情请参见表1。 标准数仓（DWS 2.0）本地盘规格，该规格存储容量固定，不能够进行磁盘扩容，只能进行节点扩容，规格详情请参见表2。 步长指在集群变配过程中增大或减小磁盘大小的间隔大小。用户在操作时需要按照对应规格的存储步长来选择。 表1 标准数仓（DWS 2.0）云盘规格 规格名称

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IoT数仓：在标准数仓基础上，提供高效的时序计算和IoT分析能力，支持实时和历史数据关联，内置时序算子，最高40x压缩。适用于物联网IoT等实时分析场景。 GaussDB (DWS)数仓之间暂不支持互相访问，用户可通过创建的OBS外表，将两个数据库关联在同一个数据目录下进行数据查询。 功能特性对比 表1 功能特性对比

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定义输出设备中，页面可见区域宽度与高度的比率。 max-width 定义输出设备中，页面最大可见区域的宽度。 max-height 定义输出设备中，页面最大可见区域的高度。 min-width 定义输出设备中，页面最小可见区域的宽度。 min-height 定义输出设备中，页面最小可见区域的高度。 设置示

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流式计算采用MOR表。 流式计算为低时延的实时计算，需要高性能的流式读写能力，在Hudi表中存在的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

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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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当指定Hudi的索引类型为Global索引类型时，Hudi支持跨分区进行数据更新，但Global索引性能较差一般不建议使用。 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：

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视图和关联表设计 视图设计 【建议】除非视图之间存在强依赖关系，否则不建议视图嵌套。 【建议】视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计 【建议】表之间的关联字段应该尽量少。 【建议】关联字段的数据类型应该保持一致。 【建议】关联字段在命名上，应该可以明显体现出关联关系。例如，采用同样名称来命名。

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视图和关联表设计 视图设计 除非视图之间存在强依赖关系，否则不建议视图嵌套。 视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计 表之间的关联字段应该尽量少。 关联字段的数据类型应该保持一致。 关联字段在命名上，应该可以明显体现出关联关系。例如，采用同样名称来命名。 父主题： 数据库对象设计

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视图和关联表设计 视图设计 除非视图之间存在强依赖关系，否则不建议视图嵌套。 视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计 表之间的关联字段应该尽量少。 关联字段的数据类型应该保持一致。 关联字段在命名上，应该可以明显体现出关联关系。例如，采用同样名称来命名。 父主题： 数据库对象设计

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能；同时由于Flink冷启动的时候需要遍历全表数据，大数据量也会导致Flink作业启动缓慢。因此基于简化使用的角度，针对大数据量的表，可以通过采用Bucket索引来避免状态后端的复杂调优。 如果Bucket索引+分区表的模式无法平衡Bueckt桶过大的问题，还是可以继续采用Fli

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视图和关联表设计 视图设计 【建议】除非视图之间存在强依赖关系，否则不建议视图嵌套。 【建议】视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计 【建议】表之间的关联字段应该尽量少。 【建议】关联字段的数据类型应该保持一致。 【建议】关联字段在命名上，尽可能体现出明显的关联关系。例如，采用同样名称来命名。

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视图和关联表设计 视图设计 除非视图之间存在强依赖关系，否则不建议视图嵌套。 视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计 表之间的关联字段应该尽量少。 关联字段的数据类型应该保持一致。 关联字段在命名上，应该可以明显体现出关联关系。例如，采用同样名称来命名。 父主题： 数据库对象设计

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视图和关联表设计 视图设计 【建议】除非视图之间存在强依赖关系，否则不建议视图嵌套。 【建议】视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计 【建议】表之间的关联字段应该尽量少。 【建议】关联字段的数据类型应该保持一致。 【建议】关联字段在命名上，应该可以明显体现出关联关系。例如，采用同样名称来命名。

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视图和关联表设计 视图设计 除非视图之间存在强依赖关系，否则不建议视图嵌套。 视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计 表之间的关联字段应该尽量少。 关联字段的数据类型应该保持一致。 关联字段在命名上，应该可以明显体现出关联关系。例如，采用同样名称来命名。 父主题： 数据库对象设计

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ClickHouse本地表设计 规则 单表（分布式表）的记录数不要超过万亿，对于万亿以上表的查询，性能较差，且集群维护难度变大。单表（本地表）不超过百亿。 表的设计都要考虑到数据的生命周期管理，需要进行TTL表属性设置或定期老化清理表分区数据。 单表的字段建议不要超过5000列。

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视图和关联表设计 视图设计 【建议】除非视图之间存在强依赖关系，否则不建议视图嵌套。 【建议】视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计 【建议】表之间的关联字段应该尽量少。 【建议】关联字段的数据类型应该保持一致。 【建议】关联字段在命名上，尽可能体现出明显的关联关系。例如，采用同样名称来命名。

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分片：将一个表中的数据按照指定的策略拆分并存储至多个DN上的同名表中，这些表中存储的数据互不重叠，可以理解为“表的水平分库”，举例：t_user表按主键userId Hash拆分到GaussDB的4个不同DN中就是4个分片，每个分片内都有一张同名的t_user表。 适用范围 本规范适用于GaussDB

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GaussDB(DWS)进行数据库应用程序开发过程中，下表将帮您找到对应的信息。 如果要.. 查阅建议 快速开始使用GaussDB(DWS)。 首先，按照《数据仓库服务快速入门》中的步骤快速部署集群、连接到数据库并尝试进行一些查询。 准备好构建数据库后，将数据加载到表中并编写查询内容以操作数据仓库中的数据后，可以回到《数据仓库服务数据库开发指南》。

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为云服务。 客户必须提供业务系统相关的信息（包括但不限于技术栈、应用架构、部署架构、数据量和性能等）。 在华为云提供实施服务的过程中，如客户提供的资料中含有第三方软件，客户须负责与第三方厂商交涉，协助华为云解决问题。 授权华为团队与迁移相关的操作权限。 华为责任 华为需明确此次迁移项目负责人。

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GaussDB(DWS)进行数据库应用程序开发过程中，下表将帮您找到对应的信息。 如果要.. 查阅建议 快速开始使用GaussDB(DWS)。 首先，按照《数据仓库服务快速入门》中的步骤快速部署集群、连接到数据库并尝试进行一些查询。 准备好构建数据库后，将数据加载到表中并编写查询内容以操作数据仓库中的数据后，可以回到《数据仓库服务数据库开发指南》。

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光大银行基于DWS创新实践 数据仓库服务 GaussDB(DWS) 使用外表从远端DWS导入数据 09:47 使用外表从远端DWS导入数据 数据仓库服务 GaussDB(DWS) 交通卡口车辆分析演示 04:48 数据仓库服务交通卡口车辆分析 数据库进阶使用 数据仓库服务 GaussDB(DWS)

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