链上数据分析：Dune、Flipside 与数据仓库
系统讲解链上数据分析的完整链路：从原始区块、交易与日志的解析，到 ABI 解码与 trace 归集，再到 Dune 的 SQL 查询引擎、Flipside 的策展数据集与自建数据仓库的取舍，涵盖增量同步、数据建模、增量物化视图与查询成本优化等工程细节。
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数据仓库
共 4 篇文章。
可视化与 OLAP 数仓集成
讲清 BI 前端与 OLAP 数仓的分工边界，涵盖语义层与指标口径统一、星型模型与宽表取舍、预聚合物化视图、聚合下推、时间维度处理、去重计数优化、缓存预热以及查询治理与成本控制。文章以 ClickHouse 与 Doris 为例给出可落地的建表与查询改写方案。
ClickHouse 实时数仓架构实战：分层设计、实时管道与 Lambda/Kappa
从 T+1 离线数仓到分钟级实时数仓，ClickHouse 是 OLAP 侧的核心引擎。本文系统讲解实时数仓的分层架构（ODS/DWD/DWS/ADS）、Kafka 到 ClickHouse 的实时管道、物化视图秒级预聚合、一致性/迟到数据/重放三大挑战、宽表窄表建模、Lambda 与 Kappa 架构选型，以及实时数仓的运维要点。
数据仓库建模深度指南：从 Kimball 到 Data Mesh
全面解析 Kimball 维度建模、Data Vault 2.0、Data Mesh、Anchor Modeling 与 OBT 五大建模方法论，涵盖星型/雪花模型、Hub-Link-Satellite、领域自治等核心概念与完整 SQL 实战