为解决企业的数据集成与分析问题， 数据仓库 之父比尔·恩门于1990年提出数据仓库（Data Warehouse）。数据仓库主要功能是将OLTP经年累月所累积的大量数据，通过数据仓库特有的数据储存架构进行OLAP，最终帮助决策者能快速有效地从大量数据中，分析出有价值的信息，提供决策支持。自从数据仓库出现之后

查看更多 →

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 BY条件。维度多数具有层级结构，如：地理维度(其中包括国家、地区、省以及城

查看更多 →

系统自动生成策略包括哪些防护规则？ 在添加防护网站进行“策略配置”时，您可以选择已创建的防护策略或默认的“系统自动生成策略”，系统自动生成的策略相关说明如表1所示。 入门版、标准版只能选择“系统自动生成策略”。 您也可以在 域名 接入后根据防护需求配置防护规则。 表1 系统自动生成策略说明

查看更多 →

RES的离线数据源包括什么？ 离线数据包括如下几张表： 用户属性表 物品属性表 用户操作行为表 每张表的字段描述和规范详情请参见《推荐系统用户指南》中准备离线数据源章节。 父主题： 数据源

查看更多 →

流程设计 宏观层面：重点是组织架构与流程架构匹配，组织设置必须支撑流程价值实现，组织职责必须清晰具体，不能有重叠、空白、过多、过少； 微观层面：看流程角色职责是否通过岗位职责的设置有效落实，岗位职责与其匹配的流程角色职责相符。 单击左侧导航栏“流程设计”并进入流程设计页面。 图1

查看更多 →

设计中心 解决方案工作台提供设计引擎，用户可在线进行解决方案技术架构设计（含集成架构、部署架构）、信息架构设计。 技术架构设计 信息架构设计 父主题： 标准空间

查看更多 →

设计原则 以下是常用的性能优化指导原则： 中心化原则：识别支配性工作量负载功能，并使其处理过程最小化，把注意力集中在对性能影响最大的部分进行提升。 本地化原则：选择靠近的活动、功能和结果的资源；避免通过间接的方式去达到目的，导致通信量或者处理量大辐增加，性能大辐下降。 共享资源：

查看更多 →

设计优化 PERF05-01 设计优化 父主题： PERF05 性能优化

查看更多 →

设计原则 由于故障不可避免，如硬件故障、软件错误、网络延迟、突发流量等，因此在设计高可用应用系统时，必须考虑所有的硬件及系统包括的软件都可能会失效，包括IaaS、PaaS、SaaS及应用系统本身。韧性设计的目标不是试图防止这些故障的发生，而是为了在这些故障发生时，能最大程度地减轻

查看更多 →

设计原则 国际标准化组织（ISO）对计算机系统安全的定义为：确保信息资产（包括硬件、软件、网络、数据等）受到保护，以确保其机密性、完整性和可用性。计算机系统安全的目标是保护信息系统免受未经授权的访问、使用、披露、破坏、修改、中断或不可用的威胁，同时确保信息系统能够持续地提供服务。

查看更多 →

设计架构 在架构设计阶段伙伴架构师完成集成架构设计和资源清单配置。 创建技术架构 集成架构设计详细操作步骤参见集成架构设计。 伙伴架构师用户登录解决方案工作台，进入工作空间--》选择需要设计的方案--》点击“更多”下拉框--》点击“设计”，即可跳转到架构“设计中心”的页面。 图1

查看更多 →

约束设计 DEFAULT和NULL约束 【建议】如果能够从业务层面补全字段值，则不建议使用DEFAULT约束，避免数据加载时产生不符合预期的结果。 【建议】给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束，优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 【建议】给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

查看更多 →

VN设计 通过对不同的业务划分为不同的VN，实现生产业务、办公业务、多媒体业务的同类型业务正常互通，不同类型业务隔离不互通。 同时为生产、办公、多媒体、等不同业务分配不同比例带宽，保障网络拥塞时各业务流量都能得到调度。 父主题： 用户业务设计

查看更多 →

约束设计 DEFAULT和NULL约束 如果能够从业务层面补全字段值，那么，不建议使用DEFAULT约束，避免数据加载时产生不符合预期的结果。 给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束，优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

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 →

约束设计 DEFAULT和NULL约束 【建议】如果能够从业务层面补全字段值，那么，就不建议使用DEFAULT约束，避免数据加载时产生不符合预期的结果。 【建议】给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束，优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 【建议】给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

查看更多 →

表设计 GaussDB 是分布式架构。数据分布在各个DN上。总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 【关注】将表数据均匀分布在各个DN上。数据均匀分布，可以防止数据在部分DN上集中分布，从而导致因存储倾斜造成集群有效容量下降。通过选择合适的分布列，可以避免数据倾斜。 【关注】将表

查看更多 →

为解决企业的数据集成与分析问题，数据仓库之父比尔·恩门于1990年提出数据仓库（Data Warehouse）。数据仓库主要功能是将OLTP经年累月所累积的大量数据，通过数据仓库特有的数据储存架构进行OLAP，最终帮助决策者能快速有效地从大量数据中，分析出有价值的信息，提供决策支持。自从数据仓库出现之后

查看更多 →

提供大数据平台的设计服务 适用于客户的计算资源CPU核数在480U以内 大数据平台设计服务-中规模 提供大数据平台的设计服务 适用于客户的计算资源CPU核数在480-1000U之间 大数据平台设计服务-大规模 提供大数据平台的设计服务 适用于客户的计算资源CPU核数在1000U以上 数据治理 样板点建设服务

查看更多 →

01-02 数据库 数据模型设计规范 数据模型设计规范 基础库数据模型 基础库数据模型 第1部分：综合人口模型设计 基础库数据模型 第2部分：综合法人模型设计 基础库数据模型 第3部分：社会信用模型设计 基础库数据模型 第4部分：电子证照模型设计 基础库数据模型 第5部分：自然资源和空间地理技术规范

查看更多 →