数据建设者在公司发展某个阶段时都会遇到类似小 A 公司问题，也在思考或已经在执行落地解决这些问题方案，希望通过小 A 案例可以给大家一些启发。下面先看看小 A 公司数仓现状与问题

来源：蜜獾报告 本文约3200字，建议阅读5分钟本文介绍了数仓命名规范。 0X00 前言 数据仓库的建设实施和落地需要团队中不同成员的参与和配合，需要各种各样的规范，规范的分层定义和表命名能让使用者轻而易举地明白该表的作用和含义。因此本文档重点介绍分层规范和可落地的表命名规范。 01XX 数据分层 一、数据运营层：ODS(Operational Data Store) ODS层，是最接近数据源中数据的一层，为了考虑后续可能需要追溯数据问题，因此对于这一层就不建议做过多的数据清洗工作，原封不动地接入原始数据

ClickHouse属于分析型数据库，ClickHouse提供了许多数据类型，它们可以划分为基础类型、复合类型和特殊类型。其中基础类型使ClickHouse具备了描述数据的基本能力，而另外两种类型则使ClickHouse的数据表达能力更加丰富立体。

国际标准化组织（ISO）提出的网络体系结构模型，也叫做开发系统互连参考模型（OSI/RM）,通常叫做OSI参考模型。如下图所示：