构建人口库模型、分析来源并接入 构建人口库模型 在标准的人口库中应包含人口基本信息表 T_RK_BaseInfo、人口婚姻 T_RK_Marriage 等表信息，先结合实际需求将人口库所需表维护至模型管理中（下面4模型设计）。 融合、发布所需目标表可于【数据标准】-【数据模型】-【模

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资源关系变更的消息通知模型 资源关系变更的消息通知模型 表1 资源关系变更的消息通知模型 参数 参数类型 描述 notification_type String 消息通知类型。此处的消息通知类型为“ResourceRelationChanged”。 notification_creation_time

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参数解释： 是否返回源模型 数据实例 关联的最新版本目标模型数据实例。此参数仅对源/目标模型为M-V模型实体有效。 约束限制： 不涉及。 取值范围： true：返回源模型数据实例关联的最新版本的目标模型数据实例。 false：返回源模型数据实例关联的所有版本的目标模型数据实例。 默认取值：

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在配置逆向建模生成实体时，您也可选择根据已识别出的物理表间的单列外键约束关系自动创建非实体类的关系实体。 通过逆向建模方式生成的数据实体和非实体关系模型，其模型名称根据规则自动生成，说明如下： 数据实体名称同{物理表名}，非实体关系名称组合显示规则为{源端物理表名}_{源端外键}_{目标端物理表名}_{目标端主键}。

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GraphQL名称：Metamodel3。 技术模型 技术模型又称技术元数据。技术元数据是结构化处理后的数据，提供了有关数据的技术细节（字段、数据库表结构、API描述、消息描述、文件描述等），方便数据库对数据进行识别、存储、传输和交换，例如MySQL数据库技术元数据等。 业务模型 业务模型又称业务元数据。业务

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IoT数据分析服务操作与资源权限关系 下表 列出了IoT数据分析服务常用操作与资源权限的授权关系，您可以参照该表选择合适的系统权限。 表1 IoT数据分析服务操作与资源权限关系 操作名称 Tenant Administrator Tenant Guest IoTA FullAccess

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转换逻辑模型为物理模型 功能介绍 转换逻辑模型为物理模型，转换成功则显示转换后的目标模型信息。 异常：目标模型信息的“id”等属性为null时，则需要调用《获取操作结果》接口查看具体报错信息：GET https://{endpoint}/v1/{project_id}/design/operation-results

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电压等。 分析任务类属性：是指由IoT数据分析服务中用户所配置的分析任务所计算得到的数据，如求平均分析任务计算得到平均温度等。 分析任务（Analysis） 分析任务是指对属性数据进行计算分析的任务，分析任务类型有3种，包括转换计算、聚合计算、流计算。 转换计算类分析任务是指，当

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以人口逻辑模型为例： 单击逻辑模型下面加号，进入新建页面，输入模型名称为“人口”，单击确定。 图1 关系建模1 单击逻辑模型“人口”，进入逻辑模型“人口”的管理界面。 图2 关系建模2 单击更多，选择“导入”，单击“下载关系建模导入模板” 图3 关系建模3 物理模型是指按照一定

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关系管理 关系操作接口 父主题： 应用模型

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关系实体 实体配置流程指引 创建关系实体 配置关系实体属性 发布关系实体 配置数据源映射 批量删除模型实例 同步xDM-F关系实体变更信息 查看关系实体 管理关系实体 父主题： 数据模型管理

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单击“下一步”，进入参数设置页面。 选择基模型：支持选择基模型。此参数仅专业版支持。如果选择的基模型是非官方盘古药物大模型，则约束条件不支持官方机器学习属性，只支持以该基模型创建的属性模型作为约束条件。基模型列表见AI建模。 选择属性模型：选择AI模型。如果需要创建模型，可参考AI模型。此参数只有专业版

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MIN：保留最小值。 Unique模型 在某些多维分析场景下，用户更关注的是如何保证Key的唯一性，即如何获得Primary Key唯一性约束。因此，引入了Unique数据模型。 读时合并 Unique模型的读时合并实现完全可以用Aggregate模型中的REPLACE方式替代，其内部的实现方式和数据存储方式也完全一样。

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参数解释： 是否返回源模型数据实例关联的最新版本目标模型数据实例。此参数仅对源/目标模型为M-V模型实体有效。 约束限制： 不涉及。 取值范围： true：返回源模型数据实例关联的最新版本的目标模型数据实例。 false：返回源模型数据实例关联的所有版本的目标模型数据实例。 默认取值：

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的关联查询与分析。 图2 界面开发 通过关联关系配置，实现不同的应用场景。 图3 关系配置-1 可以对关联加工后的数据模型进行数据预览，结果导出。 图4 关系配置-2 SQL开发：SQL开发针对IT人员，提供编写代码的方式对数据集进行逻辑加工，同样支持数据预览，结果导出。 图5 SQL开发

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使用建议：在“组成部分”中选择 dataBase 字段根据提示的字段进行扩充填写 关联关系 表2 关联关系说明 关系说明 关联节点 关联关系 RDS.MySQL 关联关系 RDS.PostgreSQL 依赖关系 RDS.MySQL.DataBase 输出 属性 参数类型 描述 refName string

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FROM student_info AS s 在MySQL数据库所在 服务器 中使用如下命令迁移数据。 mysql -h <MySQL host> -P <MySQL port> -u <MySQL username> -D <MySQL database name> -p --skip-column-names

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dbUser 字段根据提示的字段进行扩充填写 关联关系 表2 关联关系说明 关系说明 关联节点 关联关系 RDS.MySQL 关联关系 RDS.PostgreSQL 依赖关系 RDS.MySQL.User 依赖关系 RDS.MySQL.DataBase 输出 属性 参数类型 描述 refName

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能元素之间的关系。 数据模型（强数据场景必选） 数据模型定义系统的关键数据设计，包括关键数据结构设计、数据流，以及数据所有权等。 领域模型（可选） 领域模型描述业务域的概念及其关系，是立足于业务域的分析模型，它通过业务问题域的分析和建模，抽象出领域概念，建立统一的业务语言，从而指导后续的架构设计工作。

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该模型对物联网数据进行实时关联计算、智能关系分析等处理。 表3 资产模型 特点 描述 可视化资产模型开发环境 所见即所得图形化建模引擎、简化复杂资产开发难度、支持10层树形层级关系建模。 分析任务计算 可通过分析任务类型属性来配置分析任务，利用丰富计算能力如四则运算、科学计数法、

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，反复调整优化。 训练模型 俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。 业界主流的AI引擎

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