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数据库对象设计
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数据库对象设计
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数据库对象设计
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数据库对象设计
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数据库对象设计
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数据库对象设计
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大容量数据库
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大容量数据库
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大容量数据库
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ClickHouse数据库设计
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大容量数据库
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GaussDB(DWS)数据库对象设计规则
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GaussDB(DWS)数据库对象设计规则
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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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大容量数据库背景介绍
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问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库
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大容量数据库背景介绍
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问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库
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数据标准设计
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数据标准设计 数据标准设计方法 针对属性字段设计数据标准，数据标准用于描述业务层面需共同遵守的属性层数据含义和业务规则。其描述了对某个数据的共同理解，这些理解一旦确定下来，就应作为标准被共同遵守。数据标准设计遵从以下原则： 以业务为导向，必须满足各标准各方的迫切需求，并根据业务需求分阶段推进制定工作；
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大容量数据库背景介绍
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问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库
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大容量数据库背景介绍
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问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库
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数据指标设计
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数据指标设计 数据指标设计方法 指标是衡量目标总体特征的统计数值，是表征某一业务活动中业务状况的数值指示器。指标由指标名称和指标数值两部分组成，指标名称及其涵义体现了指标质的规定性和量的规定性两个方面的特点，指标数值反映了指标在具体时间、地点、条件下的数量表现。业务指标用于指导技
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数据架构规划设计
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数据架构规划设计 概述 数据架构规划设计主要包含数据调研、梳理业务流程、业务流程活动、业务域L1和主题域L2定义、业务对象L3梳理和数据owner确定、逻辑实体L4梳理、数据分类、属性L5梳理和数据标准设计、数据分级设计、数据指标设计九大步骤，通过以上步骤完成数据架构规划设计。
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数据使能方案设计
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数据使能方案设计 图1 数据使能方案设计 在完成数据使能的4A架构设计后，即可进行数据使能方案设计。数据使能方案设计是数据管理实施专业服务的核心工作，在这个过程中，交付团队会完成流程目录梳理、数据资产目录设计、数据分布梳理、数据标准设计、指标数据梳理、数据模型设计、分层Mappi
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