ClickHouse宽表设计 ClickHouse宽表设计原则 ClickHouse表字段设计 ClickHouse本地表设计 ClickHouse分布式表设计 ClickHouse分区设计 ClickHouse索引设计 父主题： ClickHouse数据库设计

查看更多 →

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

查看更多 →

模型设计 如何创建连线关系 如何快速复制元素 如何表示父子关系 如何实现图与图之间的关联跳转 如何添加元素属性和方法 顺序图怎么连线 如何编辑顺序图中的操作符 如何查看和修改模型图类型

查看更多 →

模型设计 总览 数据模型图谱 数据模型管理 数据看板

查看更多 →

模型设计 关系建模 维度建模 父主题： 数据架构组件

查看更多 →

您可以在画布区域内优化展示实体之间的关系。 图6 实体设计优化 导出实体和关系 支持导出所有实体和关系或者当前所选主题的实体和关系为Excel表。导出的实体支持导入到 DataArts Studio 。 图7 导出逻辑实体 父主题： 信息架构设计

查看更多 →

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

查看更多 →

领域模型设计 以下为4个种子场景可以泛化的参数及范围，请确保在编写odr文件时各参数在以下描述范围内。 straight城区直行 merge匝道合流 split匝道分流 junction路口 父主题： 静态场景（地图）

查看更多 →

表中的“学号”属性为学生表的主键。则子逻辑实体应为“成绩表”，对应父逻辑实体应为“学生表”。 子逻辑实体属性FK 选择子逻辑实体属性，FK表示外键Foreign Key。该子逻辑实体的属性应为父逻辑实体的外键。 例如，对于根据3NF范式设计的“成绩表”和“学生表”，成绩表中的“学

查看更多 →

属性为学生表的主键。则子表应为“成绩表”，对应父表应为“学生表”。 子表字段FK 选择子表的字段，FK表示外键Foreign Key。该子表的字段应为父表的外键。 例如，对于根据3NF范式设计的“成绩表”和“学生表”，成绩表中的“学号”属性为学生表的主键。则此子表字段FK应为“成绩表”的“学号”。

查看更多 →

手动新建表 在表字段界面创建该表的字段，包含字段名称、字段英文名称、数据类型、数据长度、是否主键、是否分区等字段后，点击确定。 不同的数据库类型在创建表时需要选择的表类型和分桶类型不一样。如DWS支持创建ROW、COLUMN和VIEW类型的表。 DWR层区分维度表和事实表。 表字

查看更多 →

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)。

查看更多 →

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：

查看更多 →

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：

查看更多 →

化，提高集群的性能和可支持的并发度。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 存储类型

查看更多 →

【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）。 增、删、改操作较多的场景。 列存 统计分析类查询 （关联、分组操作较多的场景）。

查看更多 →

le占用了大量宝贵的网络资源，减小不必要的数据shuffle，可以减少网络压力，使数据的处理本地化，以提高集群的性能和可支持的并发度。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。 选择分布方案 表的分布方式的选择如表2 表的分布方式及使用场景所示。

查看更多 →

化，提高集群的性能和可支持的并发度。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

查看更多 →

用了大量宝贵的网络资源，减小不必要的数据shuffle，可以减少网络压力，使数据的处理本地化，以提高集群的性能和可支持的并发度。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。 选择分布方案 表的分布方式的选择如表1所示。 表1 表的分布方式及使用场景

查看更多 →

设置分析报表的分类，便于日后按分类查找报表。 图3 账表分类 在账表分类上新建报表，设置报表编码、名称等信息。 图4 新建账表 新建报表后报表是没有样式的，还需要针对新建的报表设计该报表的格式。设计格式之初，首先选择合适的数据模型，然后进行报表格式设计。 图5 数据模型选择 根据

查看更多 →

云应用模型设计器 概述 创建设计器实例 编辑设计器实例 浏览架构图 导出架构图 导出CAM模板 查看资源价格清单 导出资源价格清单 另存设计器模板 父主题： 云应用模型（公测）

查看更多 →