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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例如，在子表单中设置一个单价、一个数量和一个金额，默认值计算公式为“单价*数量”，在主表单中再添加一个总金额，则总金额等于子表单每行的求和。 操作步骤 参考如何创建一个表单中操作，设计下图中的表单。 其中，单价、数量、金额和总金额均为数字输入框组件。 图1 表单布局 选中子表单，单击金额后的。

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父表 选择与所选子表对应的父表。 例如，对于根据3NF范式设计的“成绩表”和“学生表”，成绩表中的“学号”属性为学生表的主键。则父表应为“学生表”，对应子表应为“成绩表”。 父表字段PK 选择父表的字段，PK表示主键Primary Key。该父表的字段应为父表的主键。 例如，对

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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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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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云工厂咨询与设计服务怎么使用？ 企业已注册华为云账号，登录华为云专业服务官网，搜索“工业软件云咨询服务”，单击“立即购买”，选中要下单的SKU，完成在线下单。下单完成后，由咨询项目经理安排后续事宜，确认整体计划。 父主题： 关于服务交付

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避免包含企业隐私信息 标签的键/值信息尽量不要使用涉及企业或个人的隐私信息，例如企业保密项目的名称、项目的收入数据、个人的电话号码和邮件地址等。 标签键设计示例 下表列举了常见业务维度的标签命名示例。涉及英文标签命名时，建议统一使用小写英文字母。 业务维度 标签键（key） 标签值（value）

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添加表单 AstroFlow中的应用由表单和流程组成。表单由多个组件组成，是数据填报和收集的工具。应用创建后，需要为其添加一个或多个表单。在运行应用时，通过提交表单，来触发流程并记录业务数据。 添加一个表单。 在已创建的应用中，单击“添加页面”，选择“表单页面”，即可添加一个空白的表单。

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标准页面： UI组件：了解表单、容器、输入框、下拉框、级联选择框、标题和按钮组件的主要配置属性，为“表格”组件添加操作列。 UI组件：了解“可折叠容器”的主要配置属性，自定义“表格”组件中某字段的显示内容。 事件：动态加载页面内容、组件事件代码的编写。 模型：模型的类型和作用。 BPM：了

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步骤二：添加简历维护表单 构思表单布局 创建表单前，建议您先提前设计好表单的整体布局，即您所创建的表单，主要包含哪些模块，各模块呈现哪些内容。确定整体布局后，在表单编辑器的控件中拖拽对应的组件到指定区域，并设置组件的相关属性，即可完成表单的创建。 本入门中的简历管理表单，整体布局主要

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在AstroZero标准页面中，如何实现有子表的表格？ 问题描述 当表格中的数据有父子关系，可在表格属性中开启“树形数据”开关，并指定关联字段后，可展示出树形结构的父子表格。 例如，系统中存在如图1所示的数据，数据之间存在父子关系，效果需要展示成“树形数据”，如图2所示，明确层级关系。 表格组件需要以

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ROMA设计与实施服务属于线上服务，远程技术支持方式包括邮件、电话和视频会议，交付提供交付件。 父主题： 关于服务交付

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流式计算采用MOR表。 流式计算为低时延的实时计算，需要高性能的流式读写能力，在Hudi表中存在的MOR和COW两种模型中，MOR表的流式读写性能相对较好，因此在流式计算场景下采用MOR表模型。关于MOR表在读写性能的对比关系如下： 对比维度 MOR表 COW表 流式写 高 低 流式读

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ClickHouse宽表设计原则 宽表设计原则 由于ClickHouse的宽表查询性能较优，且当前ClickHouse可支持上万列的宽表横向扩展。 在大部分场景下，有大表两表join以及多表join的场景，且多个join的表数据变化更新频率较低，这种情况，建议对多个表join查询逻辑提

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ClickHouse本地表设计 规则 单表（分布式表）的记录数不要超过万亿，对于万亿以上表的查询，性能较差，且集群维护难度变大。单表（本地表）不超过百亿。 表的设计都要考虑到数据的生命周期管理，需要进行TTL表属性设置或定期老化清理表分区数据。 单表的字段建议不要超过5000列。

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，索引的选择会影响到写Hudi表的性能。在性能方面各个索引的区别如下： Bucket索引 优点：写入过程中对主键进行hash分桶写入，性能比较高，不受表的数据量限制。Flink和Spark引擎都支持，Flink和Spark引擎可以实现交叉混写同一张表。 缺点：Bucket个数不能

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云工厂咨询与设计服务怎么收费的？ 云工厂咨询与设计服务属于一次性计费产品。详细的服务资费和费率标准，请参见计费说明。 父主题： 关于服务购买

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能够存储与表示绝大多数的字符，建议创建Database的时候使用UTF-8编码。 【关注】创建Database时，需要重点关注字符集编码(ENCODING)和兼容性(DBCOMPATIBILITY)两个配置项。 GaussDB (DWS)支持Oracle、Teradata和MySQL

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议使用。 建议 事实表采用日期分区表，维度表采用非分区或者大颗粒度的日期分区 是否采用分区表要根据表的总数据量、增量和使用方式来决定。从表的使用属性看事实表和维度表具有的特点： 事实表：数据总量大，增量大，数据读取多以日期做切分，读取一定时间段的数据。 维度表：总量相对小，增量小

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MySQL->MySQL实时迁移和同步 全量阶段失败报错，关键词“Table *** doesn't exist” 全量阶段失败报错，关键词“The background process is unavailable” 全量阶段失败报错，关键词“Communications link

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能够存储与表示绝大多数的字符，建议创建Database的时候使用UTF-8编码。 【关注】创建Database时，需要重点关注字符集编码(ENCODING)和兼容性(DBCOMPATIBILITY)两个配置项。GaussDB(DWS)支持Oracle、Teradata和MySQL

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