> 数仓规划”。 单击一个数仓分层右侧的“新建”，选择“添加至前面”或“添加至后面”，进入“新建数仓分层”页面。 “添加至前面”或“添加至后面”表示新建的数仓分层在当前数仓分层的前面或者后面。 图1 自定义数仓分层 配置数仓分层相关参数。 图2 新建数仓分层 表1 数仓分层参数说明

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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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流程设计：针对流程的一个结构化的整体框架，描述了企业流程的分类、层级以及边界、范围、输入/输出关系等，反映了企业的商业模式及业务特点。 数仓规划：对数仓分层以及数仓建模进行统一管理。支持用户自定义数仓分层。 标准设计：新建码表&数据标准。 新建码表：通常只包括一系列允许的值和附加文本描述，与数据标准关联用于生成值域校验质量监控。

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主题设计 标准管理 新建码表并发布 新建数据标准并发布 关系建模 数仓规划：新建SDI层和DWI层两个模型 维度建模 维度建模：在DWR层新建并发布维度 维度建模：在DWR层新建并发布事实表 指标设计 指标设计：新建并发布技术指标 数据集市建设 数据集市：在DM层新建并发布汇总表 步骤6：数据开发处理

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用户在关系建模过程中，可以从数仓规划去设计物理模型。 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 MRS _Hive。 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

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数据集市 数据集市，也称为DM模型。是汇总表的统称。汇总逻辑表是由一个特定的分析对象（如会员）及其相关的统计指标组成的。组成一个汇总逻辑表的统计指标都具有相同的统计粒度（如会员），汇总逻辑表面向用户提供了以统计粒度（如会员）为主题的所有统计数据（如会员主题集市）。 汇总表分为“手

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码表 通常只包括一系列允许的值和附加文本描述，与数据标准关联用于生成值域校验质量监控。 数仓规划 数据架构默认的数仓分层包含SDI、DWI、DWR、DM（Data Mart）等4层，支持用户自定义数仓分层。数仓规划对数仓分层以及数仓模型进行统一管理。 SDI Source Data

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什么是优化与支持服务？ 部分企业内部平台较多、数据不统一、数据孤岛严重，数据仓库开发能力也较为薄弱。随着数据量的逐年增长和业务复杂度持续上升，原数据仓库的性能可能会出现瓶颈，建设和维护成本较高，如何在保证数据仓库性能和数据质量的同时，有效控制成本，是客户面临的一个重要挑战。为了控

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题。而传统企业缺乏数仓转型专业人员，也无搬迁上云经验，故企业上云、架构升级及数仓搬迁困难重重。华为云 GaussDB (DWS)推出数据仓库上云与实施服务，提供专业的数仓搬迁团队和一站式可配置的搬迁工具，协助客户平滑、高效、稳定的实现数仓搬迁。 服务内容 数据仓库平台设计与实施服务 L6服务名称

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以审核通过。 数仓规划：新建SDI层和DWI层两个模型 在数仓规划中，分别新建SDI层和DWI层两个关系模型，并通过逆向数据库导入原始数据表到SDI层的关系模型中，在DWI层模型中新建一个“标准出行数据”的标准化的业务表。 在数据架构控制台，单击左侧导航树中的“数仓规划”。 选择

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通过多VW实现吞吐/并发的线性提升，同时具备良好的读写分离、负载隔离能力。 湖仓一体 数据湖 与数据仓库数据无缝混合查询。 数据湖分析体验数仓的极致性能和精准管控度。 存算一体与存算分离产品形态对比 表2 存算分离与存算一体差异 数仓类型 存算一体 存算分离 存储介质 数据存储在计算节点的本地磁盘。

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以审核通过。 数仓规划：新建SDI层和DWI层两个模型 在数仓规划中，分别新建SDI层和DWI层两个关系模型，并通过逆向数据库导入原始数据表到SDI层的关系模型中，在DWI层模型中新建一个“标准出行数据”的标准化的业务表。 在数据架构控制台，单击左侧导航树中的“数仓规划”。 选择

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家等联合协作问题。而传统企业缺乏数仓转型专业人员，也无搬迁上云经验，故企业上云、架构升级及数仓搬迁困难重重。华为云GaussDB(DWS)推出数据仓库上云与实施服务，提供专业的数仓搬迁团队和一站式可配置的搬迁工具，协助客户平滑、高效、稳定的实现数仓搬迁。 父主题： 关于服务咨询

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level 否 String 数据治理 分层。 枚举值： SDI: 贴源数据层 DWI: 数据整合层 DWR: 数据报告层 DM: 数据集市层 dw_type 否 String 数据连接类型，对应表所在的数仓类型，取值可以为DWS、MRS_HIVE、POSTGRESQL、MRS_S

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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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第N+10+K日 为客户输出数仓咨询报告、数仓方案规划设计与实施、数仓开发指导、数仓迁移支持等。 服务验收 输出交付件，客户进行服务验收。 服务交付件 序号 服务活动 交付件 1 业务场景调研 《xx客户数仓需求调研表_公有云》 《xx客户数仓咨询报告模板》 《xx项目数仓(DWS)咨询服务日报/周报》

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数据湖分层 选择对应的数据湖分层：业务数据层/操作数据层/明细数据层/数据汇总层/数据集市层/应用数据层/贴源数据层。 是否使用JDBC字符串 选择连接数据库模式。 否：由系统根据用户配置自动拼接数据源连接字符串。 是：由用户自己输入数据源连接字符串。 连接地址 仅当“是否使用JDBC字符串”选择“否”时需要配置。

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查询新建连接数和并发连接数 功能介绍 查询新建连接数和并发连接数 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/aad/instances/{instance_id}/ddos-info/flow/connection-numbers 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型

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行计划的方法，了解GaussDB(DWS)几种常见的SQL调优手段。 2h 云原生3.0 云原生3.0数仓-存算分离 本实验指导用户创建GaussDB(DWS)新一代Serverless云原生数仓，并体验Serverless存算分离架构下的极致查询。 2h 云原生3.0数仓-湖仓一体

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个层次是逐层递进的，先设计概念模型，再进一步细化设计出逻辑模型，最后设计物理模型。 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

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湖仓一体，又被称为Lake House，其出发点是通过数据仓库和数据湖的打通和融合，让数据流动起来，减少重复建设。Lake House架构最重要的一点，是实现数据仓库和数据湖的数据/元数据无缝打通和自由流动。湖里的“显性价值”数据可以流到仓里，甚至可以直接被数仓使用；而仓里的“隐性价值”数据，也可以流

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