决策表的名称，即在创建决策表时配置的名称。 标签 决策表的展示标签，即在创建决策表时配置的标签。 描述 决策表的描述信息。 最后修改人 最近一次修改决策表的用户名。 最后修改时间 最近一次修改决策表的时间。 操作 ：单击该按钮，可进入决策表的编辑器。如果决策表有多个版本，则进入处于启用状态的决策表编辑器；如果多个

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以DWS的SQL作为上层应用的统一入口，应用开发人员使用熟悉的SQL语言即可访问所有数据。 实时交互分析 针对即时的分析需求，分析人员可实时从大数据平台中获取信息。 弹性伸缩 增加节点，即可扩展系统的数据存储能力和查询分析的性能，可支持PB级数据的存储和计算。 增强型ETL和实时BI分析 数据仓库 在整个B

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决策表”，单击表头后的，可对决策表进行排序，也可启用/禁用对策表。 图1 决策表管理 表1 “决策表管理”页签说明 参数名 参数说明 名称 决策表的名称。 在创建决策表时配置的名称。 标签 决策表的展示标签。 在创建决策表时配置的标签。 描述 决策表描述信息。 最后修改人 最近一次修改决策表的用户名。 最后修改时间

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不属于数据平台上线的必要条件。 数据应用集成实施： 数据应用集成实施的目标是将多个数据应用进行打通组合，以实现数据的无缝流动和共享。这涉及到将不同的数据应用系统进行整合，确保它们能够相互协作，实现数据的互通。通过数据应用集成实施，企业可以消除数据孤岛，提高数据的可访问性和可用性，从而更好地支持业务决策和运营。

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为任务的组成部分。通过定义任务的触发条件、依赖关系和执行顺序，可以实现复杂的数据处理流程，并确保每个作业在正确的时间和顺序下执行。 此外，作业还可以调用自定义脚本，以实现更高级的调度和编排功能。通过这样的集成，可以进一步提升作业调度的灵活性和可扩展性，满足不同业务场景下的需求。

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以 GaussDB (DWS) 的SQL作为上层应用的统一入口，应用开发人员使用熟悉的SQL语言即可访问所有数据。 实时交互分析 针对即时的分析需求，分析人员可实时从大数据平台上获取信息。 弹性伸缩 增加节点，即可扩展系统的数据存储能力和查询分析的性能，可支持PB级数据的存储和计算。 增强型ETL和实时BI分析

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引起的问题代价要高得多。下面给出影响系统性能的几个因素： 体系架构设计：影响性能的决定性因素，需要在设计之初考虑 实现方案设计：影响性能的主要因素，在不改变整体架构的情况下可以修改 编码实现：目前情况下是重要因素，也是可以不断改进的因素 系统或组件的性能问题，对外的表象上反应为：

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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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使用物理板+即时贴的方式进行影响地图的设计，因此，原本因为物理空间受限以及可读性原因存在的物理白板的弊端，反而可以作为细化程度的一个有效限制原则（正如著名的两个披萨原则）：以物理墙/白板为影响地图的最大边界。 相对于我们通常关心的业务功能/营销活动，即影响地图的第四层What，我

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model_input_features_col - 特征向量的列名 prediction_col - 训练模型时，预测结果对应的列名，默认为"prediction" max_depth - 树的最大深度，默认为5 max_bins - 特征分裂时的最大分箱个数，默认为32 min_instances_per_node

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*责任人 流程的责任人，可以手动输入名字或直接选择已有的责任人。 描述 流程的描述信息。 上传模板，单击添加文件，选择填写后的流程模板，然后上传文件即可。 图3 流程设计3 导入参数配置说明 表3 参数配置说明 参数名 说明 更新已有数据 如果所要导入的流程，在规范设计中已经存在，是否更新已有的流程。支持以下选项：

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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 适用场景 行存 点查询(返回记录少，基于索引的简单查询)。

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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：

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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

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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

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点击创建好的部署架构，进入“图形化配置”页面，点击华为云服务的图标，选择云服务的规格配置信息。 配置好规格的云服务的图标底色，相比未配置规格的云服务图标，底色会发生变化，通过该方法可以直观的看出遗漏了哪些云服务未配置规格。 如下图所示：未配置规格的图标底色为红色，已配置规格的图标底色为蓝色。

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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

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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：

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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：

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最小化身份：尽可能减少非必要的系统管理员，定时清理过期的身份。 最小化权限：给予用户或实体最小必要权限来执行其工作，以降低潜在的安全风险。 最小化暴露面：对不同的访问区域和访问对象，仅暴露最小的服务端点和最少的服务应用接口。 最小化凭证：尽量消除对长期的、静态凭证的依赖。 数据安全保护原则（Data

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