模型设计 如何创建连线关系 如何快速复制元素 如何表示父子关系 如何实现图与图之间的关联跳转 如何添加元素属性和方法 顺序图怎么连线 如何编辑顺序图中的操作符 如何查看和修改模型图类型

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模型设计 总览 数据模型图谱 数据模型管理 数据看板

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模型设计 逻辑模型 关系建模 维度建模 数据集市 父主题： 数据架构

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逻辑模型设计 逻辑模型设计用于定义和描述数据之间的逻辑关系。解决方案工作台支持创建逻辑实体并配置逻辑实体间的关系，支持从文件导入逻辑模型，支持导出逻辑模型。 创建逻辑模型 架构师进入到对应空间和方案后，选择对应信息架构的逻辑模型设计，点击“新建”按钮，填写模型名称和描述(非必填)，点击确认。

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物理模型设计 物理模型是对真实数据库的描述，即根据逻辑模型对应到具体的数据模型的机器实现。解决方案工作台支持多种数据库类型的物理模型，支持从逻辑实体新建物理模型表/从文件导入，支持导出文件等。 创建物理模型 架构师进入到对应空间和方案后，选择对应信息架构的物理模型设计。 点击“新

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领域模型设计 以下为4个种子场景可以泛化的参数及范围，请确保在编写odr文件时各参数在以下描述范围内。 straight城区直行 merge匝道合流 split匝道分流 junction路口 父主题： 静态场景（地图）

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步骤4：业务设计 步骤1：基本配置、步骤2：框架配置和步骤3：生成策略中参数，只需要用户根据自身业务直接在界面进行勾选配置。而业务设计需要用户根据实际的需求，进行业务模型的设计和配置。 例如，创建一个简单的订单系统，订单系统中包括用户（User）、订单（Order）和订单详情（O

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步骤1：流程设计 本入门指南以某市出租车出行数据为例，统计某出租车供应商2017年度的运营数据。基于需求分析和业务调研， 数据治理 业务流程设计如图1所示，后续的数据治理操作均基于本业务流程完成。 图1 流程设计 需求分析 通过需求分析，可以提炼出数据治理流程的实现框架，支撑具体数据治理实施流程的设计。

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中存在的MOR和COW两种模型中，MOR表的流式读写性能相对较好，因此在流式计算场景下采用MOR表模型。关于MOR表在读写性能的对比关系如下： 对比维度 MOR表 COW表 流式写 高 低 流式读 高 低 批量写 高 低 批量读 低 高 实时入湖，表模型采用MOR表。 实时入湖一

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完成映射的配置后，出租车行程数据表配置完成，单击“保存”。 模型创建好之后，勾选已创建的模型，选择“更多 > 导出”，然后在弹出框中选中“表”并单击“确定”，可以将整个模型导出。参考同样的方法导出模型“sdi”。导出后的模型，可以作为备份，今后可用于模型导入。 图33 导出模型 发布表模型。 发布2中通过逆向数据库

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式，常见的有星座模型、雪花模型等，只需要按实际应用需要设计、开发即可。 设计步骤 图8 设计步骤 应用需求分析：这部分主要针对数据应用系统所需要的数据范围及指标来确定，因此是先分析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

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支持各种字符，长度不能超过1024个字符。 模型类型 数据实体的模型类型，只支持“扩展模型”。 父模型 WfBusinessSeq：申请单对象 WfFormdata：表单对象 WfBusinessObject：评审对象 模型分类 提供系统配置模型和业务数据模型，当前只支持选择“业务数据模型”，且不可修改。 表名称

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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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DataArts Studio 数据治理流程 主流程 说明 子任务 操作指导 步骤1：流程设计 在使用DataArts Studio前，您需要进行业务调研和需求分析设计。 需求分析、业务调研与业务流程设计 需求分析 业务调研 步骤2：数据准备 如果您是第一次使用DataArts Studio，请先完成创建DataArts

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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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创建逻辑模型：在物理模型开发之前，通常需要先创建逻辑模型。逻辑模型是基于业务需求和数据分析结果设计的模型，它描述了数据之间的关系和业务规则。逻辑模型可以使用实体关系图（ER图）或其他建模工具进行设计和表示。在创建逻辑模型时，需要考虑数据的实体、属性、关系和约束等。 转化物理模型：一旦

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的，先设计概念模型，再进一步细化设计出逻辑模型，最后设计物理模型。 物理模型：是在逻辑数据模型的基础上，考虑各种具体的技术实现因素，进行数据库体系结构设计，真正实现数据在数据库中的存放，例如：所选的数据仓库是DWS或 DLI 。 维度建模 维度建模是从分析决策的需求出发构建模型，它主

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