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。 集市层与指标汇总层类似，也是采用维度建模方式，常见的有星座模型、雪花模型等，只需要按实际应用需要设计、开发即可。 设计步骤 图8 设计步骤 应用需求分析：这部分主要针对数据应用系统所需要的数据范围及指标来确定，因

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修改逻辑模型的参数信息。 单击已新建的逻辑模型右侧的“删除”，可以删除逻辑模型。删除操作无法恢复，请谨慎操作。如果模型包含业务表，无法删除。 单击已新建的逻辑模型右侧的“转化为物理模型”，可以将逻辑模型转化为物理模型。具体操作请参见逻辑模型转换为物理模型。 单击已新建的逻辑模型的

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的方式拖入图中，连线关系为Usage，如下图所示： 建模示例 最终实现的一个由0层到1层、2层依次展开各层级结构的一个分解逻辑模型图。 0层逻辑模型。 1层逻辑模型。 2层逻辑模型。 父主题： 逻辑视图

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逻辑模型中的逻辑元素（包含关联空间中的引用的逻辑元素）。 如何检查 查询基于模型图（只有逻辑模型图内的逻辑元素参与构树）构出的逻辑模型架构树，找出与架构方案不匹配（标红）的元素。 正确示例 架构层级规则示例： 关联父级：配置的是当前层级元素与上一层级的元素之间的连线类型和父子关系指向。

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考察模型逻辑 虽然模型的思考过程是个黑盒，但可以通过反问模型答案生成的逻辑或提问模型是否理解任务要求，考察模型生成的逻辑，提升模型思维过程的可解释性。 对于模型答案的反问 如果模型给出了错误的答案，可以反问模型回答的逻辑，有时可以发现错误回答的根因，并基于此修正提示词。 在反问时

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逻辑模型设计 逻辑模型设计用于定义和描述数据之间的逻辑关系。解决方案工作台支持创建逻辑实体并配置逻辑实体间的关系，支持从文件导入逻辑模型，支持导出逻辑模型。 创建逻辑模型 架构师进入到对应空间和方案后，选择对应信息架构的逻辑模型设计，点击“新建”按钮，填写模型名称和描述(非必填)，点击确认。

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Studio数据架构中，维度建模是以维度建模理论为基础，构建总线矩阵、抽象出事实和维度，构建维度模型和事实模型，同时对报表需求进行抽象整理出相关指标体系，构建出汇总模型。 数据集市 又称为DM（Data Mart），DM面向展现层，数据有多级汇总，由一个特定的分析对象及其相关的统计指标组成的，向用户提供了以统计粒度为主题的所有统计数据。

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top Boolean 分层治理。 level 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 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、PO

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Integration，又称贴源数据层。SDI是源系统数据的简单落地。 DWI：Data Warehouse Integration，又称数据整合层。DWI整合多个源系统数据，对源系统进来的数据进行整合、清洗，并基于三范式进行关系建模。 维度建模：基于维度建模，新建DWR层模型并发布维度和事实表。

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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。 数据集市 又称为DM（Data Mart），DM面向展现层，数据有多级汇总，由一个特定的分析对象及其相关的统计指标组成的，向用户提供了以统计粒度为主题的所有统计数据。

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在包下新建逻辑模型图 您可以在包、元素下面建图，也可以在起始页建图，此处以在包下新建逻辑模型图为例，步骤如下： 在左侧工程树打开模型工程根节点Test1下的“逻辑视图>逻辑模型”，单击右侧更多操作或右键打开包菜单，单击“新增图”。 在“选择图类型”页面选择 “4+1 视图>逻辑视图>

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在表单开发页面，从“数据组件”中，拖拽“汇总”组件至表单设计区域，如图1。 图1 汇总 显示名称：该字段在页面呈现给用户的名称，可以设置为中文，也可以设置为英文。 汇总目标：选择关联本表单的其他要汇总的表单视图。 被汇总字段：被汇总的字段，支持汇总记录总数。 汇总方式：选择字段的汇总方式。 单位：汇总数额的单位，可以设置为中文，也可以设置为英文。

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名称，方便您快速识别和查找。 描述 填写数据源的描述信息。 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。

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填写数据源的描述信息。 扩展ABM集群 选择对应的扩展ABM集群实例来采集该数据源的模型数据。 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/汇总数据层/应用数据层/贴源数据层。 连接地址 仅当“是否使用JDBC字符串”选择“否”时需要配置。 填写DWS集群中数据库的连接IP地址和端口号。

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技术元数据是存储关于 数据仓库 系统技术细节的数据，是用于开发和管理数据仓库使用的数据。在 DataArts Studio 中，技术元数据即为技术资产，显示数据库、数据表、数据量的数量及其详情。 业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据，它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层，使得不懂计算

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Studio数据架构践行数据治理方法论，将数据治理行为可视化，打通数据基础层到汇总层、集市层的数据处理链路，落地数据标准和数据资产，通过关系建模、维度建模实现数据标准化，通过统一指标平台建设，实现规范化指标体系，消除歧义、统一口径、统一计算逻辑，对外提供主题式数据查询与挖掘服务。 图2 数据架构 DataArts

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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 Integration (SDI)又称贴源数据层。SDI是源系统数据的简单落地。 DWI Data Warehouse

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是否启用公共层：开关打开后，可将当前空间转化为公共层空间。公共层空间的码表和数据标准会共享给所有普通空间；普通空间可以查询、引用公共层空间的码表和数据标准，但无法进行新增、修改和删除的操作。 当前空间转换为公共层空间后，不支持回退为普通空间，其他普通空间也不能再转换为公共层空间。请谨慎选择您的公共层空间。

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否 Boolean 分层治理。 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、

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Studio数据架构践行数据治理方法论，将数据治理行为可视化，打通数据基础层到汇总层、集市层的数据处理链路，落地数据标准和数据资产，通过关系建模、维度建模实现数据标准化，通过统一指标平台建设，实现规范化指标体系，消除歧义、统一口径、统一计算逻辑，对外提供主题式数据查询与挖掘服务。 图3 数据架构 DataArts

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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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