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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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。 数据量较大的事实表。 Replication

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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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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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【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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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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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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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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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 选择存储模型 使用分区表 选择数据类型 父主题： 最佳实践

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表设计最佳实践 选择存储模型 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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订单列表 首页>生产中 单击图1的“生产中”模块按钮，可以进入到图2所示的生产中订单列表界面。生产中订单列表展示当前已开工正在生产的订单。 图1 生产中 如图2所示，图的左上角展示当前生产中的订单数量。单击图2的“筛选工序”； 图2 订单数量 弹出图3，单击某个工序，可筛选出特定的工序订单；

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如何设计宽表主键 GeminiDB Cassandra是一款分布式数据引擎，宽表引擎中的数据均按照主键进行分布。在执行查询时，如果表中存在多列主键，系统会从最左边的主键开始匹配。如果主键设置不当，则可能导致主键无法被有效利用，进而产生热点问题，影响查询性能。因此，在数据分区和数据

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ClickHouse宽表设计 ClickHouse宽表设计原则 ClickHouse表字段设计 ClickHouse本地表设计 ClickHouse分布式表设计 ClickHouse分区设计 ClickHouse索引设计 父主题： ClickHouse应用开发规范

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如何使用对公账户支付订单？ 支付订单时如何使用折扣优惠和优惠券？ 多订单合并支付时，优惠券如何扣减？ 支付订单需要验证码吗？如何关闭身份验证？ 为什么订单自动取消了？ 是否可以取消“待支付、已失效、处理中”的订单？如何取消订单？ 已取消的订单能否恢复？订单取消后订单是否消失了？ 已取消

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订单 包周期桌面批量变更下单 包周期桌面池批量变更下单 创建桌面订单 父主题： 云桌面API

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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。 选择存储方案 【建议】表的存储类型是表定义设计的第一步，用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 存储模型 优点 缺点 适用场景

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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。 Roundrobin

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过滤条件：订单消费者身份标识 响应参数 状态码： 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 items Array of DataOrderResponse objects 列表 pagination PaginationResp object 分页信息 表3 DataOrderResponse

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