数据架构 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。 根据业务需求设计关系模型、维度模型，在数据架构模块中，逐步建立模型中的对象，例如维度、事实表、指标、汇总表等。 添加审核人

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实现关联。 在 DataArts Studio 数据架构中，维度建模是以维度建模理论为基础，构建总线矩阵、抽象出事实和维度，构建维度模型和事实模型，同时对报表需求进行抽象整理出相关指标体系，构建出汇总模型。 指标（数据架构） 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

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IBUTE: 汇总表维度属性 SUMMARY_INDEX: 汇总表指标属性 SUMMARY_TIME: 汇总表时间周期属性 TABLE_MODEL: 关系模型（逻辑模型/物理模型） TABLE_MODEL_ATTRIBUTE: 关系模型属性（逻辑模型/物理模型） TABLE_MODEL_ LOG IC:

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数据仓库 华为云数据仓库高级工程师培训 父主题： 培训服务

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数据仓库 表1 数据仓库权限 权限 对应API接口 授权项（Action） IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 获取数据仓库列表 GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses octopus:dataWarehouse:list

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数据仓库 获取数据仓库列表信息 获取数据仓库的数据列表 父主题： API

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方案进行适配修改，完成模型设计、训练和调优。 工业视觉模型场景化优化服务-企业版 适用于多个摄像头组合拍摄，综合多个场景进行检测识别的复杂场景，需求重新进行整体方案设计和适配，完成模型设计、训练和调优。 工业生产优化设计与实施服务 工业生产优化规划与方案设计服务-基础版 对业务场

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表等逻辑模型设计。 图7 总线矩阵 逻辑模型创建 在逻辑模型设计中，用户可以定义维度、事实等类型的逻辑模型，新增属性，添加属性编码、名称、字段类型等参数，完成逻辑模型设计，并为其分配到指定的数据域及数据分层中。 图8 逻辑模型创建 可视化设计 在设计模式中，可以通过图形化拖拉拽方

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管理维度表 维度表与维度一一对应，通过丰富维度中的属性信息构建形成。维度表的生命周期（包括新建、发布、编辑、下线操作）通过维度进行管理，在维度发布成功后，系统会自动创建并发布对应的维度表。 查看维度表发布历史 在数据架构控制台，选择“模型设计 > 维度建模”，进入维度建模页面。 单击“维度表”页签，进入维度表页面。

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维度表接口 查找维度表 查看维度表详情 父主题： 数据架构API

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数据使能方案设计 图1 数据使能方案设计 在完成数据使能的4A架构设计后，即可进行数据使能方案设计。数据使能方案设计是数据管理实施专业服务的核心工作，在这个过程中，交付团队会完成流程目录梳理、数据资产目录设计、数据分布梳理、数据标准设计、指标数据梳理、数据模型设计、分层Mappi

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IBUTE: 汇总表维度属性 SUMMARY_INDEX: 汇总表指标属性 SUMMARY_TIME: 汇总表时间周期属性 TABLE_MODEL: 关系模型（逻辑模型/物理模型） TABLE_MODEL_ATTRIBUTE: 关系模型属性（逻辑模型/物理模型） TABLE_MODEL_LOGIC:

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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。 维度建模 维度建模是以维度建模理论为基础，构建总线矩阵、抽象出事实和维度，构建维度

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在主题树上方，依次选择其他模型，进入模型后重复步骤3，依次下载其他模型的表/实体。 图7 选择其他模型依导出 导出维度建模维度/事实表 在数据架构主界面，单击左侧导航栏的“维度建模”，进入维度建模页面。 在“维度”页签选择所需导出的维度，单击列表上方的“更多 > 导出”按钮，导出所选维度。导出完成

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量和较昨日增量。 数据详情： 数据实体：以“模型类型”、“模型分类”和“状态”为维度，展示实体的具体总量和增量（柱形图）。 关系实体：以“关系类型”、“关系模型分类”和“状态”为维度，展示实体的具体总量和增量（柱形图）。 父主题： 设计态使用指南

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数据仓库规格 GaussDB (DWS)的规格按照产品类型分为标准数仓、实时数仓和IoT数仓。其中实时数仓还包含单机版模式。各产品类型的不同差异，详情请参见数据仓库类型。 标准数仓（DWS 2.0）规格 标准数仓（DWS 2.0）云盘规格，该规格弹性伸缩，无限算力、无限容量，规格详情请参见表1。

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数据仓库类型 产品类型概述 标准数仓（DWS 2.0）：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、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。支持冷热数据分析，存储、计算弹性伸缩，并按需、按量计价，为用户提供弹性灵活、极致性价比的体

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术资产呈现。同时支持采集规范设计创建的数据模型，作为业务资产呈现，并与技术资产自动关联。规范设计中创建的指标也会采集并作为指标资产呈现。 图1 数据地图 元数据采集 元数据（Metadata）是关于数据的数据。在数据仓库系统中，元数据可以帮助数据仓库管理员和开发人员非常方便地找到

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服务指标及其维度 服务指标是由实例指标汇聚而来的，其指标维度与实例指标维度相同，详见实例指标及其维度。 父主题： 指标总览

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tes） 该指标用于统计每秒写入磁盘的数据量。 ≥0 千字节/秒（kB/s） 表2 磁盘指标维度 维度 说明 clusterId 集群ID。 diskDevice 磁盘名称。 hostID 主机ID。 nameSpace 集群的命名空间。 nodeIP 主机IP。 nodeName

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实例指标及其维度 实例指标是由容器或进程指标汇聚而来的，其指标维度与容器或进程指标维度相同，详见容器组件指标及其维度和虚机组件指标及其维度。 父主题： 指标总览

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