子表 子表用于在当前表单中嵌套使用其他表单作为子表单。 在表单开发页面，从“数据组件”中，拖拽“子表”组件至表单设计区域，如图1。 图1 子表 显示名称：该组件在页面呈现给用户的名称，可以设置为中文，也可以设置为英文。 关联表单：关联的子表单。 后续在填报父表单时，会同步增加子表

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子表 子表适用于需录入多条记录数据，但录入条数不定的情况。子表中可以添加其他组件作为表字段，支持的组件类型为单行输入框、多行输入框、日期、数字输入框和链接。 在表单开发页面，从“基础组件”中拖拽“子表”组件至表单设计区域。如图1。 图1 子表 属性 字段标题：该字段在页面呈现给用户的名称，默认名称为该字段类型名称。

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子表 子表适用于需录入多条记录数据，但录入条数不定的情况。子表中可以添加其他组件作为表字段，支持的组件类型为单行输入框、多行输入框、日期、数字输入框和链接。 在表单开发页面，从“基础组件”中拖拽“子表”组件至表单设计区域。如图1。 图1 子表 属性 字段标题：该字段在页面呈现给用户的名称，默认名称为该字段类型名称。

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子表单 子表单是一种高级的容器组件，支持在创建后向内部加入多种组件。例如，在填写一份表单时，有时会录入多条相同类型的数据，这些数据的行数不固定，但都属于同一种业务规则数据，此时可以在表单中设计一个子表单来规范其录入。如在创建员工信息表中，添加多端工作经历，主表为员工信息表，子表单为员工多段工作经历。

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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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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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分区（分区子表、子分区） 分区表中实际保存数据的表，对应的entry通常保存在pg_partition中，各个子分区的parentid作为外键关联其分区母表在pg_class表中的OID列。 示例：t1_hash为一个一级分区表： gaussdb=# CREATE TABLE t1_hash

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地化，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。 选择存储方案 【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

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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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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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地化，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

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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。

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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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【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。 列存 统计分析类查询 （关联、分组操作较多的场景）。

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地化，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 存储类型

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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。 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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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 【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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