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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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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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 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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避免使用分区表，如有需要，可以使用多个独立的表代替。 分区表的缺点： DDL操作需要锁定所有分区，导致所有分区上操作都被阻塞。 当表数据量较大时，对分区表进行DDL或其他运维操作难度大风险高。 分区表使用较少，存在未知风险。 当单台 服务器 性能无法满足时，对分区表进行分拆的成本较高。

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防止可能出现的数据溢出。 表1 表的分区方式及使用场景 分区方式 描述 Range 表数据通过范围进行分区。 Interval 表数据通过范围进行分区，超出范围的会自动根据间隔创建新的分区。 List 表数据通过指定列按照具体值进行分区。 Hash 表数据通过Hash散列方式进行分区。

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以防可能出现的数据溢出。 表1 表的分区方式及使用场景 分区方式 描述 Range 表数据通过范围进行分区。 Interval 表数据通过范围进行分区，超出范围的会自动根据间隔创建新的分区。 List 表数据通过指定列按照具体值进行分区。 Hash 表数据通过Hash散列方式进行分区。

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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。 表1 表的分布方式及使用场景 分布方式 描述 适用场景 Hash 表数据通过Hash方式散列到集群中的所有DN上。

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GaussDB (DWS)视图和关联表设计规则 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，尽可能体现出明显的关联关系。例如，采用同样名称来命名。

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GaussDB(DWS)视图和关联表设计规则 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，尽可能体现出明显的关联关系。例如，采用同样名称来命名。

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【建议】表的分布方式的选择一般遵循以下原则： 表2 表的分布方式及使用场景 分布方式 描述 适用场景 Hash 表数据通过Hash方式散列到集群中的所有DN上。 数据量较大的事实表。 Replication 集群中每一个DN都有一份全量表数据。 维度表、数据量较小的事实表。 Range

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【建议】表的存储类型是表定义设计的第一步，客户业务类型是决定表的存储类型的主要因素，表存储类型的选择依据请参考表1。 表1 表的存储类型及场景 存储类型 适用场景 行存 点查询（返回记录少，基于索引的简单查询）。 增、删、改操作较多的场景。 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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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1所示。 表1 表的分布方式及使用场景 分布方式 描述 适用场景 Hash 表数据通过Hash方式散列到集群中的所有DN上。 数据量较大的事实表。 Replication

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于日后按分类查找报表。 图3 账表分类 在账表分类上新建报表，设置报表编码、名称等信息。 图4 新建账表 新建报表后报表是没有样式的，还需要针对新建的报表设计该报表的格式。设计格式之初，首先选择合适的数据模型，然后进行报表格式设计。 图5 数据模型选择 根据业务需要的样式拖拽左侧

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关联子表 关联子表用于在当前表单中嵌套使用其他表单作为子表单，在提交当前表单数据同时创建子表的多条记录。 例如：提交一笔订单中包含了多个订单明细，则订单明细表为当前订单的子表。 在表单开发页面，从“高级组件”中拖拽“关联子表”组件至表单设计区域，如图1。 图1 关联子表 属性 字

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index：表示使用索引，如果只有 Using index，说明没有查询到数据表，只用索引表即完成了这个查询，这种情况为覆盖索引。如果同时出现Using where，代表使用索引来查找读取记录， 也是可以用到索引的，但是需要查询到数据表。 Using where：表示条件查询，如

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表设计最佳实践 选择分布方式 选择分布列 使用分区表 选择数据类型 查看表所在节点 父主题： 最佳实践

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表设计最佳实践 使用分区表 选择数据类型 父主题： 最佳实践

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创建表关联OpenTSDB 功能描述 MRS 的Spark实现了访问OpenTSDB的Datasource，能够在Spark中创建关联表，查询和插入OpenTSDB数据。 使用CREATE TABLE命令创建表并关联OpenTSDB上已有的metric。 若OpenTSDB上不存在metric，查询对应的表会报错。

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