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 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 逻辑模型 关系建模 维度建模 数据集市 父主题： 数据架构

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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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从数据调研导入 从SDI层导入 DWI层物理模型支持从SDI层导入数据，前提：DWI层的数据库类型和SDI层数据库类型一致。 在物理模型的列表界面选择导入，从SDI层导入，选择源分层、需要导入的物理模型，可选择是否导入关系和布局图形以及全部导入或导入部分表。 图5 从SDI层导入 从DataArts

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Relationship，ER）模型描述企业业务，它在范式理论上符合3NF，出发点是整合数据，将各个系统中的数据以整个企业角度按主题进行相似性组合和合并，并进行一致性处理，为数据分析决策服务，但是并不能直接用于分析决策。 用户在关系建模过程中，可以从以下三个层次去设计关系模型，这三个层次是逐层递进的，先

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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 父主题： 静态场景（地图）

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成后的物理模型业务对象列表如下。 图22 物理模型表 按照上述步骤，创建DWI层的物理模型和表对象，支持从SDI层导入表。 图23 新建DWI层的物理模型 图24 从SDI层导入表 图25 DWI层物理模型表 SDI为贴源层数据，与源端系统数据结构一致；DWI为数据整合层，存储经过

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用。数据集市的作用与指标汇总层类似，但服务的目标系统只是指标汇总层的一部分，因此集市比指标汇总层更面向应用和用户。 集市层与指标汇总层类似，也是采用维度建模方式，常见的有星座模型、雪花模型等，只需要按实际应用需要设计、开发即可。 设计步骤 图8 设计步骤 应用需求分析：这部分主要

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(Source Data Integration)，又称贴源数据层。SDI是源系统数据的简单落地。 DWI (Data Warehouse Integration)，又称数据整合层。DWI整合多个源系统数据，对源系统进来的数据进行整合、清洗，并基于三范式进行关系建模。 DWR (Data Warehouse

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Integration，又称贴源数据层。SDI是源系统数据的简单落地。 DWI：Data Warehouse Integration，又称数据整合层。DWI整合多个源系统数据，对源系统进来的数据进行整合、清洗，并基于三范式进行关系建模。 维度建模：基于维度建模，新建DWR层模型并发布维度和事实表。

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DWI层、DWR层元数据采集，采用发布数据模型的时候采集的方式。 DM层元数据按需采集。 任务监控 单击左侧导航树上“元数据采集>任务监控”，右侧区域显示任务监控界面，展示任务运行状态、日志等信息。 图8 任务监控 业务资产 规范设计中主题设计作为业务资产目录呈现，规范设计创建的

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园区、车间实现虚拟模型，足不出户漫游路线查看园区，同时也能查看现场摄像知晓现场状况。 虚实同步，生产过程还原 虚实互通覆盖设备层、现场控制层、监视控制层、车间/工厂应用与管理系统全链路软硬件。同时平台具备数据引擎功能，现场设备不具备数据采集情况下，也可模拟产生生产数据，以及驱动模型动作。 虚实同步运营

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Data Integration (SDI)又称贴源数据层。SDI是源系统数据的简单落地。 DWI Data Warehouse Integration (DWI)又称数据整合层。DWI整合多个源系统数据，源系统进来数据会有整合、清洗，基于三范式关系建模。 DWR Data Warehouse

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中存在的MOR和COW两种模型中，MOR表的流式读写性能相对较好，因此在流式计算场景下采用MOR表模型。关于MOR表在读写性能的对比关系如下： 对比维度 MOR表 COW表 流式写 高 低 流式读 高 低 批量写 高 低 批量读 低 高 实时入湖，表模型采用MOR表。 实时入湖一

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入失败。 作业调度：数据质量作业调度采用流水线方式，配置在整合层作业后面，详细配置方法见相关文档。 运维管理操作：监控质量作业运行状态，包括成功、失败、运行中和告警。成功表示实例正常结束，结果符合预期。 数据质量评分模型：基于DataArts数据质量监控-质量报告，质量评分的满分

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Relationship，ER）模型描述企业业务，它在范式理论上符合3NF，出发点是整合数据，将各个系统中的数据以整个企业角度按主题进行相似性组合和合并，并进行一致性处理，为数据分析决策服务，但是并不能直接用于分析决策。 用户在关系建模过程中，可以从以下三个层次去设计关系模型，这三个层次是逐层递进的，先

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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 维度建模 维度建模：在DWR层新建并发布维度 维度建模：在DWR层新建并发布事实表 指标设计 指标设计：新建并发布技术指标 数据集市建设 数据集市：在DM层新建并发布汇总表 步骤6：数据开发处理 可管理多种大数据服务，提供一站式的大数据开发环境。

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信息架构L1-L5层元素间的实体联接： “属性-被包含-逻辑数据实体”：描述信息架构中L5层属性和L4层逻辑实体的关系。 “逻辑数据实体-被包含-业务对象”：描述信息架构中L4层逻辑数据实体和L3层业务对象的关系。 “业务对象-被包含-主题域”：描述信息架构中L3层业务对象和L2层主题域的关系。

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数据平台层：平台层主要包括了数据支撑建设和接口管理平台。数据支撑建设包括了数据资源目录平台、数据交换平台、 数据治理 平台、数据共享平台、数据开放平台、数据服务体系、数据平台对接管理。接口管理平台提供接口目录管理功能。 数据架构 本建设方案聚焦数据资源层建设方案，为业务层提供数据支

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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，实现规范化指标体系，消除歧义、统

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