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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所示： 创建2层逻辑模型。 参考1层模型创建方式，2层逻辑模型是基于Component1创建子图，如下图所示。 在Component1的子图中引用该父Component1元素到图中，再到图中的从工具箱中创建Module元素到组件下，构成包含的父子关系，在2层模型中会对Module定义对外接口，和使用的接口。

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逻辑模型的基础构造型与自定义构造型元素以及逻辑模型架构方案配置的构造型）。 包括：在逻辑模型图上创建出来的逻辑元素，引用到逻辑模型中的逻辑元素（包含关联空间中的引用的逻辑元素）； 如何检查 查询基于模型图（只有逻辑模型图内的逻辑元素参与构树）并展示不匹配元素构出的逻辑模型架构树，找出所有逻辑元素中不在架构树中的逻辑元素。

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等待审核人员审核，审核通过后，返回模型页面，在列表中可以查看建好的逻辑实体。 系统默认在“配置中心 > 功能配置 > 模型设计业务流程步骤”中勾选了“同步业务资产”： 对于新建的逻辑实体，单击“发布”可直接将逻辑实体同步到数据目录模块中的业务资产中。 对于历史发布的逻辑实体，单击列表上方的“更多

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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 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 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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xx类别？为什么上面的xxx不是xxx类别？”，否则模型会认为用户反问是个新问题，而非多轮并回复“您并没有给我xxx问题，请给我具体的xxx问题，以便我更好地解答。” 复述任务要求 可以让模型复述prompt中的要求，考察模型是否理解。 比如“现在有一个xxx任务，我会给你xxx

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是 String 项目ID，获取方法请参见项目ID和账号ID。 model_id 是 String 所属关系建模的模型ID，ID字符串。model_id可从接口获取模型中获取。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String

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DWR层区分维度表和事实表。 表字段配置界面支持引用配置管理中设置的词条，参考词条设计 从逻辑实体新建表 在物理模型的列表界面选择从逻辑实体新建表，选择逻辑模型，选择需要导入的逻辑实体，支持选择是否继承关系。建表时的表类型和分桶字段为默认类型。 图3 从逻辑实体新建表 从逻辑实体新建表时每次最多仅支持100个实体导入。

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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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本实现与仿真器中的交通参与物和算法内部数据的交互。 图1 测试用例和测试套件 如上图所述，测试脚本能同时仿真器数据运行时RDB数据和AD算法的内部数据，如通过RDB判断主车与前车距离小于20m，可发送某个控制信号给算法改变esp状态，也可以通过SCP指令控制场景中的副车改变运动姿态。

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在逻辑模型图中创建建模元素 选择逻辑模型图后，工具面板会显示对应模型图下的建模元素。 将鼠标移动到需要使用的元素System上直至变成手势图标，此时左键拖拽元素到右侧画布中，松开左键后成功创建名称为System1的元素，同样的方式创建元素Subsystem1，如下图所示： 图1 创建元素

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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应用开发规范

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审批。 图2 维度建模2 发布之后会将维度物化到数据库中，在维度表里可以查看。 事实表：归属于某个业务过程的事实逻辑表，可以丰富具体业务过程所对应事务的详细信息。创建事实逻辑表即完成公共的事务明细数据沉淀，从而便于提取业务中事务相关的明细数据。 单击“维度建模”，右侧选择事实表切换到事实表管理界面。

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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

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视图>逻辑视图>逻辑模型”，单击“下一步”进入“基本信息”页。 参考表1配置模型图的基本信息。 表1 新建模型图参数表 模型图信息 说明 名称 必填。最多128位，只能包含中英文、数字、下划线、中划线、中括号和空格。 描述 非必填。限制200字符。 父级节点 必填。可以选择任一包节点。 单击“确定”创建成功。

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开源模型怎么部署？ 开源模型的部署需要购买推理单元，具体操作如下： 在AI原生应用引擎的左侧导航栏选择“资产中心”，选择“大模型”页签。 将鼠标光标移至待部署的开源模型卡片上，单击“部署”。 在“创建部署服务”页面，可以查看到需要几个推理单元，单击“购买推理单元资源”。 图1 创建部署服务

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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 高 低 批量写 高 低 批量读 低 高 实时入湖，表模型采用MOR表。

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ing" 指的是一种规则和逻辑的集合，用于描述如何从源数据抽取、转换和加载到目标 数据仓库 中的过程。映射定义了源系统中的数据如何映射到目标系统中，以满足数据仓库的数据需求和分析目标。 做Mapping的目的如下： 数据转换： 数据从源系统到数据仓库的过程中，往往需要进行各种数据转换

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在建立模型目录名称、创建逻辑模型和转化物理模型的过程中，需要与业务团队和数据开发团队紧密合作，确保模型的准确性和一致性。同时，建议遵循一些最佳实践和建议，如命名规范、数据类型选择、索引优化等，以提高模型的性能和可维护性。 通过良好的物理模型开发，可以确保数据在存储和处理过程中的准确性和一致性，为后续的数据处理和分析提供可靠的基础。

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