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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当前模型工程中的所有符合定义规则的接口（定义规则：工程设置>构造型下，绑定到4+1视图 : 逻辑模型的接口Interface元素）。 在逻辑模型图上创建出来的接口元素之间的连线关系。 引用到逻辑模型中的接口（包含关联空间中的引用的逻辑元素）之间的连线关系。 如何检查 找出逻辑模型图里的接口间存在连线关系但连线

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括各种有形的物品、无形的电子产品、服务及观念。 狭义上，系统指能独立满足客户某种需求、并符合客户的理解及业界划分习惯的实体。 SubSystem 子系统是一个独立的能够满足特定功能的组合，通过一个或多个它所实现的接口来提供行为。 完全封装自己的内容，通过接口提供行为。 可由组件/模块或更小的子系统组成。

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设置一个父逻辑实体。本模块的父逻辑实体、子逻辑实体表示一个继承的概念，公共使用的逻辑实体及属性在逻辑上可以提炼为一个逻辑实体的就是父逻辑实体, 子逻辑实体是在父逻辑实体的基础上增加了特有属性，父逻辑实体属性的修改会影响所有继承它的子逻辑实体。 标签 标签是用户自定义的标识，它可以帮助用户对数据资产进行分

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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 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 数仓规划 关系建模 维度建模 数据集市 父主题： 数据架构

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考察模型逻辑 虽然模型的思考过程是个黑盒，但可以通过反问模型答案生成的逻辑或提问模型是否理解任务要求，考察模型生成的逻辑，提升模型思维过程的可解释性。 对于模型答案的反问 如果模型给出了错误的答案，可以反问模型回答的逻辑，有时可以发现错误回答的根因，并基于此修正提示词。 在反问时

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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 数据源分析：主要分析 数据仓库 的数据如何满足集市的需要，即确定需要数据仓库的那些表数据，如果数据仓库没有，则需要数据仓库进行数据补充

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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 one_way_junction单行线路口 父主题： 静态场景（地图）

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connection_id 否 String 转化后物理表所属的数据连接ID。 database 否 String 转化后物理表所属的数据库。 queue 否 String 转化后物理表所属的队列（仅 DLI ）。 schema 否 String 转化后物理表所属的schema（仅DWS和PostgreSQL）。

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维度建模是从分析决策的需求出发构建模型，它主要是为分析需求服务，因此它重点关注用户如何更快速地完成需求分析，同时具有较好的大规模复杂查询的响应性能。 多维模型是由数字型度量值组成的一张事实表连接到一组包含描述属性的多张维度表，事实表与维度表通过主/外键实现关联。 典型的维度模型有星形模型，以及在一些特殊场景下使用的雪花模型。

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ClickHouse逻辑视图设计 建议如下： 业务逻辑上有很多比较复杂的SQL运算，可以封装为一个视图，后续查询时只查询视图，简化业务查询使用。 如果业务间有权限隔离诉求，可将部分数据查询封装到视图中，使用视图方只能看到视图下有限行及列的数据。 父主题： ClickHouse数据库设计

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逻辑场景是基于状态空间变量对功能场景的进一步详细描述，每个逻辑场景都有场景参数，比如前车的车速及其加速度，自车与前车距离等参数，这些参数都有一定的取值范围，根据这些参数可以派生出任意数量的具体场景。 逻辑场景库是不同逻辑场景的数据集合，以树状结构的形式表现出来，便于对逻辑场景进行统一的、有效的组织、管理和

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使用资源管理功能 数据仓库服务 GaussDB (DWS) 已有业务数据的物理集群转换逻辑集群 04:26 已有数据的物理集群转换成逻辑集群 数据仓库服务 GaussDB(DWS) 基于GDS实现跨DWS数据互联互通 08:14 基于GDS实现跨DWS数据互联互通 数据仓库服务 GaussDB(DWS)

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据。提取的过程需要考虑数据的完整性、准确性和安全性。 转换（Transform）：在这个阶段，提取的数据经过一系列的转换操作，以满足目标系统的需求。转换操作可以包括数据清洗、数据格式转换、数据合并、数据计算等。转换的目的是将数据转化为目标系统所需的结构和格式，并进行必要的数据处理和修正。

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在包下新建逻辑模型图 您可以在包、元素下面建图，也可以在起始页建图，此处以在包下新建逻辑模型图为例，步骤如下： 在左侧工程树打开模型工程根节点Test1下的“逻辑视图>逻辑模型”，单击右侧更多操作或右键打开包菜单，单击“新增图”。 在“选择图类型”页面选择 “4+1 视图>逻辑视图>

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有利于打通数据底层的互通性，提升数据的可用性。 数据标准是指保障数据的内外部使用和交换的一致性和准确性的规范性约束，是对数据的名称、含义、结构、取值等信息的统一定义和规范，以达成对数据的业务理解、技术实现的一致。 数据标准管理是指数据标准的制定和实施的一系列活动，包括明确组织职责

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架构的关键元素。比如如果一个元模型中定义了dashboard，受众要能够理解其含义是仪表盘。元模型是企业架构师向受众讲述架构故事的一种媒介，如果一些有价值的见解被模糊的概念或者晦涩的技术所掩盖，那么受众将很难获得有价值的决策信息。 元模型设计的七个原则，以帮助企业架构师设计比较好的元模型

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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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