数据模型管理 数据模型概述 数据实体 关系实体 联合索引管理 接口模型 数据模型图谱 反向建模 XDM应用 父主题： 设计态使用指南

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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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导入 MRS -Hive数据源 零售业经营多维度分析 DWS权限管理 使用Java进行二次开发 DWS性能调优 11 数据集成 数据集成围绕 GaussDB (DWS)，提供了简单易用的迁移能力及多种数据源到DWS的集成能力，降低用户数据源迁移和集成的复杂性，是一种高效易用的数据集成服务。目前数据源支

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制作统计报表多维度展示数据 创建统计页面 修改统计页面 删除统计页面 导出统计页面 分享统计页面 克隆统计页面 统计页面组件介绍

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数据模型驱动引擎 产品概述 产品优势 产品功能 产品规格 原理介绍

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资源和成本规划 以某行业客户为例，客户的需求为构建全公司统一的数据平台，在数据平台中对数据进行治理，并支撑上层的数据应用。 根据客户现有数据量，以及考虑到增量的数据集成方式、数据入湖入仓的膨胀系数、以及客户对平台性能的要求，设计了以下的资源与成本清单。实际收费应以账单为准： 资源与成本清单

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制造数据模型管理 从这里开始 工厂模型 产品模型 工艺模型 资源模型 Recipe模型 质检模型 设备模型 仓储模型 建模工具

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数据仓库规格 GaussDB(DWS)的规格按照产品类型分为标准数仓、实时数仓和IoT数仓。其中实时数仓还包含单机版模式。各产品类型的不同差异，详情请参见数据仓库类型。 标准数仓（DWS 2.0）规格 标准数仓（DWS 2.0）云盘规格，该规格弹性伸缩，无限算力、无限容量，规格详情请参见表1。

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数据仓库类型 产品类型概述 标准数仓（DWS 2.0）：面向数据分析场景，为用户提供高性能、高扩展、高可靠、高安全、易运维的企业级数仓服务，支持2048节点、20PB级超大规模数据分析能力。支持冷热数据分析，存储、计算弹性伸缩，并按需、按量计价，为用户提供弹性灵活、极致性价比的体

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); 在开启了写时合并选项的Unique表，数据在导入阶段就会去将被覆盖和被更新的数据进行标记删除，同时将新的数据写入新的文件。在查询时，所有被标记删除的数据都会在文件级别被过滤，读取出来的数据是最新的数据，消除了读时合并中的数据聚合过程，并且支持多种谓词的下推，因此在聚合查询场景下能带来较大的性能提升。

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统计指定数据模型的实例总数 功能介绍 根据指定的查询条件，统计指定数据模型中的实例总数。 URI POST /rdm_{identifier}_app/publicservices/api/{modelName}/count 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 identifier

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所有的事实都必须保持同一个粒度。 不同的维度之间没有任何关联。 图1 星型模型 雪花模型是在基于星型模型之上拓展来的，每一个维度可以再扩散出更多的维度，根据维度的层级拆分成颗粒度不同的多张表。如图2。 优点是减少维度表的数据量，各个维度表之间按需关联。 缺点是需要额外维护维度表的数量。 图2 雪花模型

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属性类型的数量。 如果应用的数据库类型为mysql，文本、长文本、布尔、日期、分类属性类型的数量不可超过200个，整型、长整型、浮点型、浮点型（自定义精度）属性类型的数量不可超过100个，枚举属性类型的数量不可超过55个，URL属性类型的数量不可超过4个，文件属性类型的数量不可超

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资源规划说明 以某行业客户为例，客户的需求为构建全集团统一的数据平台，在数据平台中对数据进行治理，并支撑上层的数据应用。 假设客户的数据量规模在10T左右，考虑到增量的数据集成方式、数据入湖入仓的膨胀系数、以及客户对平台性能的要求，设计了以下的资源与成本清单。实际收费应以账单为准：

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本项目华为云数据仓库专家服务不包括以下内容： 应用程序改造、应用程序设计、数据库逻辑结构设计 迁移未明确认定为“范围内”的应用系统 迁移未明确认定为“范围内”的数据 云平台基础架构设施及环境的设计与搭建 实施所需的通信基础架构和组件 服务内容 服务内容 服务说明 华为云数据仓库产品咨询服务

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*责任人 流程的责任人，可以手动输入名字或直接选择已有的责任人。 描述 流程的描述信息。 上传模板，单击添加文件，选择填写后的流程模板，然后上传文件即可。 图3 流程设计3 导入参数配置说明 表3 参数配置说明 参数名 说明 更新已有数据 如果所要导入的流程，在规范设计中已经存在，是否更新已有的流程。支持以下选项：

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表设计 总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。 尽量减少随机I/O。通过聚簇可以实现热数据的连续存储，将随机I/O转换为连续I/O，从而减少扫描的I/O代价。 选择分区方案 当表中的数据量很大时，应当对表进行分区，一般需要遵循以下原则：

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设计中心 解决方案工作台提供设计引擎，用户可在线进行解决方案技术架构设计（含集成架构、部署架构）、信息架构设计。 技术架构设计 信息架构设计 父主题： 标准空间

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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，客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 存储类型 适用场景 行存 点查询(返回记录少，基于索引的简单查询)。

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约束设计 DEFAULT和NULL约束 如果能够从业务层面补全字段值，那么，不建议使用DEFAULT约束，避免数据加载时产生不符合预期的结果。 给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束，优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

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