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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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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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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在企业经营分析中，把规模庞大的业务数据导入到云数据仓库ClickHouse，对数亿记录或更大规模的大宽表和数百维度的查询，都能在亚秒级内响应，得到查询结果。让客户随时进行个性化统计和不间断的分析，辅助商业决策。 访客来源分析展示。 通过批量离线计算对用户访问日志中的用户行为进行关联，生成

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查找表模型列表 功能介绍 通过中英文名称、创建者、审核人、状态、修改时间分页查找关系建模中的表模型信息，包括逻辑实体、物理表和其属性。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/design/table-model 表1 路径参数 参数 是否必选

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具体操作请参考《微服务引擎用户指南》、《云容器引擎快速入门》、《 MapReduce服务 用户指南》。 设计器支持资源 设计器集合各资源，目前支持的资源如表1所示。 表1 支持资源列表 资源类型 资源名称 计算 弹性云服务器 E CS 裸金属服务器 BMS 镜像服务 IMS 函数工作流

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情请参见表1。 标准数仓（DWS 2.0）本地盘规格，该规格存储容量固定，不能够进行磁盘扩容，只能进行节点扩容，规格详情请参见表2。 步长指在集群变配过程中增大或减小磁盘大小的间隔大小。用户在操作时需要按照对应规格的存储步长来选择。 表1 标准数仓（DWS 2.0）云盘规格 规格名称

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IoT数仓：在标准数仓基础上，提供高效的时序计算和IoT分析能力，支持实时和历史数据关联，内置时序算子，最高40x压缩。适用于物联网IoT等实时分析场景。 GaussDB(DWS)数仓之间暂不支持互相访问，用户可通过创建的OBS外表，将两个数据库关联在同一个数据目录下进行数据查询。 功能特性对比 表1 功能特性对比

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能；同时由于Flink冷启动的时候需要遍历全表数据，大数据量也会导致Flink作业启动缓慢。因此基于简化使用的角度，针对大数据量的表，可以通过采用Bucket索引来避免状态后端的复杂调优。 如果Bucket索引+分区表的模式无法平衡Bueckt桶过大的问题，还是可以继续采用Fli

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视图和关联表设计 视图设计 【建议】除非视图之间存在强依赖关系，否则不建议视图嵌套。 【建议】视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计 【建议】表之间的关联字段应该尽量少。 【建议】关联字段的数据类型应该保持一致。 【建议】关联字段在命名上，尽可能体现出明显的关联关系。例如，采用同样名称来命名。

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视图和关联表设计 视图设计 【建议】除非视图之间存在强依赖关系，否则不建议视图嵌套。 【建议】视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计 【建议】表之间的关联字段应该尽量少。 【建议】关联字段的数据类型应该保持一致。 【建议】关联字段在命名上，尽可能体现出明显的关联关系。例如，采用同样名称来命名。

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ClickHouse本地表设计 规则 单表（分布式表）的记录数不要超过万亿，对于万亿以上表的查询，性能较差，且集群维护难度变大。单表（本地表）不超过百亿。 表的设计都要考虑到数据的生命周期管理，需要进行TTL表属性设置或定期老化清理表分区数据。 单表的字段建议不要超过5000列。

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视图和关联表设计 视图设计 除非视图之间存在强依赖关系，否则不建议视图嵌套。 视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计 表之间的关联字段应该尽量少。 关联字段的数据类型应该保持一致。 关联字段在命名上，应该可以明显体现出关联关系。例如，采用同样名称来命名。 父主题： 数据库对象设计

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视图和关联表设计 视图设计 【建议】除非视图之间存在强依赖关系，否则不建议视图嵌套。 【建议】视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计 【建议】表之间的关联字段应该尽量少。 【建议】关联字段的数据类型应该保持一致。 【建议】关联字段在命名上，应该可以明显体现出关联关系。例如，采用同样名称来命名。

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视图和关联表设计 视图设计 除非视图之间存在强依赖关系，否则不建议视图嵌套。 视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计 表之间的关联字段应该尽量少。 关联字段的数据类型应该保持一致。 关联字段在命名上，应该可以明显体现出关联关系。例如，采用同样名称来命名。 父主题： 数据库对象设计

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获取模型列表 功能介绍 获取模型列表。 URI GET /v1/{project_id}/drug-models 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，您可以从获取项目ID中获取。 最小长度：1 最大长度：128 表2 Query参数

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排序方式，可选“asc”或“desc”，代表递增排序及递减排序，默认是“desc”。 workspace_id 否 String 工作空间ID，默认为“0”。 表2 get_model_list打印参数说明 参数 参数类型 描述 total_count Integer 不分页的情况下，符合查询条件的总模型数量。 count

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当指定Hudi的索引类型为Global索引类型时，Hudi支持跨分区进行数据更新，但Global索引性能较差一般不建议使用。 建议 事实表采用日期分区表，维度表采用非分区或者大颗粒度的日期分区 是否采用分区表要根据表的总数据量、增量和使用方式来决定。从表的使用属性看事实表和维度表具有的特点：

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视图和关联表设计 视图设计 除非视图之间存在强依赖关系，否则不建议视图嵌套。 视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计 表之间的关联字段应该尽量少。 关联字段的数据类型应该保持一致。 关联字段在命名上，应该可以明显体现出关联关系。例如，采用同样名称来命名。 父主题： 数据库对象设计

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视图和关联表设计 视图设计 【建议】除非视图之间存在强依赖关系，否则不建议视图嵌套。 【建议】视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计 【建议】表之间的关联字段应该尽量少。 【建议】关联字段的数据类型应该保持一致。 【建议】关联字段在命名上，应该可以明显体现出关联关系。例如，采用同样名称来命名。

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视图和关联表设计 视图设计 除非视图之间存在强依赖关系，否则不建议视图嵌套。 视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计 表之间的关联字段应该尽量少。 关联字段的数据类型应该保持一致。 关联字段在命名上，应该可以明显体现出关联关系。例如，采用同样名称来命名。 父主题： 数据库对象设计

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