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 适用场景 行存

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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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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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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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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 适用场景 行存

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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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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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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 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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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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的系统表记录的是系统的配置、元数据等的信息数据。 业务在使用ClickHouse的时候，需要指定自己业务的数据库进行连接和使用，业务相关的表创建在自己业务库中，不要将业务的表创建在系统数据库中，避免对系统数据库造成不必要的影响。 命名规范设计规则 所有命名采用26个英文字母和0~

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增强可用性：如果分区表的某个分区出现故障，表在其他分区的数据仍然可用。 方便维护：如果分区表的某个分区出现故障，需要修复数据，只修复该分区即可。 GaussDB数据库 支持的分区表为一级分区表和二级分区表，其中一级分区表包括范围分区表、间隔分区表、列表分区表、哈希分区表四种，二级分区表包括范围

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表设计最佳实践 使用分区表 分区表是把逻辑上的一张表根据某种方案分成几张物理块进行存储。这张逻辑上的表称之为分区表，物理块称之为分区。分区表是一张逻辑表，不存储数据，数据实际是存储在分区上的。分区表和普通表相比具有以下优点： 改善查询性能：对分区对象的查询可以仅搜索自己关心的分区，提高检索效率。

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表设计规范 必须指定表分布（DISTRIBUTE BY），表分布策略选择的原则如下： 目前提供REPLICATION和HASH两种表分布策略。REPLICATION分布会在每个节点保留一份相同的完整的数据表。HASH分布会根据所提供的分布键值将表数据分布到多个节点中。 对于系统配

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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 使用局部聚簇 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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表设计最佳实践 选择存储模型 使用局部聚簇 使用分区表 选择数据类型 父主题： 最佳实践

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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数据库设计

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包括：选择表存储方式、压缩级别、分布方式、分布列以及使用分区表和局部聚簇等，从而实现表性能的优化。 选择存储方式 表的存储模型选择是表定义的第一步。业务属性是表的存储模型的决定性因素，根据下表选择适合当前业务的存储模型。 一般情况下，如果表的字段比较多（大宽表），查询中涉及到的列

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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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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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