数据架构 码表和数据标准有什么关系？ 关系建模和维度建模的区别？ 数据架构支持哪些数据建模方法？ 规范化的数据如何使用？ 数据架构支持逆向数据库吗？ 数据架构中的指标与数据质量的指标的区别？ 为什么关系建模或维度建模修改字段后，数据库中表无变化？ 表是否可配置生命周期管理？

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组合架构 架构说明 图1 架构图例 作业发起方通过计算节点提供的控制台页面，发起多方安全计算作业。 多方安全计算作业在 TICS 中进行解析和任务计划构建，并下发任务给各个数据参与方所在的计算节点。 参与方计算节点从租户侧网络内的数据中获取数据，并使用安全算法进行加密输出。 数据在TI CS 提供的 服务器 中进行机密计算。

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PrefixWith的内容。 例如： 想把所有对docs（目录下的对象）的请求重定向到documents（目录下的对象），可以将Condition中的KeyPrefixEquals设置为docs，Redirect中的ReplaceKeyPrefixWith设置为documents。那么对于对象名称为"docs/a

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删除桶的网站配置 功能介绍 删除指定桶的网站配置信息。 要正确执行此操作，需要确保执行者有DeleteBucketWebsite权限。默认情况下只有桶的所有者可以执行此操作，也可以通过设置桶策略或用户策略授权给其他用户。 请求消息样式 1 2 3 4 DELETE /?website

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</WebsiteConfiguration> 响应消息头 该请求的响应消息使用公共消息头，具体请参考表1。 响应消息元素 在此请求返回的响应消息体中包含的配置元素与设置桶的网站配置请求的请求消息元素一致，见请求消息元素。 错误响应消息 此请求可能的特殊错误如下表1描述。 表1 特殊错误 错误码 描述

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，实时同步官网更新的漏洞库匹配漏洞特征，帮助用户及时发现主机安全隐患。 Web扫描 采用网页爬虫的方式全面深入的爬取网站url，基于多种不同能力的漏洞扫描插件，模拟用户真实浏览场景，逐个深度分析网站细节，帮助用户发现网站潜在的安全隐患。 二进制扫描 对用户提供的二进制软件包/固件

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是否支持CPU架构的变更？ 不支持变更CPU架构。 如需改变CPU架构，可通过“数据迁移+交换IP”方式的方式，创建新的CPU架构的实例，并进行数据迁移，实现CPU架构的变更。具体操作请参考使用迁移任务在线迁移Redis实例。 父主题： Redis使用

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*责任人 流程的责任人，可以手动输入名字或直接选择已有的责任人。 描述 流程的描述信息。 上传模板，单击添加文件，选择填写后的流程模板，然后上传文件即可。 图3 流程设计3 导入参数配置说明 表3 参数配置说明 参数名 说明 更新已有数据 如果所要导入的流程，在规范设计中已经存在，是否更新已有的流程。支持以下选项：

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设计原则 以下是常用的性能优化指导原则： 中心化原则：识别支配性工作量负载功能，并使其处理过程最小化，把注意力集中在对性能影响最大的部分进行提升。 本地化原则：选择靠近的活动、功能和结果的资源；避免通过间接的方式去达到目的，导致通信量或者处理量大辐增加，性能大辐下降。 共享资源：

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设计优化 PERF05-01 设计优化 父主题： PERF05 性能优化

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故障对系统造成的影响，并持续稳定地运行，建议遵循以下设计原则。 高可用设计 单点故障会导致整个系统崩溃、主要功能受到影响、任务延误的系统轻度损坏或存在较大的故障隐患，因此系统的高可用设计非常关键。 高可用设计的主要手段是冗余，甚至是多级冗余的组合，包括异地容灾方式保证灾难情况下无单点：

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最小化身份：尽可能减少非必要的系统管理员，定时清理过期的身份。 最小化权限：给予用户或实体最小必要权限来执行其工作，以降低潜在的安全风险。 最小化暴露面：对不同的访问区域和访问对象，仅暴露最小的服务端点和最少的服务应用接口。 最小化凭证：尽量消除对长期的、静态凭证的依赖。 数据安全保护原则（Data

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VN设计 通过对不同的业务划分为不同的VN，实现生产业务、办公业务、多媒体业务的同类型业务正常互通，不同类型业务隔离不互通。 同时为生产、办公、多媒体、等不同业务分配不同比例带宽，保障网络拥塞时各业务流量都能得到调度。 父主题： 用户业务设计

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设计中心 解决方案工作台提供设计引擎，用户可在线进行解决方案技术架构设计（含集成架构、部署架构）、信息架构设计。 技术架构设计 信息架构设计 父主题： 标准空间

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约束设计 DEFAULT和NULL约束 如果能够从业务层面补全字段值，那么，不建议使用DEFAULT约束，避免数据加载时产生不符合预期的结果。 给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束，优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

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约束设计 DEFAULT和NULL约束 【建议】如果能够从业务层面补全字段值，那么，就不建议使用DEFAULT约束，避免数据加载时产生不符合预期的结果。 【建议】给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束，优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 【建议】给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

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表设计 总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。 尽量减少随机I/O。通过聚簇可以实现热数据的连续存储，将随机I/O转换为连续I/O，从而减少扫描的I/O代价。 选择分区方案 当表中的数据量很大时，应当对表进行分区，一般需要遵循以下原则：

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约束设计 DEFAULT和NULL约束 如果能够从业务层面补全字段值，那么，不建议使用DEFAULT约束，避免数据加载时产生不符合预期的结果。 给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束。优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

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le占用了大量宝贵的网络资源，减少不必要的数据shuffle，可以减少网络压力，使数据的处理本地化，以提高集群的性能和可支持的并发度。通过对关联条件和分组条件的仔细设计，能够尽可能的减少不必要的数据shuffle。 选择分布方案 表的分布方式的选择如表2 表的分布方式及使用场景所示。

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表设计 总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。 尽量减少随机I/O。通过聚簇可以实现热数据的连续存储，将随机I/O转换为连续I/O，从而减少扫描的I/O代价。 选择分区方案 当表中的数据量很大时，应当对表进行分区，一般需要遵循以下原则：

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3个合适的应用上云，执行上云迁移的小循环（调研、设计、部署、迁移、验证、切换、保障）。 整体批次规划 整体批次规划是指将企业的应用程序和数据分阶段地迁移到云平台的计划和安排。批次规划将复杂的迁移过程分解为更小的可管理的步骤，使企业能够更好地管理和控制上云过程，降低了上云的风险。批

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