逻辑解码 逻辑解码概述 使用SQL函数接口进行逻辑解码 父主题： 逻辑复制

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逻辑集群 GS_271180008 错误码： database locale is incompatible with operating system. 解决方案：使用其他语言环境重新创建数据库或安装缺失的语言环境。 level： FATAL

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逻辑复制 GS_152150028 错误码： permission denied to change owner of publication %s. 解决方案：FOR ALL TABLES发布的owner必须是系统管理员。 level： ERROR GS_152150029 错误码：

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逻辑复制 逻辑解码

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逻辑解码 逻辑解码概述 逻辑解码选项 使用SQL函数接口进行逻辑解码 使用流式解码实现数据逻辑复制 父主题： 逻辑复制

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逻辑复制 逻辑解码 使用逻辑复制工具复制数据

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逻辑函数 表1 逻辑函数 SQL函数 返回类型 描述 boolean1 OR boolean2 BOOLEAN 如果 boolean1 为 TRUE 或 boolean2 为 TRUE 返回 TRUE。支持三值逻辑。 例如 true || Null(BOOLEAN) 返回 TRUE。

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生成逻辑日志。目标数据库解析逻辑日志以实时进行数据复制。具体如图1所示。逻辑复制降低了对目标数据库的形态限制，支持异构数据库、同构异形数据库对数据的同步，支持目标库进行数据同步期间的数据可读写，数据同步时延低。 图1 逻辑复制 逻辑复制由两部分组成：逻辑解码和数据复制。逻辑解码会

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逻辑复制 逻辑解码

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标数据库解析逻辑日志以实时进行数据复制。具体如图 逻辑复制所示。逻辑复制降低了对目标数据库的形态限制，支持异构数据库、同构异形数据库对数据的同步，支持目标库进行数据同步期间的数据可读写，数据同步时延低。 图1 逻辑复制 逻辑复制由两部分组成：逻辑解码和数据复制。逻辑解码会输出以事

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单击逻辑场景名称后操作栏内的“ 删除”，删除该场景。 勾选多个逻辑场景前勾选框，单击场景列表上方的“删除”，可批量删除场景。 说明： 被任务使用的逻辑场景不可被删除。 编辑逻辑场景 单击操作栏中的“编辑”，可编辑逻辑场景基本信息。 查看逻辑场景详情 单击逻辑场景名称，可查看逻辑场景详情。 基本信息：场景名称、创建时间，解析状态等信息。

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术资产呈现。同时支持采集规范设计创建的数据模型，作为业务资产呈现，并与技术资产自动关联。规范设计中创建的指标也会采集并作为指标资产呈现。 图1 数据地图 元数据采集 元数据（Metadata）是关于数据的数据。在 数据仓库 系统中，元数据可以帮助数据仓库管理员和开发人员非常方便地找到

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数据使能技术架构设计 数据使能技术架构设计 套 数据使能技术平台集成实施 数据使能技术平台集成实施 套 IT数采集成实施 套 OT数采集成实施 套 数据使能方案设计 数据湖 治理方案设计-基础包 套 数据湖治理方案设计-增量包 套 ITOT融合方案设计 套 数智融合方案设计 套 数据使能方案实施

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可视化、标准化数据模型开发，定位于 数据治理 流程设计落地阶段，输出成果用于指导开发人员实践落地数据治理方法论。 准备工作 添加审核人 管理配置中心 主题设计 主题设计 标准管理 新建码表并发布 新建数据标准并发布 关系建模 关系建模：新建SDI层和DWI层两个模型 维度建模 维度建模：在DWR层新建并发布维度

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依据华为数据架构方法论，通过业务分析，设计生产工艺领域主题域分组/主题域/业务对象/逻辑实体/属性等5层数据资产目录； 完成生产工艺领域核心数据概念模型、逻辑实体及逻辑模型设计； 完成核心数据数据标准设计，包含业务标准、技术标准等 基于所设计资产目录及模型，完成华为DGC平台元数据注册与使用验证。

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。 以人口逻辑模型为例： 单击逻辑模型下面加号，进入新建页面，输入模型名称为“人口”，单击确定。 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

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式、值域是数据交换的基础，它们用于描述表的字段元信息，规范字段所存储的数据信息。 数据标准 关系建模 支持逻辑模型设计、物理模型设计、逆向数据库、关联质量规则、导入导出模型、查看表。 关系建模 维度建模 维度是用于观察和分析业务数据的视角，支撑对数据汇聚、钻取、切片分析，用于SQL中的GROUP

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依据华为数据架构方法论，通过业务分析，设计生产工艺领域主题域分组/主题域/业务对象/逻辑实体/属性等5层数据资产目录； 完成生产工艺领域核心数据概念模型、逻辑实体及逻辑模型设计； 完成核心数据数据标准设计，包含业务标准、技术标准等 基于所设计资产目录及模型，完成华为DGC平台元数据注册与使用验证。

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按照传统的定义，元数据（Metadata）是关于数据的数据。元数据打通了源数据、数据仓库、数据应用，记录了数据从产生到消费的全过程。元数据主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及ETL的任务运行状态。在数据仓库系统中，元数据可以帮助数据仓库管理员和开发人员非常方便地找到其所关心的数据

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数据仓库规格 GaussDB (DWS)的规格按照产品类型分为标准数仓、实时数仓和IoT数仓。其中实时数仓还包含单机版模式。各产品类型的不同差异，详情请参见数据仓库类型。 标准数仓（DWS 2.0）规格 标准数仓（DWS 2.0）云盘规格，该规格弹性伸缩，无限算力、无限容量，规格详情请参见表1。

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数据仓库类型 产品类型概述 标准数仓（DWS 2.0）：面向数据分析场景，为用户提供高性能、高扩展、高可靠、高安全、易运维的企业级数仓服务，支持2048节点、20PB级超大规模数据分析能力。支持冷热数据分析，存储、计算弹性伸缩，并按需、按量计价，为用户提供弹性灵活、极致性价比的体

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