表设计最佳实践 选择存储模型 使用分区表 选择数据类型 父主题： 最佳实践

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不涉及。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 参数解释： IAM用户的token。 获取方法请参见获取IAM用户Token。 约束限制： 不涉及。 取值范围： 不涉及。 默认取值： 不涉及。 表3 请求Body参数

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不涉及。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 参数解释： IAM用户的token。 获取方法请参见获取IAM用户Token。 约束限制： 不涉及。 取值范围： 不涉及。 默认取值： 不涉及。 表3 请求Body参数

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不涉及。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 参数解释： IAM用户的token。 获取方法请参见获取IAM用户Token。 约束限制： 不涉及。 取值范围： 不涉及。 默认取值： 不涉及。 表3 请求Body参数

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数据仓库 表1 数据仓库权限 权限 对应API接口 授权项（Action） IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 获取数据仓库列表 GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses octopus:dataWarehouse:list

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数据仓库 获取数据仓库列表信息 获取数据仓库的数据列表 父主题： API

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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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普通用户执行创建OBS外表语句时报错：permission denied 创建GDS外表失败，报错：ROUNDROBIN distribution type is built-in support. GDS导入失败后，磁盘占用空间增大 使用DLF服务创建DWS外表时不支持中文，如何处理

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获取数据仓库列表信息 功能介绍 获取数据仓库列表 URI GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方法请参见获取项目ID 表2 Query参数

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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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如何设计宽表主键 GeminiDB Cassandra是一款分布式数据引擎，宽表引擎中的数据均按照主键进行分布。在执行查询时，如果表中存在多列主键，系统会从最左边的主键开始匹配。如果主键设置不当，则可能导致主键无法被有效利用，进而产生热点问题，影响查询性能。因此，在数据分区和数据

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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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览页面的多维度汇总表格卡片中展示。 我的账单 “我的账单”中展示系统预置和客户自定义的多维度汇总账单。客户可进行编辑、置顶、删除操作。 前6条账单将会在账单概览页面的多维度汇总表格卡片中展示。 系统预置的6条账单名称无法修改。 系统预置的6条账单无法删除。 多维度汇总列表 在“多

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0）云盘规格，该规格弹性伸缩，无限算力、无限容量，规格详情请参见表1。 标准数仓（DWS 2.0）本地盘规格，该规格存储容量固定，不能够进行磁盘扩容，只能进行节点扩容，规格详情请参见表2。 步长指在集群变配过程中增大或减小磁盘大小的间隔大小。用户在操作时需要按照对应规格的存储步长来选择。 表1 标准数仓（DWS 2.0）云盘规格

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备注1：存算分离表数据存储在OBS上，无需重分布，但是元数据和索引存储在本地，仍然需要进行重分布。存算分离表在重分布时，表只支持读，元数据的重分布时间一般比较短，但是，如果表上创建了索引，索引会影响重分布的性能，重分布完成时间与索引的数据量成正比关系，在此期间，表只支持读。 实时

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求服务，因此它重点关注用户如何更快速地完成需求分析，同时具有较好的大规模复杂查询的响应性能。 多维模型是由数字型度量值组成的一张事实表连接到一组包含描述属性的多张维度表，事实表与维度表通过主/外键实现关联。 典型的维度模型有星形模型，以及在一些特殊场景下使用的雪花模型。 在DataArts

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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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calDelete、delete和createView。 示例代码对比 本章节以createView/createViewV2接口为例。 表1 示例代码对比 1.24.100以前版本 1.24.100版本 public void test() { // 创建Ver

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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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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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