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
动手实践：设计数据保险库
这部分内容有帮助吗？
- Building a Scalable Data Warehouse with Data Vault 2.0, Daniel Linstedt, Michael Olschimke, 2015 (Morgan Kaufmann) - Data Vault 2.0 方法论的权威指南，涵盖其原则、架构（中心、链接、卫星）以及可扩展和可审计数据仓库的实现。
- The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling, Ralph Kimball, Margy Ross, 2013 (Wiley) - 维度建模和星型模式的奠基性文本，为理解数据仓库建模的设计选择和权衡提供了有价值的背景。
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