趋近智
构建规模化数据仓库
章节 1: MPP 架构与存储原理
大规模并行处理的基本原理
计算与存储分离
列式存储格式与压缩
微分区与元数据管理
实践：检查存储配置
章节 2: 大规模数据建模进阶
大数据中的维度建模限制
Data Vault 2.0 实施模式
处理半结构化数据
模式演变与版本管理
动手实践：设计数据保险库
章节 3: 高吞吐量数据摄取管道
变更数据捕获架构
数据管道中的幂等性
微批处理与流式摄取
处理延迟到达的数据
实践操作：构建CDC管道
章节 4: 查询优化与性能调优
分析查询执行计划
分区剪枝与聚簇键
连接策略：广播连接与洗牌连接
物化视图与缓存层
动手实践：优化高延迟查询
章节 5: 治理、安全与可观测性
基于角色的访问控制层级结构
动态数据屏蔽与令牌化
行级安全实现
资源监控与成本管控
动手实践：配置安全策略
Data Vault 2.0 实施模式
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- Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems, Martin Kleppmann, 2017 (O'Reilly Media) - 一本关于构建可伸缩、可靠和可维护数据系统原理和挑战的权威书籍，为现代数据仓库中使用的分布式处理和存储概念提供了背景。
- Why Data Vault 2.0?, Daniel Linstedt, 2014 - 一篇重要的白皮书，阐述了 Data Vault 2.0 的核心原则、优势和区别，用于构建敏捷、可审计和可伸缩的数据仓库。
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