讨论数据仓库可扩展性的最佳实践
Posted: Tue Jan 07, 2025 7:01 am
14. 如何在 ETL 流程中实现增量加载？
增量加载是一种通过仅加载新数据或更改的数据来更新数据仓库的技术，从而减少处理时间和资源使用。常见的方法包括：
时间戳：使用“上次修改”日期和时间列来标识新的或更新的记录。
更改数据捕获 (CDC)：通常通过数据库日志或触发器直接从源系统检测并提取更改。
即时比较：将当前数据与先前加载的数据进行比较以识别更改。
增量加载在大型数据仓库中尤其重要，因为在这种情况下完全重新加载是不切实际的。
可扩展性确保数据仓库能够处理不断增加的数据 巴拉圭电话数据 量和用户需求，而不会降低性能。最佳实践包括：
云原生解决方案：使用Snowflake 、Redshift或BigQuery等提供自动缩放功能的平台。
数据分区：根据时间或区域等条件分割数据以实现并行处理。
列式存储：利用列式数据存储来加快分析速度并降低存储成本。
工作负载管理：根据查询复杂性和用户角色确定优先级并分配资源。
定期维护：通过定期重建索引、更新统计信息和查询审计来优化数据库性能。
提供在以前的角色中应用这些实践的示例，展示了管理大型系统的经验。
16. 数据仓库中如何管理模式更改？
数据仓库中的架构更改是不可避免的！有效地管理它们可以最大限度地减少中断并提高数据完整性。策略包括：
架构版本控制：维护架构的多个版本并增量迁移数据，以免影响正在进行的操作。
向后兼容性：通过保留继承字段或创建视图，确保新的架构更改不会破坏现有查询。
自动化工具：在dbt或Liquibase等工具中使用来自动化模式迁移和回滚过程。
影响分析：识别可能受架构更改影响的依赖项，例如查询、报告或下游系统，并相应地更新它们。
测试：在将架构更改部署到生产环境之前验证暂存环境中的架构更改。
例如，当向事实表添加新列时，您可以首先使用默认值填充它，以避免现有查询中出现错误。
代码驱动数据仓库 (SQL) 面试问题
数据职位的面试几乎总是包括 SQL 阶段。这绝对是我每次采访的一部分，因为，让我们面对现实吧，数据和分析工程师需要对此有深入的理解。这些 SQL 问题特别适合数据仓库。
建模工具转换仓库数据。
增量加载是一种通过仅加载新数据或更改的数据来更新数据仓库的技术，从而减少处理时间和资源使用。常见的方法包括：
时间戳：使用“上次修改”日期和时间列来标识新的或更新的记录。
更改数据捕获 (CDC)：通常通过数据库日志或触发器直接从源系统检测并提取更改。
即时比较：将当前数据与先前加载的数据进行比较以识别更改。
增量加载在大型数据仓库中尤其重要，因为在这种情况下完全重新加载是不切实际的。
可扩展性确保数据仓库能够处理不断增加的数据 巴拉圭电话数据 量和用户需求，而不会降低性能。最佳实践包括：
云原生解决方案：使用Snowflake 、Redshift或BigQuery等提供自动缩放功能的平台。
数据分区：根据时间或区域等条件分割数据以实现并行处理。
列式存储：利用列式数据存储来加快分析速度并降低存储成本。
工作负载管理：根据查询复杂性和用户角色确定优先级并分配资源。
定期维护：通过定期重建索引、更新统计信息和查询审计来优化数据库性能。
提供在以前的角色中应用这些实践的示例，展示了管理大型系统的经验。
16. 数据仓库中如何管理模式更改？
数据仓库中的架构更改是不可避免的！有效地管理它们可以最大限度地减少中断并提高数据完整性。策略包括：
架构版本控制：维护架构的多个版本并增量迁移数据，以免影响正在进行的操作。
向后兼容性：通过保留继承字段或创建视图，确保新的架构更改不会破坏现有查询。
自动化工具：在dbt或Liquibase等工具中使用来自动化模式迁移和回滚过程。
影响分析：识别可能受架构更改影响的依赖项，例如查询、报告或下游系统，并相应地更新它们。
测试：在将架构更改部署到生产环境之前验证暂存环境中的架构更改。
例如，当向事实表添加新列时，您可以首先使用默认值填充它，以避免现有查询中出现错误。
代码驱动数据仓库 (SQL) 面试问题
数据职位的面试几乎总是包括 SQL 阶段。这绝对是我每次采访的一部分，因为，让我们面对现实吧，数据和分析工程师需要对此有深入的理解。这些 SQL 问题特别适合数据仓库。
建模工具转换仓库数据。