依次新建更多的流程或子流程。一般需要设计L1~L3三层流程。第一层标识为L1层，第二层标识为L2层，第三层标识为L3。 示例如下： 图4 流程设计示例 导出流程 您可以将数据架构中已创建的流程导出到文件中。 在数据架构控制台，单击左侧导航树中的“流程设计”，进入流程设计页面。 单击流程列表上方

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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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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，则不建议使用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： 【关注】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。 【关注】尽量减少随机I/O。通过聚簇/局部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。 选择存储方案 【建议】

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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 GaussDB (DWS)是分布式架构。数据分布在各个DN上。总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 【关注】将表数据均匀分布在各个DN上。数据均匀分布，可以防止数据在部分DN上集中分布，从而导致因存储倾斜造成集群有效容量下降。通过选择合适的分布列，可以避免数据倾斜。 【

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I请求可以涉及多个数据源，例如取第一个数据源查询结果作为第二个数据源的参数。 以MySQL为例说明，假设数据API有数据源1和数据源2，user01是数据源1的数据表和user02是数据源2的数据表，两张表的结构如下： 表1 表结构 数据源 表名 参数 数据源1 user01 id（int）

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Doris数据表开发规则 提前在Doris中创建表 Flink作业在Doris中找不到对应表会报错，所以需要提前在Doris中创建好对应的表。 Doris作为Sink表时需开启CheckPoint Flink作业在触发CheckPoint时才会往Doris表中写数据。 父主题： Doris数据表开发规范

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在HBase维表with中添加如下属性： 'lookup.async'='true' 调大Lookup Join算子并行度提升维表Join性能 在HBase维表with中添加如下属性： 'lookup.parallelism'='xx' 调大Sink HBase算子并行度提升写入性能 在HBase sink表with中添加如下属性：

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WDR Snapshot 数据表 WDR Snapshot数据表命名原则： snap_{源数据表}。 WDR Snapshot数据表来源为DBE_PERF Schema下的视图，WDR Snapshot在启动后（打开GUC参数enable_wdr_snapshot）会触发创建WDR

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WDR Snapshot数据表 WDR Snapshot数据表命名原则：snap_{源数据表}。 WDR Snapshot数据表来源为DBE_PERF Schema下的视图，WDR Snapshot在启动后（打开GUC参数enable_wdr_snapshot）会触发创建WDR Snapshot数据表。

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数据表图元 通过数据表图元查询配置数据，然后通过逻辑判断走不同的分支或者做下一步数据处理。 图元展示 参数介绍 节点名称：标识节点名称。 描述：节点的详细说明信息。 数据表名：需要检索的数据表名称。 检索页：需要检索的数据表页码，填写整型的值或变量，如果不填默认查询第一页，页大小固定为10。

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WDR Snapshot 数据表 WDR Snapshot数据表命名原则： snap_{源数据表}。 WDR Snapshot数据表来源为DBE_PERF Schema下的视图。 父主题： WDR Snapshot Schema

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WDR Snapshot 数据表 WDR Snapshot数据表命名原则：snap_{源数据表}。 WDR Snapshot数据表来源为DBE_PERF Schema下的视图。 初始用户或者监控管理员用户具有权限查看WDR Snapshot数据表。 父主题： WDR Snapshot

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使用mysqldump导出大表的注意事项 在使用mysqldump导出数据时，倘若添加–q(--quick) 参数时，select出来的结果将不会存放在缓存中，而是直接导出到标准输出中。如果不添加该参数，则会把select的结果放在本地缓存中，然后再输出给客户端。 如果只是备份小

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MySQL到MySQL 支持的源和目标数据库 表1 支持的数据库 源数据库 目标数据库 RDS for MySQL RDS for MySQL 数据库账号权限要求 使用DRS创建录制回放任务时，连接源和目标数据库账号的权限建议保持一致，再启动任务。 使用须知 为了确保录制回放任务

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MySQL到MySQL 支持的源和目标数据库 表1 支持的数据库 源数据库 目标数据库 E CS 自建MySQL 5.6、5.7、8.0版本 本地自建MySQL 5.6、5.7、8.0版本 其他云上MySQL 5.6、5.7、8.0版本 RDS for MySQL 数据库账号权限要求

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组合任务在运行过程中支持添加表，选择重启后可对新表执行全量采集或者增量采集。 源端Oracle数据源： 大文本类型和二进制类型的字段不支持同步。 表名为小写的数据表不支持同步。 无主键的数据表不支持同步。 如果表中数据较少，建议通过每天采集一次全量数据的方式进行采集，目前PostgreS

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如何复制数据表名？ 本节介绍如何快速复制数据表名。 操作步骤 在ISDP+首页，如图1所示，鼠标放置到“运营中心”，选择“数据分析 > 数据中心”，进入“数据中心”页面，如图2所示。 图1 进入数据中心 图2 数据中心 如图3所示，单击对应数据表“操作”列的，复制对应表的数据表名，便于快速粘贴。

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on，Hudi表的log将会越来越大，这必将会出现以下问题： Hudi表读取很慢，且需要很大的资源。 这是由于读MOR表涉及到log合并，大log合并需要消耗大量的资源并且速度很慢。 长时间进行一次Compaction需要耗费很多资源才能完成，且容易出现OOM。 阻塞Clean，

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Hudi数据表Clean规范 Clean也是Hudi表的维护操作之一，该操作对于MOR表和COW表都需要执行。Clean操作的目的是为了清理旧版本文件（Hudi不再使用的数据文件），这不但可以节省Hudi表List过程的时间，也可以缓解存储压力。 规则 Hudi表必须执行Clean。

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