事实表接口 查找事实表 查看事实表详情 查看逆向事实表任务 父主题： 数据架构API

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配置映射 表3 映射参数 参数名称 说明 *映射名称 只能包含中文、英文字母、数字和下划线。 *来源模型 在下拉列表中选择一个已创建的关系模型。如果未创建关系模型，请参见关系建模进行创建。 *源表 选择数据来源的表，如果数据来源于一个模型中的多个表，可以单击表名后的按钮为该表和其他表之间设置JOIN。

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REPLICATION: 表的每一行存在所有数据节点（DN）中，即每个数据节点都有完整的表数据 distribute_column String DISTRIBUTE BY HASH column. table_type String 表类型。 status String 实体的发布状态，只读，创建和更新时无需填写。

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REPLICATION: 表的每一行存在所有数据节点（DN）中，即每个数据节点都有完整的表数据 distribute_column String DISTRIBUTE BY HASH column. table_type String 表类型。 status String 实体的发布状态，只读，创建和更新时无需填写。

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set=UTF-8 可选，有Body体的情况下必选，没有Body体则无需填写和校验。 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 data data object data，统一的返回结果的最外层数据结构。 表4 data 参数 参数类型 描述 value

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从Kafka源表中读取数据，将DWS表作为维表，并将二者生成的宽表信息写入Kafka结果表中，其具体步骤如下： 参考增强型跨源连接，在 DLI 上根据DWS和Kafka所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置DWS和Kafka的安全组，

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从Kafka源表中读取数据，将DWS表作为维表，并将二者生成的宽表信息写入Kafka结果表中，其具体步骤如下： 参考增强型跨源连接，在DLI上根据DWS和Kafka所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置DWS和Kafka的安全组，

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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

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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 数据仓库表与目标表字段进行映射，确定加工规则

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获取数据仓库的数据列表 功能介绍 获取数据仓库的数据列表 URI POST /v1.0/{project_id}/common/warehouses/{data_warehouse_id}/data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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和其他服务的关系 设备发放服务与其他服务的关系如表1所示。 表1 与其他服务的关系 交互功能 相关服务 位置 创建设备时，需要使用 设备接入服务 创建的产品 设备接入服务（IoT Device Access，IoTDA） 创建产品 创建自定义策略时需要使用函数 函数工作流 服务（FunctionGraph）

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和其他服务的关系 对象存储迁移 服务与其他服务的关系如表1所示。 表1 与其他服务的关系 相关服务 交互功能 位置 对象存储服务 （Object Storage Service，OBS） 将源端对象数据迁移至华为云创建的OBS桶中。 创建单个迁移任务 创建迁移任务组 数据加密服务（Data

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获取数据仓库列表信息 功能介绍 获取数据仓库列表 URI GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses 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 表2 Query参数

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用户Token，使用Token认证时必选。通过调用IAM服务的“获取用户Token”接口获取响应消息头中X-Subject-Token的值。 workspace 是 String 工作空间ID，获取方法请参见实例ID和工作空间ID。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述

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Studio已支持的对象，单击对象名称，可跳转至该对象的管理页面。 数据架构信息架构 信息架构是以结构化的方式描述在业务运作和管理决策中所需要的各类信息及其关系的一套整体组件规范。在数据架构的“信息架构”页面，可以查看和管理所有的表，包括业务表、维度表、事实表、汇总表等资源。 在DataArts

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大区和区域的对应关系 表1 大区和区域的对应关系 大区 区域 中国大陆 华北-北京一 华北-北京四 华北-乌兰察布一 华东-上海一 华东-上海二 华南-广州 华南-深圳 西南-贵阳一 亚太 中国-香港 亚太-新加坡 亚太-曼谷 亚太-雅加达 南非 非洲-约翰内斯堡 拉美西 拉美-圣地亚哥

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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，通常

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min,s,ms等，默认为ms。 默认表示不使用该配置。 lookup.max-retries 否 3 Integer 维表配置，数据拉取最大重试次数。 示例 从Kafka源表中读取数据，将DWS表作为维表，并将二者生成的宽表信息写入Kafka结果表中，其具体步骤如下： 参考增强型跨

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选择表模型 在设计数据仓库模型的时候，最常见的有两种：星型模型与雪花模型。选择哪一种模型需要根据业务需求以及性能的多重考量来定。 星型模型由包含数据库核心数据的中央事实数据表和为事实数据表提供描述性属性信息的多个维度表组成。维度表通过主键关联事实表中的外键。如图1。 所有的事实都必须保持同一个粒度。

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关系建模和维度建模的区别？ 问题描述 关系建模和维度建模的区别是什么。 解决方案 关系建模为事务性模型，对应三范式建模。 维度建模为分析性模型，主要包括事实表、维度表的设计，多用于实现多角度、多层次的数据查询和分析。 DataArts Studio 是基于 数据湖 的数据运营平台，维度建模使用的场景比较多。

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如何表示父子关系 方式一：图中绘制时采用图元嵌套的方式。同时，左侧目录树保持父子结构。 方式二：图中图元设置组合或者聚合关系。如果架构方案中设置其它类型的连线支持构成上下级关系，那么图中绘制对应的连线类型，也可以构成父子关系。 父主题： 模型设计

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