议使用。 建议 事实表采用日期分区表，维度表采用非分区或者大颗粒度的日期分区 是否采用分区表要根据表的总数据量、增量和使用方式来决定。从表的使用属性看事实表和维度表具有的特点： 事实表：数据总量大，增量大，数据读取多以日期做切分，读取一定时间段的数据。 维度表：总量相对小，增量小

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配置Spark表、列和数据库的用户权限 操作场景 使用SparkSQL操作表或者数据库时，如果用户访问别人创建的表或数据库，需要授予对应的权限。为了实现更严格权限控制，SparkSQL也支持列级别的权限控制。如果要访问别人创建的表上某些列，需要授予列权限。以下介绍使用Manage

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配置Hive表、列或数据库的用户权限 操作场景 使用Hive表或者数据库时，如果用户访问别人创建的表或数据库，需要授予对应的权限。为了实现更严格权限控制，Hive也支持列级别的权限控制。如果要访问别人创建的表上某些列，需要授予列权限。以下介绍使用Manager角色管理功能在表授权、列授权和数据库授权三个场景下的操作。

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数据库账号权限说明 创建逻辑库、导入逻辑库、分片变更操作时，数据库账号需具备以下权限，建议您创建具备以下权限的账号或直接使用管理员账号进行相关操作。 SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, CREATE, DROP, RELOAD, PROCESS, REFERENCES

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ObjectAuthority objects 对象权限集合。 表4 ObjectAuthority 参数 参数类型 描述 name String 对象名称。 role_authority Array of RoleAuthority objects 角色权限集合。 表5 RoleAuthority 参数

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因此在数据迁移实施前，企业需要确定不同数据的校验标准，可以参考如下模板： 表3 数据类型和校验标准 数据类型 校验标准 详细表名 X类数据 100%一致 A表、B表、C表… Y类数据 误差小于0.01% D表、E表、F表… … 自定义标准 … 设计任务迁移方案 大数据的任务包括三类：Jar类任务、SQ

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数据库目录的HDFS权限。为了避免产生性能问题，取消表的任意权限，系统不会自动取消数据库目录的HDFS权限，但对应的用户只能登录数据库和查看表名。 若为角色添加或删除数据库的查询权限，数据库中的表也将自动添加或删除查询权限。 相关概念 表1 使用Hive表、列或数据库场景权限一览

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删除 GaussDB (for MySQL)数据库 操作场景 您可删除自己创建的数据库。 使用须知 数据库一旦删除，数据会丢失，请谨慎操作。 处于变更中的实例，不可进行该操作。 操作步骤 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 在页面左上角单击，选择“数据库 > 云数据库 GaussDB(for

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GaussDB(DWS)数据库对象设计规则 GaussDB(DWS) Database和Schema设计规则 GaussDB(DWS)表设计规则 GaussDB(DWS)字段设计规则 GaussDB(DWS)约束设计规则 GaussDB(DWS)视图和关联表设计规则 父主题： GaussDB(DWS)各对象设计详细规则

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云数据库MySQL/MySQL数据库连接参数说明 连接MySQL数据库连接时，相关参数如表1所示。 作业运行中禁止修改密码或者更换用户。在作业运行过程中修改密码或者更换用户，密码不会立即生效且作业会运行失败。 表1 MySQL数据库连接参数 参数名 说明 取值样例 名称 连接的名

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查询集群列表( MRS &DWS& CDM ) Y Y Y Y 新建数据库 Y Y N N 删除数据库 Y Y N N 查询数据库 Y Y Y Y 编辑数据库 Y Y N N 新建数据表 Y Y N N 删除数据表 Y Y N N 查询数据表 Y Y Y Y 编辑数据表 Y Y N N 新建资源迁移 Y Y N

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视图和关联表设计 视图设计 除非视图之间存在强依赖关系，否则不建议视图嵌套。 视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计 表之间的关联字段应该尽量少。 关联字段的数据类型应该保持一致。 关联字段在命名上，应该可以明显体现出关联关系。例如，采用同样名称来命名。 父主题： 数据库对象设计

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视图和关联表设计 视图设计 除非视图之间存在强依赖关系，否则不建议视图嵌套。 视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计 表之间的关联字段应该尽量少。 关联字段的数据类型应该保持一致。 关联字段在命名上，应该可以明显体现出关联关系。例如，采用同样名称来命名。 父主题： 数据库对象设计

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视图和关联表设计 视图设计 【建议】除非视图之间存在强依赖关系，否则不建议视图嵌套。 【建议】视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计 【建议】表之间的关联字段应该尽量少。 【建议】关联字段的数据类型应该保持一致。 【建议】关联字段在命名上，应该可以明显体现出关联关系。例如，采用同样名称来命名。

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ClickHouse宽表设计原则 宽表设计原则 由于ClickHouse的宽表查询性能较优，且当前ClickHouse可支持上万列的宽表横向扩展。 在大部分场景下，有大表两表join以及多表join的场景，且多个join的表数据变化更新频率较低，这种情况，建议对多个表join查询逻辑提

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ClickHouse本地表设计 规则 单表（分布式表）的记录数不要超过万亿，对于万亿以上表的查询，性能较差，且集群维护难度变大。单表（本地表）不超过百亿。 表的设计都要考虑到数据的生命周期管理，需要进行TTL表属性设置或定期老化清理表分区数据。 单表的字段建议不要超过5000列。

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Hudi表索引设计规范 规则 禁止修改表索引类型。 Hudi表的索引会决定数据存储方式，随意修改索引类型会导致表中已有的存量数据与新增数据之间出现数据重复和数据准确性问题。常见的索引类型如下： 布隆索引：Spark引擎独有索引，采用bloomfiter机制，将布隆索引内容写入到Parquet文件的footer中。

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权限列表 本模块展示运维事件中心的三个策略所拥有的操作权限，使用过程中如提示权限受限、或者对某些功能不可见则可以对照权限列表确认是否为权限不足导致。 图1 权限列表 父主题： 用户管理

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提交表权限申请 功能介绍 提交表权限申请 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/security/permission-application/table 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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TaurusDB数据库权限规范 所有DDL（例如：创建表，更改表结构等）只有通过评审后，由DBA通过数据管理服务（Data Admin Service）执行，在业务低峰期操作上线。 权限需要进行细粒度控制，读写权限分开，运维和开发权限要分开。 DDL操作保留操作日志。 父主题： 使用规范

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配置Spark表、列和数据库的用户权限 操作场景 使用SparkSQL操作表或者数据库时，如果用户访问别人创建的表或数据库，需要授予对应的权限。为了实现更严格权限控制，SparkSQL也支持列级别的权限控制。如果要访问别人创建的表上某些列，需要授予列权限。以下介绍使用Manage

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