计费构成分析 可以将U CS 的使用阶段按照计费模式进行统计，各个时间段涉及的计费模式如图2所示。 若您仅需要了解按需计费模式下的计费情况，请参考按需计费①的计费统计方式。 若您仅需要了解虽购买了套餐包，但在使用过程中超出额度的计费情况，请参考包月计费①与按需计费②的计费统计方式。 若您仅

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纵向联邦建模场景 使用 TICS 多方安全计算进行联合样本分布统计 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测 父主题： 使用场景

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物理模型：是在逻辑数据模型的基础上，考虑各种具体的技术实现因素，进行数据库体系结构设计，真正实现数据在数据库中的存放，例如：所选的 数据仓库 是DWS或 DLI 。 维度建模 维度建模是从分析决策的需求出发构建模型，它主要是为分析需求服务，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。

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关系建模和维度建模的区别？ 问题描述 关系建模和维度建模的区别是什么。 解决方案 关系建模为事务性模型，对应三范式建模。 维度建模为分析性模型，主要包括事实表、维度表的设计，多用于实现多角度、多层次的数据查询和分析。 DataArts Studio 是基于 数据湖 的数据运营平台，维度建模使用的场景比较多。

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S)的分布式处理架构，输出更高效的业务SQL代码。 对业务的执行效率不满意，期望通过调优加快业务执行的情况下，可以参考优化查询性能进行调优。性能调优是一项复杂的工程，有些时候无法系统性地说明和解释，而是依赖于DBA的经验判断。尽管如此，优化查询性能一节还是期望能尽量系统性的对性能

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建模”。 图1 建模 在数据库的建模页面，找到需要建模的物理表，单击，即可完成建模。 您也可以单击物理表名称，在展开的页面单击“建模”。 如未修改物理表的建模信息直接单击，系统将根据读取数据时自动生成的数据模型信息进行建模。 图2 建模 完成建模后，您可单击刷新建模状态，在反向建

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用于描述物料定义的扩展属性 操作路径：【Web】建模>物料主数据>物料属性 新建物料属性： 进入功能界面后，单击"新建属性”按钮，进入新建界面 按实际需要填写属性项及对应属性值信息 单击"确认“按钮提交数据 图5 新建属性 批次管理 记录实际业务中产生的批次及与该批次相关的批次属性的主数据，为后续的批次追溯提供依据

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方案优势 一体化数据建模能力 支持跨不同数据查询整合，与分布式ETL一体化。提供敏捷建模、智能计算，全面支撑各种数据准备需求。 多款展示工具 符合操作习惯的Web/Excel电子表格、分析报告、大屏设计器。 超大数据量处理 利用分布式存储与计算，满足亿级数据表的关联查询和计算，帮助企业处理大数据量分析场景。

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数据仓库 华为云数据仓库高级工程师培训 父主题： 培训服务

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octopus:dataWarehouse:list √ √ 获取数据仓库的数据列表 POST /v1.0/{project_id}/common/warehouses/{data_warehouse_id}/data octopus:dataWarehouse:list √ √ 父主题： 权限和授权项

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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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复杂依赖任务（DAG） 如果有四个任务，a/b/c/d 我们希望首先执行 任务 a，然后执行 b/c，b/c 同时完成后，最后执行 d，如下图所示： 为了实现这个目标，需要引入 depends 字段。以任务 d为例，完成任务 d 需要首先完成任务 b/c，则depends 字段为：

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"status": "red" } ] } } 多层数组对象嵌套的复杂JSON数据加工 以一个复杂的保护多层数组嵌套的对象为示例，将users下的每个对象中的login_histories的每个登录信息都拆成一个登录事件。 原始日志 { "content":{ "users":

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复杂依赖任务（DAG） 如果有四个任务，a/b/c/d 我们希望首先执行 任务 a，然后执行 b/c，b/c 同时完成后，最后执行 d，如下图所示： 为了实现这个目标，需要引入 depends 字段。以任务 d为例，完成任务 d 需要首先完成任务 b/c，则depends 字段为：

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优化数据倾斜场景下的Spark SQL性能 配置场景 在Spark SQL多表Join的场景下，会存在关联键严重倾斜的情况，导致Hash分桶后，部分桶中的数据远高于其他分桶。最终导致部分Task过重，运行很慢；其他Task过轻，运行很快。一方面，数据量大Task运行慢，使得计算性

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优化小文件场景下的Spark SQL性能 配置场景 Spark SQL的表中，经常会存在很多小文件（大小远小于HDFS块大小），每个小文件默认对应Spark中的一个Partition，也就是一个Task。在很多小文件场景下，Spark会起很多Task。当SQL逻辑中存在Shuff

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SMP场景下的Full Partition-wise Join SMP场景下的Partition-wise Join计划是基于代价选择的，在路径生成的过程中，会对比Partition-wise Join和非Partition-wise Join路径的估算代价，选择代价较低的路径。

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使用规格 非SMP场景下的Partition-wise Join的使用规格： 只支持一级RANGE分区。 支持Hash Join、Nestloop Join、Merge Join。 只支持Inner Join。 需要设置query_dop的值为1。 由于非SMP场景下的Partition-wise

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使用规格 非SMP场景下的Partition-wise Join的使用规格： 只支持一级RANGE分区。 支持Hash Join、Nestloop Join、Merge Join。 只支持Inner Join。 需要设置query_dop的值为1。 由于非SMP场景下的Partition-wise

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不同场景下新建代码仓库的区别 CodeArts Repo当前支持新建代码仓库的方式如下： 新建自定义代码仓库 按模板新建代码仓库 Fork仓库 您可以根据自己的使用习惯创建代码仓库。 父主题： 新建Repo代码仓库

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优化数据倾斜场景下的Spark SQL性能 配置场景 在Spark SQL多表Join的场景下，会存在关联键严重倾斜的情况，导致Hash分桶后，部分桶中的数据远高于其它分桶。最终导致部分Task过重，跑得很慢；其它Task过轻，跑得很快。一方面，数据量大Task运行慢，使得计算性

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