runtime: 3.587 ms (4 rows) 优化分析 从业务层确认表数据(在time字段上)有明显的日期特征，符合分区表的特征。重新规划normal_date表的表定义：字段time为分区键、月为间隔单位定义分区表normal_date_part。修改后结果如下，性能提升近10倍。

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runtime: 3.587 ms (4 rows) 优化分析 从业务层确认表数据(在time字段上)有明显的日期特征，符合分区表的特征。重新规划normal_date表的表定义：字段time为分区键、月为间隔单位定义分区表normal_date_part。修改后结果如下，性能提升近10倍。

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案例 作为示例，让我们内联变量“message”，将其替换为其初始值设定项 “Hello!”。 重构前 重构后 父主题： 内联变量

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案例 作为示例，让我们将变量 “message” 重命名为“greeting”。 重构前 重构后 父主题： 变量重命名

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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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【建议】表的分布方式的选择一般遵循以下原则： 表2 表的分布方式及使用场景 分布方式 描述 适用场景 Hash 表数据通过Hash方式散列到集群中的所有DN上。 数据量较大的事实表。 Replication 集群中每一个DN都有一份全量表数据。 维度表、数据量较小的事实表。 Roundrobin

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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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L6服务名称 服务内容 适用场景 数据仓库开发支持服务-基础版 设计业务调研表，完成调研后与客户面谈解决客户对接三方平台和对接BI报表等应用的开发上的痛点以及查询性能上的痛点，比对标杆案例，制定方案和交付实施。该服务远程即可完成，时间和人力可参考《数据仓库优化与支持服务工时基线模板》，必要时根据客户实际业务进行调整。

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案例 定位任意实体 定位类 查询某个类的成员 父主题： 代码搜索

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案例 作为示例，让我们提取字符串“Hello!”到一个新的消息变量中。 重构前 重构后 父主题： 引入变量

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。包括架构的优化设计，搬迁方案的设计，并行双跑阶段的整体调优，割接后的重保。 强大的服务团队：7×24问题支撑全流程咨询、迁移、优化专家服务。完善的专业服务-SRE-产品研发支持体系。 丰富的客户案例：工商银行、招商银行、光大银行、金域医学等3000+企业客户案例，多年的实战经验沉淀了丰富的可落地解决方案和工具。

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服务活动 交付件 1 业务调研 《xx客户数仓需求调研表_公有云》 《xx客户数据仓库服务开通列表》 《xx客户数仓咨询报告模板》 《xx客户数仓方案设计》 《xx客户数仓迁移业务调研表_公有云》 《xx项目DWS交付Checklist》 《xx项目DWS迁移工作计划》 《xx项目DWS集群重保巡检checklist》

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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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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，应该可以明显体现出关联关系。例如，采用同样名称来命名。

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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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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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案例：调整中间表存储方式 在 GaussDB (DWS)中行存表使用行执行引擎，列存表使用列执行引擎。如果一个SQL语句涉及的表既有行存表又有列存表，系统会自动选择行执行引擎。由于列执行引擎的性能(除indexscan相关的算子)比行执行引擎性能要好很多，因此一般建议使用列存表。特别

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案例：调整中间表存储方式 在GaussDB(DWS)中行存表使用行执行引擎，列存表使用列执行引擎。如果一个SQL语句涉及的表既有行存表又有列存表，系统会自动选择行执行引擎。由于列执行引擎的性能(除indexscan相关的算子)比行执行引擎性能要好很多，因此一般建议使用列存表。特别

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。 华为责任 客户责任 将信息收集表格提交给客户填写。 整理并识别与数据仓库咨询与规划相关的信息。 配合华为工程师，提供数据仓库咨询与规划方案的必要信息及信息查询方式。 提供数据仓库咨询与规划服务实施使用的账户信息和接入条件。 以下为职责描述案例，可酌情修改。 R=责任方/Responsibility

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ClickHouse宽表设计原则 宽表设计原则 由于ClickHouse的宽表查询性能较优，且当前ClickHouse可支持上万列的宽表横向扩展。 在大部分场景下，有大表两表join以及多表join的场景，且多个join的表数据变化更新频率较低，这种情况，建议对多个表join查询逻辑提

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ClickHouse本地表设计 规则 单表（分布式表）的记录数不要超过万亿，对于万亿以上表的查询，性能较差，且集群维护难度变大。单表（本地表）不超过百亿。 表的设计都要考虑到数据的生命周期管理，需要进行TTL表属性设置或定期老化清理表分区数据。 单表的字段建议不要超过5000列。

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