物理模型设计 物理模型是对真实数据库的描述，即根据逻辑模型对应到具体的数据模型的机器实现。解决方案工作台支持多种数据库类型的物理模型，支持从逻辑实体新建物理模型表/从文件导入，支持导出文件等。 创建物理模型 架构师进入到对应空间和方案后，选择对应信息架构的物理模型设计。 点击“新

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物理模型 图1 物理模型 搜索 对数据库名/schema/物理表名进行搜索。 数据库操作 新增数据库：在物理模型树根节点下新建数据库。 图2 新增数据库 编辑数据库：选中要修改的数据库，可重命名/删除数据库 图3 编辑数据库 schema操作 新增schema：在选中的数据库节点下新建schema。

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模型设计 如何创建连线关系 如何快速复制元素 如何表示父子关系 如何实现图与图之间的关联跳转 如何添加元素属性和方法 顺序图怎么连线 如何编辑顺序图中的操作符 如何查看和修改模型图类型

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模型设计 总览 数据模型图谱 数据模型管理 数据看板

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模型设计 数仓规划 关系建模 维度建模 数据集市 父主题： 数据架构

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connection_id 否 String 转化后物理表所属的数据连接ID。 database 否 String 转化后物理表所属的数据库。 queue 否 String 转化后物理表所属的队列（仅 DLI ）。 schema 否 String 转化后物理表所属的schema（仅DWS和PostgreSQL）。

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体英文名同名的实体数据。 是否校验词条：如果逻辑实体名称已配置词条（参考词条设计），选择是否校验配置的词条。 新建关系 逻辑实体与实体之间通过关系连接。解决方案工作台支持创建1:1、1:n、n:n关系类型。 创建实体后，切换至“图形化”界面。 画板上展示的是当前选中的L1主题域分

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领域模型设计 以下为4个种子场景可以泛化的参数及范围，请确保在编写odr文件时各参数在以下描述范围内。 straight城区直行 merge匝道合流 split匝道分流 junction路口 one_way_junction单行线路口 父主题： 静态场景（地图）

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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。 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。

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指标配置，单击添加，选择之前创建的衍生指标和复合指标。最后单击右下角的发布，勾选自助审批。 图7 汇总表3 查看汇总表，状态为发布状态。 数据集市是面向数据应用为出发点，一个数据集市可以支持多个相关的数据应用。数据集市的作用与指标汇总层类似，但服务的目标系统只是指标汇总层的一部分，因此集市比指标汇总层更面向应用和用户。

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转换（Transform）：在这个阶段，提取的数据经过一系列的转换操作，以满足目标系统的需求。转换操作可以包括数据清洗、数据格式转换、数据合并、数据计算等。转换的目的是将数据转化为目标系统所需的结构和格式，并进行必要的数据处理和修正。 加载（Load）：在这个阶段，经过转换后的数据被加载到目标系统中，

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用程序设计的更接近特定用户的要求，或满足不同地区的法律或其他要求。 可用区 一个可用区是一个或多个物理数据中心的集合，有独立的电力和网络，AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。

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SparkSQL天然与Hive集成，无需考虑元数据问题。该条建议针对的是通过Spark Datasource API或者Flin写Hudi表的场景，通过这两种方式写Hudi时需要增加向Hive同步元数据的配置项；该配置的目的是将Hudi表的元数据统一托管到Hive元数据服务中，为后续的跨引擎操作数据以及数据管理提供便利。

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SparkSQL天然与Hive集成，无需考虑元数据问题。该条建议针对的是通过Spark Datasource API或者Flin写Hudi表的场景，通过这两种方式写Hudi时需要增加向Hive同步元数据的配置项；该配置的目的是将Hudi表的元数据统一托管到Hive元数据服务中，为后续的跨引擎操作数据以及数据管理提供便利。

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挂墙安装、落地支架安装 周边外设 麦克风 支持连接2个VPM220或Mic 500阵列麦克风 无线键盘鼠标 推荐使用的品牌：罗技、雷柏、双飞燕 尺寸呈现顺序：长 * 宽（厚）*高。 [1] ：产品的高度包含摄像机。 父主题： 技术指标

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使用资源管理功能 数据仓库 服务 GaussDB (DWS) 已有业务数据的物理集群转换逻辑集群 04:26 已有数据的物理集群转换成逻辑集群 数据仓库服务 GaussDB(DWS) 基于GDS实现跨DWS数据互联互通 08:14 基于GDS实现跨DWS数据互联互通 数据仓库服务 GaussDB(DWS)

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Studio控制台首页，选择对应工作空间的“数据架构”模块，进入数据架构页面，查看“总览”，如图1所示。 图1 数据架构总览 我的待办 显示“我的申请”和“待我审核”的数量。 单击每一项上面统计数量将分别跳转到“我的申请”和“待我审核”页面。 资产概览 显示数据架构中所有对象的总量。 单击每个对象名称后的统计数量将跳转到该对象的管理页面。

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照数据库的最左匹配原则分布。为避免产生写入热点问题，建议您遵循以下条件： 主键的第一列尽量分散，不建议主键名使用相同的前缀。 避免使用共同前缀或者自增的数据作为主键的第一列或者索引列（例如时间戳列）。 避免使用有明显前缀的字段或者枚举（比如order_type）作为主键的第一列。

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数据资产模型 数据资产模型是解决方案信息架构共享，包含方案的主题设计、逻辑模型设计、物理模型设计、ETL映射、业务指标设计等。如何发布数据资产模型参考归档发布资产。 查找数据资产模型 图1 查找数据资产模型 图2 数据资产模型详情 引用数据资产模型 支持将发布的数据资产模型引用到指

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对比项 应用设计态 应用运行态 适用场景 同一租户下，不同环境标识的同名应用设计态之间同步。 例如，将“环境标识”为“dev”的A应用同步至“环境标识”为“sit”的同名应用。 同一租户下，不同地域的应用设计态之间同步。 例如，将广州友好区域的B应用同步至北京四区域的C应用。 不同租户下，应用设计态之间同步。

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架构的关键元素。比如如果一个元模型中定义了dashboard，受众要能够理解其含义是仪表盘。元模型是企业架构师向受众讲述架构故事的一种媒介，如果一些有价值的见解被模糊的概念或者晦涩的技术所掩盖，那么受众将很难获得有价值的决策信息。 元模型设计的七个原则，以帮助企业架构师设计比较好的元模型

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