资产建模 简介 模型管理 资产管理 分析任务定义

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数据建模 数据分层分域 支持数据按如 ODS、DWD、DWS、ADS 等数据分层设置，支持数据按照主题、部门等进行数据域设置。为模型设计从业务和技术的角度提供分类分层框架，是数仓规划的关键基础。 图1 数据分层分域1 图2 数据分层分域2 业务实体管理 基于对企业各业务线的业务实

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单击逻辑模型下面加号，进入新建页面，输入模型名称为“人口”，单击确定。 图1 关系建模1 单击逻辑模型“人口”，进入逻辑模型“人口”的管理界面。 图2 关系建模2 单击更多，选择“导入”，单击“下载关系建模导入模板” 图3 关系建模3 物理模型是指按照一定规则和方法，将逻辑模型中所定义的实体、属性、属性约束、关系

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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 数据仓库表与目标表字段进行映射，确定加工规则 验证数据并调整加工规则 实施步骤 根据设计好的目标表，创建DM层物理表

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设备建模 访问IoT边缘，单击“管理控制台”进入IoT边缘控制台。 在左侧导航中选择“设备建模”，单击页面右上角“创建产品”。 填写参数信息，如图所示，单击“立即创建”。 进入产品详情页，单击“自定义模型”，添加“light”服务ID，并“确认”。 展开服务列表，添加“switch”属性。

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UML建模 概述 类图 用例图 顺序图 活动图 部署图 组件图 状态机图 包图 对象图 通信图 组合结构图 交互概述图

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建模工具 ID生成器定义 数据字典管理 类别配置管理 标签模板定义 打印参数维护 动态属性扩展配置 全局扩展属性配置 父主题： 制造数据模型管理

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数据建模 多表级联建模 新建维度 新建层次结构 设置SET语句

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反向建模 反向建模概述 数据库管理 建模管理 父主题： 数据模型管理

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建模管理 修改建模信息 批量修改建模信息 建模 批量建模 查看物理表详情 查看模型信息 查询模型 父主题： 反向建模

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智能建模 查看已有模板 新建/编辑模型 查看已有模型 管理模型 父主题： 威胁运营

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数据模型接口 判断模型名称是否存在 查询模型详情 根据层级查询模型 查询模型层级 父主题： 数据准备

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数据模型时添加“文件”类型的基础属性/自定义基础属性，具体操作请参见管理数据实体属性/管理关系实体属性。 如果您希望构建的数据模型可以面向多种业务场景，或者不想对已构建的数据模型进行变更，但当前构建的数据模型无法满足您的业务需求时，您可以先在应用设计态构建具有“扩展属性”功能的数

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数据模型管理 数据模型概述 数据实体 关系实体 联合索引管理 接口模型 数据模型图谱 反向建模 XDM应用 父主题： 设计态使用指南

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数据模型管理 数据实体 关系实体 索引管理 数据实例 接口模型 分类 文件夹 属性库 合法值 多语言&工程符号 值集 父主题： 运行态使用指南

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值，来决定任务是否成功。 数据架构：数据建模可视化、自动化、智能化 DataArts Studio 数据架构践行 数据治理 方法论，将数据治理行为可视化，打通数据基础层到汇总层、集市层的数据处理链路，落地数据标准和数据资产，通过关系建模、维度建模实现数据标准化，通过统一指标平台建设，实

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数据仓库规格 GaussDB (DWS)的规格按照产品类型分为存算一体和存算分离。其中存算一体还包含单机版模式。各产品类型的不同差异，详情请参见数据仓库类型。 低配置集群，如内存16G、vCPU4核及以下的规格，建议不要用于生产环境，可能会导致资源过载风险。 存算一体规格 存算一体

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数据仓库类型 产品类型概述 存算一体：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、低时延、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，适用于“库、仓、市、湖”一体化的融合分析业务。 存算分离：采用存算分离云原生架构，计算、存储分层弹性

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方单击“返回”，并刷新任务列表。 数据模型 输入数据建模任务的名称。 在左侧依次单击DataModeling及其子目录前面的，展开目录。 单击已创建模型的目录名称。 若在创建自定义工程之前，用户未创建数据模型但需要使用，可以在界面右侧单击“创建模型”，详细介绍请参见创建逻辑实体~

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、维度），如下图： 图4 指标数据梳理 数据模型设计 DataArts Studio数据架构以关系建模、维度建模理论支撑，实现规范化、可视化、标准化数据模型开发，定位于数据治理流程设计落地阶段，输出成果用于指导开发人员实践落地数据治理方法论。 DataArts Studio数据架构建议的数据分层如下

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数据架构以关系建模、维度建模理论支撑实现规范化、可视化、标准化数据模型开发，定位于数据治理流程设计落地阶段，输出成果用于指导开发人员实践落地数据治理方法论。 准备工作 添加审核人 管理配置中心 主题设计 主题设计 标准管理 新建码表并发布 新建数据标准并发布 关系建模 数仓规划：新建SDI层和DWI层两个模型

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