选择表模型 在设计 数据仓库 模型的时候，最常见的有两种：星型模型与雪花模型。选择哪一种模型需要根据业务需求以及性能的多重考量来定。 星型模型由包含数据库核心数据的中央事实数据表和为事实数据表提供描述性属性信息的多个维度表组成。维度表通过主键关联事实表中的外键。如图1。 所有的事实都必须保持同一个粒度。

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表设计最佳实践 使用分区表 分区表是把逻辑上的一张表根据某种方案分成几张物理块进行存储。这张逻辑上的表称之为分区表，物理块称之为分区。分区表是一张逻辑表，不存储数据，数据实际是存储在分区上的。分区表和普通表相比具有以下优点： 改善查询性能：对分区对象的查询可以仅搜索自己关心的分区，提高检索效率。

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增强可用性：如果分区表的某个分区出现故障，表在其他分区的数据仍然可用。 方便维护：如果分区表的某个分区出现故障，需要修复数据，只修复该分区即可。 GaussDB数据库 支持的分区表为一级分区表和二级分区表，其中一级分区表包括范围分区表、间隔分区表、列表分区表、哈希分区表四种，二级分区表包括范围

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删除表模型 功能介绍 在关系建模中删除一个表模型及其属性，包括逻辑实体和物理表。 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v2/{project_id}/design/table-model 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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200 表19 响应Body参数 参数 参数类型 描述 data data object data，统一的返回结果的最外层数据结构。 表20 data 参数 参数类型 描述 value TableModelVO object value，统一的返回结果的外层数据结构。 表21 TableModelVO

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数据应用系统的需求，再提炼数据集市的数据接口需求 目标表设计：即数据集市结果表设计，根据数据应用的需求进行数据表设计 数据源分析：主要分析数据仓库的数据如何满足集市的需要，即确定需要数据仓库的那些表数据，如果数据仓库没有，则需要数据仓库进行数据补充 数据仓库表与目标表字段进行映射，确定加工规则

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200 表20 响应Body参数 参数 参数类型 描述 data data object data，统一的返回结果的最外层数据结构。 表21 data 参数 参数类型 描述 value TableModelVO object value，统一的返回结果的外层数据结构。 表22 TableModelVO

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表设计最佳实践 选择存储模型 选择分布方式 选择分布列 使用局部聚簇 使用分区表 选择数据类型 查看表所在节点 父主题： 最佳实践

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表设计最佳实践 选择存储模型 使用局部聚簇 使用分区表 选择数据类型 父主题： 最佳实践

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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。 由于数据库规格要求HASH分布表的主键必须包含其分布列，因此在选择分布列时，也可以考虑选择表的主键作为分布键。 表1 常见的分布键及效果 分布键值 分布键分布均匀性 用户

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获取数据仓库的数据列表 功能介绍 获取数据仓库的数据列表 URI POST /v1.0/{project_id}/common/warehouses/{data_warehouse_id}/data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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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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数据仓库 表1 数据仓库权限 权限 对应API接口 授权项（Action） IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 获取数据仓库列表 GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses octopus:dataWarehouse:list

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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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参数 参数类型 描述 data data object 返回的数据信息。 表5 data 参数 参数类型 描述 value String 接口导出的表的DDL语句。 状态码： 400 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 错误码，如DS

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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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上图中，左上为行存表，右上为行存表在硬盘上的存储方式。左下为列存表，右下为列存表在硬盘上的存储方式。 GaussDB (DWS)表的行/列存储通过表定义的orientation属性定义。当指定orientation属性为row时，表为行存储；当指定orientation属性为colu

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维度建模是从分析决策的需求出发构建模型，它主要是为分析需求服务，因此它重点关注用户如何更快速地完成需求分析，同时具有较好的大规模复杂查询的响应性能。 多维模型是由数字型度量值组成的一张事实表连接到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。

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：选择表存储方式、压缩级别、分布方式、分布列以及使用分区表和局部聚簇等，从而实现表性能的优化。 选择存储方式 表的存储模型选择是表定义的第一步。业务属性是表的存储模型的决定性因素，根据下表选择适合当前业务的存储模型。 一般情况下，如果表的字段比较多（大宽表），查询中涉及到的列不多

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避免使用分区表，如有需要，可以使用多个独立的表代替。 分区表的缺点： DDL操作需要锁定所有分区，导致所有分区上操作都被阻塞。 当表数据量较大时，对分区表进行DDL或其他运维操作难度大风险高。 分区表使用较少，存在未知风险。 当单台 服务器 性能无法满足时，对分区表进行分拆的成本较高。

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“任务创建”界面中填入连接类型、数据连接、数据库、表、采集策略等配置，单击“下一步”保存。 图5 采集任务4 任务创建完成后，“任务管理”界面中显示刚才创建的任务。 图6 采集任务5 单击操作栏中“运行”按钮运行任务元数据采集。 图7 采集任务6 DWI层、DWR层元数据采集，采用发布数据模型的时候采集的方式。 DM层元数据按需采集。

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