定。 图1 关系建模1 单击逻辑模型“人口”，进入逻辑模型“人口”的管理界面。 图2 关系建模2 单击更多，选择“导入”，单击“下载关系建模导入模板” 图3 关系建模3 物理模型是指按照一定规则和方法，将逻辑模型中所定义的实体、属性、属性约束、关系等要素转换为数据库软件所能够识别的表关系图（Table

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关系建模 逻辑模型设计 物理模型设计 父主题： 模型设计

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关系建模和维度建模的区别？ 关系建模为事务性模型，对应三范式建模。 维度建模为分析性模型，主要包括事实表、维度表的设计，多用于实现多角度、多层次的数据查询和分析。 DataArts Studio 是基于 数据湖 的数据运营平台，维度建模使用的场景比较多。 父主题： 数据架构

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如需从其他数据源逆向数据库到关系模型中，需要先在DataArts Studio管理中心创建一个数据连接，以便连接数据源。创建数据连接的操作，请参见管理数据连接。 数据库 选择数据库。 队列 仅限 DLI 连接类型，需选择DLI队列。 Schema 下拉选择Schema。该参数仅DWS和POSTGRESQL模型的表有效。

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关系建模接口 查找表模型列表 创建表模型 更新表模型 删除表模型 查询关系 查看关系详情 查询模型下所有关系 查看表模型详情 获取模型 新建模型工作区 更新模型工作区 删除模型工作区 查询模型详情 查询目的表和字段(待下线) 导出模型中表的DDL语句 父主题： 数据架构API

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最大长度：4096 workspace 是 String 工作空间ID，获取方法请参见实例ID和工作空间ID。 最小长度：3 最大长度：64 X-Project-Id 否 String 项目ID，获取方法请参见项目ID和账号ID。 多project场景采用AK/SK认证的接口请求，则该字段必选。 最小长度：3

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、属性和关系勾勒出企业的业务信息蓝图，是IT和业务人员沟通的桥梁。逻辑数据模型是一组规范化的逻辑表结构，逻辑数据模型是根据业务规则确定的，关于业务对象、业务对象的数据项及业务对象之间关系的基本蓝图。 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

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进入新增汇总表编辑页面。填入所属主题、表名称、表编码、统计维度选择客户类型、数据连接类型、数据源、数据库和、Schema、资产责任人。 图6 汇总表2 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。

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逆向数据库（维度建模） 通过逆向数据库，您可以将其他数据源的数据库中的表导入到指定的模型中。 前提条件 在逆向数据库之前，请先在DataArts Studio数据目录模块中对数据库进行元数据采集，以便同步数据目录时可以同步成功，否则同步数据目录将执行失败。有关数据目录元数据采集的具体操作，请参见任务管理。

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最大长度：4096 workspace 是 String 工作空间ID，获取方法请参见实例ID和工作空间ID。 最小长度：3 最大长度：64 X-Project-Id 否 String 项目ID，获取方法请参见项目ID和账号ID。 多project场景采用AK/SK认证的接口请求，则该字段必选。 最小长度：3

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为什么关系建模或维度建模修改字段后，数据库中表无变化？ 关系建模或维度建模修改字段更新表后，但实际上数据库中物理表并无变化，这是因为未对数据表更新方式做配置，此选项默认为“不更新”。 配置数据表更新方式操作如下： 在DataArts Studio控制台首页，选择实例，单击“进入控

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00有一个半小时休息时 单击"确认”按钮提交数据 图7 新建班次 工作日历 不考虑休息日和节假日后有效工作日期称为工作日历，支持为各个生产车间人员、资源来维护工作日历 操作路径：【WEB】建模 > 日历主数据> 工作日历 新建工作日历： 进入功能界面后，单击“新建工作日历”按钮，进入新建界面

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建模 操作场景 本文指导您在应用设计态反向创建模型。 前提条件 已登录应用设计态。 已创建数据源和读取数据库数据。 操作步骤 在左侧导航栏中，选择“数据模型管理 > 反向建模”，进入反向建模页面。 找到需要建模的数据源，单击。 您也可以单击数据源的名称，在“查看数据源”窗口单击“建模”。

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预设数据集成、SQL、Shell等多种任务类型，通过任务间依赖完成复杂数据分析处理。 支持导入和导出作业。 资源管理 支持统一管理在脚本开发和作业开发使用到的file、jar、archive类型的资源。 作业调度 支持单次调度、周期调度和事件驱动调度，周期调度支持分钟、小时、天、周、月多种调度周期。 作业

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，挖掘和探索数据价值。 数据湖就是在这种背景下产生的。数据湖是一个集中存储各类结构化和非结构化数据的大型 数据仓库 ，它可以存储来自多个数据源、多种数据类型的原始数据，数据无需经过结构化处理，就可以进行存取、处理、分析和传输。数据湖能帮助企业快速完成异构数据源的联邦分析、挖掘和探索数据价值。

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，挖掘和探索数据价值。 数据湖就是在这种背景下产生的。数据湖是一个集中存储各类结构化和非结构化数据的大型数据仓库，它可以存储来自多个数据源、多种数据类型的原始数据，数据无需经过结构化处理，就可以进行存取、处理、分析和传输。数据湖能帮助企业快速完成异构数据源的联邦分析、挖掘和探索数据价值。

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、属性和关系勾勒出企业的业务信息蓝图，是IT和业务人员沟通的桥梁。逻辑数据模型是一组规范化的逻辑表结构，逻辑数据模型是根据业务规则确定的，关于业务对象、业务对象的数据项及业务对象之间关系的基本蓝图。 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

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、跨行和跨表的分析。支持数据的标准化，能够根据数据标准自动生成标准化的质量规则。支持周期性的监控。 业务指标监控 监控业务指标 数据质量监控 查看质量作业 步骤8：数据目录管理 在DataArts Studio数据目录模块中，您可以查看数据地图。 数据地图 查看业务资产和技术资产

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在新增数据集页面，设置数据集名称、选择数据类型、数据源和目录，单击“保存”。 图1 新建数据集 数据集名称：新建数据集的名称，用于标识该数据集。长度为1~60个字符，可包括中文、字母、数字及下划线。 数据类型：选择“关系型数据库”。 数据源：选择关系型数据库数据源中，创建的数据源。 目录：设置数

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Technical Metadata)和业务元数据（Business Metadata）。 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。 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，使得不懂计算机技

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开发人员和刚接触 GaussDB (DWS)的DBA参考。 加载数据。 导入数据介绍数据入库GaussDB(DWS)的方法和途径。 导入最佳实践提供有关快速高效数据导入的经验提示。 管理用户、组和数据库安全。 管理数据库安全涵盖数据库安全主题。 监控和优化系统性能。 系统表和系统视图

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