文件。 创建表时的副本数必须至少为2，默认是3，禁止使用单副本。 没有聚合函数列的表不应该被创建为AGGREGATE表。 创建主键表时需保持主键的列唯一，不建议将所有列都设置为主键列，且主键表需设置value列。主键表不建议用于数据去重场景。 Doris建表建议 单表物化视图不能

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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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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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Spark表数据维护规范 禁止通过Alter命令修改表关键属性信息：type/primaryKey/preCombineField/hoodie.index.type 错误示例，执行如下语句修改表关键属性： alter table dsrTable set tblproperties('type'='xx');

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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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规范 云商店商家合作管理规范 云商店商品安全审核标准3.0

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批量写 高 低 批量读 低 高 实时入湖，表模型采用MOR表。 实时入湖一般的性能要求都在分钟内或者分钟级，结合Hudi两种表模型的对比，因此在实时入湖场景中需要选择MOR表模型。 Hudi表名以及列名采用小写字母。 多引擎读写同一张Hudi表时，为了规避引擎之间大小写的支持不同，统一采用小写字母。

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规则 有数据持续写入的表，24小时内至少执行一次compaction。 对于MOR表，不管是流式写入还是批量写入，需要保证每天至少完成1次Compaction操作。如果长时间不做compaction，Hudi表的log将会越来越大，这必将会出现以下问题： Hudi表读取很慢，且需要很大的资源。

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Hudi表索引设计规范 规则 禁止修改表索引类型。 Hudi表的索引会决定数据存储方式，随意修改索引类型会导致表中已有的存量数据与新增数据之间出现数据重复和数据准确性问题。常见的索引类型如下： 布隆索引：Spark引擎独有索引，采用bloomfiter机制，将布隆索引内容写入到Parquet文件的footer中。

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议使用。 建议 事实表采用日期分区表，维度表采用非分区或者大颗粒度的日期分区 是否采用分区表要根据表的总数据量、增量和使用方式来决定。从表的使用属性看事实表和维度表具有的特点： 事实表：数据总量大，增量大，数据读取多以日期做切分，读取一定时间段的数据。 维度表：总量相对小，增量小

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Hudi数据表Clean规范 Clean也是Hudi表的维护操作之一，该操作对于MOR表和COW表都需要执行。Clean操作的目的是为了清理旧版本文件（Hudi不再使用的数据文件），这不但可以节省Hudi表List过程的时间，也可以缓解存储压力。 规则 Hudi表必须执行Clean。

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议使用。 建议 事实表采用日期分区表，维度表采用非分区或者大颗粒度的日期分区 是否采用分区表要根据表的总数据量、增量和使用方式来决定。从表的使用属性看事实表和维度表具有的特点： 事实表：数据总量大，增量大，数据读取多以日期做切分，读取一定时间段的数据。 维度表：总量相对小，增量小

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规则 有数据持续写入的表，24小时内至少执行一次compaction。 对于MOR表，不管是流式写入还是批量写入，需要保证每天至少完成1次Compaction操作。如果长时间不做compaction，Hudi表的log将会越来越大，这必将会出现以下问题： Hudi表读取很慢，且需要很大的资源。

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Hudi数据表Clean规范 Clean也是Hudi表的维护操作之一，该操作对于MOR表和COW表都需要执行。Clean操作的目的是为了清理旧版本文件（Hudi不再使用的数据文件），这不但可以节省Hudi表List过程的时间，也可以缓解存储压力。 规则 Hudi表必须执行Clean。

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批量写 高 低 批量读 低 高 实时入湖，表模型采用MOR表。 实时入湖一般的性能要求都在分钟内或者分钟级，结合Hudi两种表模型的对比，因此在实时入湖场景中需要选择MOR表模型。 Hudi表名以及列名采用小写字母。 多引擎读写同一张Hudi表时，为了规避引擎之间大小写的支持不同，统一采用小写字母。

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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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Hudi表索引设计规范 规则 禁止修改表索引类型。 Hudi表的索引会决定数据存储方式，随意修改索引类型会导致表中已有的存量数据与新增数据之间出现数据重复和数据准确性问题。常见的索引类型如下： 布隆索引：Spark引擎独有索引，采用bloomfiter机制，将布隆索引内容写入到Parquet文件的footer中。

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Spark on Hudi表数据维护规范 禁止通过Alter命令修改表关键属性信息：type/primaryKey/preCombineField/hoodie.index.type 错误示例，执行如下语句修改表关键属性： alter table dsrTable set tbl

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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。 存算

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，规格详情请参见表5。 存算分离本地盘规格，该规格存储容量固定，不能够进行磁盘扩容和规格变更，只能进行节点扩容，规格详情请参见表6。 创建存算分离集群时规格仅显示后半部分（例如4U16G.4DPU），下列规格列表中前缀（dwsx3/dwsax3/dwsk3）代表存算分离对应的CPU架构。

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