故障对系统造成的影响，并持续稳定地运行，建议遵循以下设计原则。 高可用设计 单点故障会导致整个系统崩溃、主要功能受到影响、任务延误的系统轻度损坏或存在较大的故障隐患，因此系统的高可用设计非常关键。 高可用设计的主要手段是冗余，甚至是多级冗余的组合，包括异地容灾方式保证灾难情况下无单点：

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设计原则 国际标准化组织（ISO）对计算机系统安全的定义为：确保信息资产（包括硬件、软件、网络、数据等）受到保护，以确保其机密性、完整性和可用性。计算机系统安全的目标是保护信息系统免受未经授权的访问、使用、披露、破坏、修改、中断或不可用的威胁，同时确保信息系统能够持续地提供服务。

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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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设计Runbook Runbook设计原则 Runbook角色设计 Runbook Checklist设计 Runbook操作步骤设计 Runbook参考模板 父主题： 应用迁移上云

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约束设计 DEFAULT和NULL约束 如果能够从业务层面补全字段值，那么，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。 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。 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： 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。 尽量减少随机I/O。通过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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约束设计 DEFAULT和NULL约束 如果能够从业务层面补全字段值，那么，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。 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。 给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

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设计架构 在架构设计阶段伙伴架构师完成集成架构设计和资源清单配置。 创建技术架构 集成架构设计详细操作步骤参见集成架构设计。 伙伴架构师用户登录解决方案工作台，进入工作空间--》选择需要设计的方案--》点击“更多”下拉框--》点击“设计”，即可跳转到架构“设计中心”的页面。 图1

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表设计 GaussDB 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： 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。 将表的扫描压力均匀分

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VN设计 通过对不同的业务划分为不同的VN，实现生产业务、办公业务、多媒体业务的同类型业务正常互通，不同类型业务隔离不互通。 同时为生产、办公、多媒体、等不同业务分配不同比例带宽，保障网络拥塞时各业务流量都能得到调度。 父主题： 用户业务设计

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复制数据表名 本节介绍如何快速复制数据表名。 操作步骤 登录ISDP系统，选择“运营中心 > 数据分析 > 数据中心”并进入。 图1 数据中心 如图2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。 图2 复制数据表名 父主题： 使用数据中心

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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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Hudi数据表Compaction规范 mor表更新数据以行存log的形式写入，log读取时需要按主键合并，并且是行存的，导致log读取效率比parquet低很多。为了解决log读取的性能问题，Hudi通过compaction将log压缩成parquet文件，大幅提升读取性能。 规则

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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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应的数据表，收藏后已收藏的数据表默认排在列表最前面，如图3所示。 图2 收藏数据表 图3 收藏后展示 取消收藏。 如图4所示，单击已收藏数据表“操作”列的，取消收藏的数据表。 图4 取消收藏 父主题： 使用数据中心

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导流数据至数据表 监控服务已接入的数据，会保存在已创建或者系统自动创建的Kafka的Topic中，需要创建导流任务，将数据导流至ClickHouse或Influxdb数据表中。 将数据导流至ClickHouse/Influxdb表 进入AppStage运维中心。 在顶部导航栏选择服务。

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DDM支持如下两种方式进行数据迁移。 基于MySQL官方客户端工具，此部分以RDS for MySQL 为例重点介绍该迁移方式。 基于 数据复制服务 DRS。 迁移场景 数据迁移主要有以下场景： 场景一：数据中心自建MySQL迁移到DDM 场景二：其他云MySQL迁移到DDM 场景三：华为云上自建MySQL迁移到DDM

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Hudi数据表Archive规范 Archive（归档）是为了减轻Hudi读写元数据的压力，所有的元数据都存放在这个路径：Hudi表根目录/.hoodie目录，如果.hoodie目录下的文件数量超过10000就会发现Hudi表有非常明显的读写时延。 规则 Hudi表必须执行Archive。

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Hudi数据表管理操作规范 Hudi数据表Compaction规范 Hudi数据表Clean规范 Hudi数据表Archive规范 父主题： DLI Hudi开发规范

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数据表复制样例代码 用户可以开发应用程序，通过调用HBase API接口的方式，将一个表的部分数据或全部数据复制到同一个集群或另一个集群中。目标表必须预先存在。 环境准备 要将表复制到另一个集群，请先获取CloudTable目标集群的“ZK链接地址（内网）”。 登录 表格存储服务 管

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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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