方法论产品落地 数据治理 方法论已经在华为云服务 数据治理中心 DataArts Studio上落地实现，包括流程落地和功能落地。流程落地是指有一套详细的流程规范（需求、设计、实施、验证、发布等阶段）指导用户使用 DataArts Studio 开展数据治理工作；功能落地是指DataArts

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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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数据使能方案设计 图1 数据使能方案设计 在完成数据使能的4A架构设计后，即可进行数据使能方案设计。数据使能方案设计是数据管理实施专业服务的核心工作，在这个过程中，交付团队会完成流程目录梳理、数据资产目录设计、数据分布梳理、数据标准设计、指标数据梳理、数据模型设计、分层Mappi

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数据治理实施方法论 数据治理实施方法论按照数据治理成熟度评估->评估现状、确定目标、分析差距->计划制定、计划执行->持续监测度量演进的关键实施方法形成数据治理实施闭环流程。 图1 数据治理实施方法论 这也遵循了PDCA（Plan-Do-Check-Action）循环的科学程序，

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也为客户提供性各种可选余地的高性价比数据设计、治理、实施专业服务，更为客户提供丰富的各行业数据应用。 方案架构 华为云数据使能解决方案，承载华为数字化转型能力外溢使命，具备“方法论+技术平台+数据应用+行业场景”所需的全套能力体系，从设计到落地，为大型政企客户量身定制“跨越孤立系

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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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专业服务团队专家具有大量的咨询交付经验以及行业上云经验，具备设计各种复杂业务场景的经验和能力，可实现全面、符合行业需求的调研、评估和方案设计，助力客户完成上云评估和规划设计。 完整全面的迁移工具平台 一站式迁移和现代化平台MgC，承载华为云迁移方法论和最佳实践，提供快速平迁、应用现代化建议和改造

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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

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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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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 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

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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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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。

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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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