。 图2 导出主题 导出码表 在数据架构主界面，单击左侧导航栏的“码表管理”，进入码表管理页面。 选择需要导出的码表，然后单击列表上方的“更多 > 导出”按钮，导出所选码表。导出完成后，即可通过浏览器下载地址，获取到导出的xlsx文件。 图3 导出码表 导出数据标准 在数据架构主

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在设计模式中，可以通过图形化拖拉拽方式，按照数仓规划，配置维度模型和事实模型之间的关联关系，以便于数据开发人员在数据开发过程中，能够准确的理解各模型之间的关系并高效准确的设计 ETL 任务。 图9 可视化设计 逆向工程 支持通过数据库导入的方式，快速将外部数据库中的表逆向为逻辑模型，导入到 DataFacts平台中，帮助用户在数据同步、ETL

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E: 维度表 DIMENSION_TABLE_ATTRIBUTE: 维度属性 DIRECTORY: 目录 FACT_ATTRIBUTE: 事实表属性 FACT_DIMENSION: 事实表维度 FACT_ LOG IC_TABLE: 事实表 FACT_MEASURE: 事实表度量 FUNCTION:

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示例1：查询应用列表 场景描述 本章为查询对应用户下的应用。 涉及其它云服务接口 无。 查询应用列表 接口相关信息 URI格式：GET /v1/apm2/openapi/cmdb/business/get-business-list 请求示例 GET https://{APM_e

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string size: type: string 配置表单控件后，创建实例时，即可通过表单进行实例创建。 父主题： 配置表单控件

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示例1：查询任务列表 场景描述 本章节指导用户根据DEVCLOUD_PROJECT_UUID查询该项目下的任务列表。 约束限制 无。 涉及接口 涉及的接口如下： 查询任务列表：根据DEVCLOUD_PROJECT_UUID查询任务列表。 操作步骤 查询任务列表。 接口相关信息 URI格式：GET

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E: 维度表 DIMENSION_TABLE_ATTRIBUTE: 维度属性 DIRECTORY: 目录 FACT_ATTRIBUTE: 事实表属性 FACT_DIMENSION: 事实表维度 FACT_LOGIC_TABLE: 事实表 FACT_MEASURE: 事实表度量 FUNCTION:

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判断使用分区表还是非分区表 根据表的使用场景一般将表分为事实表和维度表： 事实表通常整表数据规模较大，以新增数据为主，更新数据占比小，且更新数据大多落在近一段时间范围内（年或月或天），下游读取该表进行ETL计算时通常会使用时间范围进行裁剪（例如最近一天、一月、一年），这种表通常可以通

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建议使用。 建议 事实表采用日期分区表，维度表采用非分区或者大颗粒度的日期分区 是否采用分区表要根据表的总数据量、增量和使用方式来决定。从表的使用属性看事实表和维度表具有的特点： 事实表：数据总量大，增量大，数据读取多以日期做切分，读取一定时间段的数据。 维度表：总量相对小，增量

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用户流量限制（次/min） 查询码表列表 查询码表列表。 21600 240 创建码表 创建码表。 10800 120 删除码表 删除码表。 10800 120 修改码表 修改码表。 10800 120 查看码表详情 通过ID查看码表的详情信息。 21600 240 查看码表字段值 查看码表字段值。 21600

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获取 数据仓库 自定义属性列表 功能介绍 获取数据仓库自定义属性列表 URI GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses/custom-attributes 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方法请参见获取项目ID

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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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数据架构操作列表 云审计 服务（Cloud Trace Service，简称 CTS ）为用户提供了云账户下资源的操作记录，可以帮您记录相关的操作事件，便于日后的查询、审计和回溯。 表1 支持云审计的关键操作列表 操作名称 资源类型 资源名称 事件名称 查看主题设计 DAYU_DS dsSubject

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SEQUENCE可能会带来性能瓶颈和不必要的维护成本。 使用分区表 分区表是把逻辑上的一张表根据某种方案分成几张物理块进行存储。这张逻辑上的表称之为分区表，物理块称之为分区。分区表是一张逻辑表，不存储数据，数据实际是存储在分区上的。分区表和普通表相比具有以下优点： 改善查询性能：

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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。 业务指标用于指导技术指标，而技术指标是对业务指标的具体实现。 原子指标：原子指标中的度量和属性来源于多维模型中的维度表和事实表，与多维模型所属的业务对象保持一致，与多维模型中的最细数据粒度保持一致。

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