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
分析查询执行计划
这部分内容有帮助吗？
- Database Management Systems, Raghu Ramakrishnan, Johannes Gehrke, 2002 (McGraw-Hill Education) - 为数据库系统中的查询处理、优化和物理计划生成提供了全面的介绍。
- Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems, Martin Kleppmann, 2017 (O'Reilly Media) - 讨论了分布式数据系统的模式，涵盖了并行查询执行和数据分区策略等主题。
- The Snowflake Elastic Data Warehouse, Benoît Dageville, Thierry Cruanes, Marcin Zukowski, V. N. Antonov, Artin Avanes, Jon Bock, Jonathan Claybaugh, Daniel Engovatov, Martin Hentschel, Jiansheng Huang, Allison W. Lee, Ashish Motivala, Abdul Munir, Steven Pelley, Peter Povinec, Greg Rahn, Spyridon Triantafyllis, Philipp Unterbrunner, 2016 Proceedings of the 2016 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data (Association for Computing Machinery, New York, NY, USA) DOI: 10.1145/2882903.2903741 - 详细介绍了云数据仓库Snowflake的架构，重点阐述其查询优化器和执行引擎。
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