，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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连接类型有效。 更新已有表 在导入时，只有创建或更新操作，不会删除已有的表。 不更新：如果表已存在，将直接跳过，不更新。 更新：如果表已存在，更新已有的表信息。如果表处于“已发布”状态，表更新后，您需要重新发布表，才能使更新后的表生效。 名称来源 逆向后表名称/字段名称的来源，可

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200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 dimensions Array of AgentDimension objects 维度信息 数组长度：0 - 2147483647 count Integer 维度信息总数 最小值：0 最大值：2147483647 表5 AgentDimension

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该指标用于统计主机上磁盘的读写状态。 0、1 0表示读写 1表示只读 无 磁盘使用率（aom_node_disk_usage） 已使用的磁盘空间占总的磁盘空间容量百分比。 0～100 百分比（%） 表2 文件系统指标维度 维度 说明 clusterId 集群ID。 clusterName

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E: 维度表 DIMENSION_TABLE_ATTRIBUTE: 维度属性 DIRECTORY: 目录 FACT_ATTRIBUTE: 事实表属性 FACT_DIMENSION: 事实表维度 FACT_ LOG IC_TABLE: 事实表 FACT_MEASURE: 事实表度量 FUNCTION:

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前6条账单将会在账单概览页面的多维度汇总表格卡片中展示。 系统预置的6条账单名称无法修改。 系统预置的6条账单无法删除。 多维度汇总列表 在“多维度汇总账单”页面选择“账期”，在“我的账单”中选择要查看的账单，多维度汇总列表中将展示满足条件的账单数据。 图1 多维度汇总列表示例 表1 示例说明 序号

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≥0 个/秒（Packet/s） 状态（aom_process_status） 该指标用于统计Docker容器状态是否正常。 0、1 0表示正常 1表示异常 无 workingset的使用率（aom_container_memory_workingset_usage） 该指标用于统计该内存workingset的使用率。

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的身份认证和权限管理。 监控审计相关工具平台接入业务系统和管理平台，实现对数据安全风险的实时监控，并能进行统一审计。 日志管理平台收集并分析所有业务系统和管理平台的日志，并统一日志规范以支持后续的风险分析和审计等工作。 安全及合规评估相关工具平台主要用于综合评估数据安全现状和合规风险。

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类的查询等。 库表管理中表的列表页面，表类型为Managed的即代表 DLI 表。 OBS表 OBS表的数据存储在OBS上，适用于对时延不敏感的业务，如历史数据统计分析等。 OBS表通常以对象的形式存储数据，每个对象包含数据和相关的元数据。 库表管理中表的列表页面，表类型为Exter

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查询成功后，返回结果信息的对象。 该数组中对象的参数说明请参见表4。 说明： 当前字段为兼容8.13及其之前版本接口响应参数使用。 4 resultDesc Object 查询成功后，返回结果信息的对象。 该对象的参数说明请参见表4。 表4 resultDesc/resultDatas对象参数说明

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该接口的响应消息体参数说明请参见表3。 表3 消息体参数说明 参数名 数据类型 说明 result string 查询结果。取值如下： 0：成功 非0：失败 失败的原因说明请参见错误码参考。 resultDatas Object 查询成功后，返回结果信息的对象。 该对象的参数说明请参见表4。 表4 resultDatas对象参数说明

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地化，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，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

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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。 在 DataArts 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。

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按需计费 GaussDB (DWS)按秒计费，每一个小时整点结算一次费用，您可以在流水账单中核对每一个计费周期的信息是否和实际相符，具体如下表所示。 表1 节点费用明细账单 产品类型 数据仓库服务 DWS 产品 数据仓库服务集群 计费模式 按需 消费时间 2023/06/19 14:00:00 ~ 2023/06/19

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MergeTree ClickHouse拥有非常庞大的表引擎体系，MergeTree作为家族系统最基础的表引擎，提供了数据分区、一级索引和二级索引等功能。在创建表的时候需要指定表引擎，不同的表引擎会决定一张数据表的最终“性格”，比如数据表拥有何种特性、数据以何种形式被存储以及如何被加载。

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://${ip}:${port}/${dbName} 。 connector.table 是 操作的表名。如果该DWS表在某schema下，则格式为：'schema\".\"具体表名'，具体可以参考示例说明。 connector.driver 否 jdbc连接驱动，默认为: org

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b://${ip}:${port}/${dbName}。 connector.table 是 操作的表名。如果该DWS表在某schema下，则格式为：'schema\".\"具体表名'，具体可以参考示例说明。 connector.driver 否 jdbc连接驱动，默认为: org

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序开发人员或DBA，提供设计、构建、查询和维护数据仓库所需的信息。 数据库基本操作 创建和管理数据库 创建和管理表 管理用户及权限 配置GUC参数 用户自定义函数 PostGIS空间数据库扩展 全文检索 SQL语法参考 存储过程 系统表和视图 导入/导出数据 从OBS导入数据到集群

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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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MergeTree ClickHouse拥有非常庞大的表引擎体系，MergeTree作为家族系统最基础的表引擎，提供了数据分区、一级索引和二级索引等功能。在创建表的时候需要指定表引擎，不同的表引擎会决定一张数据表的最终“性格”，比如数据表拥有何种特性、数据以何种形式被存储以及如何被加载。

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://${ip}:${port}/${dbName} 。 connector.table 是 操作的表名。如果该DWS表在某schema下，则格式为：'schema\".\"具体表名'，具体可以参考示例说明。 connector.driver 否 jdbc连接驱动，默认为: org

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