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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故障对系统造成的影响，并持续稳定地运行，建议遵循以下设计原则。 高可用设计 单点故障会导致整个系统崩溃、主要功能受到影响、任务延误的系统轻度损坏或存在较大的故障隐患，因此系统的高可用设计非常关键。 高可用设计的主要手段是冗余，甚至是多级冗余的组合，包括异地容灾方式保证灾难情况下无单点：

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设计优化 PERF05-01 设计优化 父主题： PERF05 性能优化

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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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指标是衡量目标总体特征的统计数值，是能表征企业某一业务活动中业务状况的数值指示器。指标一般由指标名称和指标数值两部分组成，指标名称及其涵义体现了指标质的规定性和量的规定性两个方面的特点，指标数值反映了指标在具体时间、地点、条件下的数量表现。 度量 度量是用于衡量业务状况的可量化的数值表现，通

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体，并描述这些实体间的关系。 逻辑模型：是概念模型的进一步细化，通过实体、属性和关系勾勒出企业的业务信息蓝图，是IT和业务人员沟通的桥梁。逻辑数据模型是一组规范化的逻辑表结构，逻辑数据模型是根据业务规则确定的，关于业务对象、业务对象的数据项及业务对象之间关系的基本蓝图。 物理模型

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OLAP为使用多维结构为分析提供对数据的快速访问的技术，OLAP 的源数据通常存储在关系数据库的 数据仓库 中。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。 OLTP也称为面向交易的处理系统，其基本特征是顾客的原始数据可以立即传送到计算中心

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数据分析 箱型图 分桶统计 相关性分析 决策树分类特征重要性 决策树回归特征重要性 梯度提升树分类特征重要性 梯度提升树回归特征重要性 孤立森林 百分位 百分位统计 直方图 折线图 饼形图 散点图 随机森林分类特征重要性 随机森林回归特征重要性 全表统计 单样本t检验 直方图（多字段）

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健康状况的统一数据分析平台 打通多个业务系统数据，完成手工报表到自动化报表的建设。 统一的数据分析平台，随时随地多终端查看企业运营数据，辅助决策。 强大的大数据量支撑能力，数据清晰规范，降低分析门槛，更好的支撑业务 图2 部署架构 架构说明： 部署时使用DWS作为数据仓库，用于存储企业的业务数据；

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要求，是企业成功运营的关键支柱。 企业在构建和维护有效的信息架构时会面临一些挑战，如数据的复杂性和多样性、技术的快速变化、组织文化和沟通障碍等。正确理解并解决这些挑战是成功实施信息架构的关键。有效的信息架构，可以更好的支撑业务“做正确的事”，支撑技术“正确的做事”。帮助客户构建、

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- 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 - 树分裂时要求每个节点必须包含的实例数目，默认为1 min_info_gain

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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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规范设计 配置中心 流程设计 主题设计 码表管理 数据标准 关系建模 业务指标 技术指标 维度建模 父主题： 实施步骤

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安全设计 有标签和安全标识。 部件安全设计满足欧盟和中国等国家和地区的准入要求。 父主题： 安全性和可靠性

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个区域的制造企业，这是平台建设遵循的重要原则。 中试中心采用开放可扩展的建设技术路线，大量采用模块化、开放性好、自主性强的单元技术，以创新性 工业互联网 技术的融合应用为导向，遵循分层解耦的原则，设计平台的总体架构。采用“模块化可重构+数字孪生”的技术路线，兼顾新技术、新标准的技术，

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发协同、生产协同、供应协同的业务平台，实现产业链上下游的数字化、网络化、智能化，以及被赋能企业生产过程的透明化、自动化和高效化。 中试中心设计思路 中试中心以模块化为设计的核心理念，旨在强化平台的可扩展性、重构性、复用性，从而适应互联网技术发展过程中的场景变化和需求变化。重点解决

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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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填写好模板中的相关参数并保存。模板参数的详细描述请参见表3。 导出的主题设计信息 您可以将某个 DataArts Studio 实例的数据架构中已建立的主题设计信息导出到Excel文件中。导出后的文件可用于导入。关于导出主题设计的更多信息，请参见导出主题设计信息。 下载的主题导入模板

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模型设计 关系建模 维度建模 父主题： 数据架构组件

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