各分支网络无法统一管理，网络状态不可见，一旦故障，无法及时闭环，从而导致用户无法查看物流信息，引发大面积的投诉。 图1 物流分拨中心组网图 如图 物流分拨中心组网图所示，采用华为乾坤安全分支解决方案，可以帮助物联公司实现： 分拨中心设备即插即用，WLAN网络云端规划，配置一键下发，分钟级网络交付。

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供应链物流 基于 区块链 服务，同时结合物联网技术，构建由生产商、仓储、物流商和客户作为参与方组成的协作联盟，将货物从生产，仓储、干线物流，经销商，本地物流一直到客户全流程信息的可信记录，解决了信息孤岛，信息流转不畅，信息缺乏透明度等行业问题。 行业现状及痛点 纸质单据 很多环节仍然

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全球物流快递查询 根据快递单号和快递公司名称，查询快递物流信息。包含“全球物流快递”执行动作。 连接参数 全球物流快递查询连接器使用APIkey认证，创建全球物流快递查询连接时连接参数说明如表1所示。 表1 连接参数说明 名称 必填 说明 示例值/默认值 连接名称 是 设置连接名称。

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表设计最佳实践 使用分区表 分区表是把逻辑上的一张表根据某种方案分成几张物理块进行存储。这张逻辑上的表称之为分区表，物理块称之为分区。分区表是一张逻辑表，不存储数据，数据实际是存储在分区上的。分区表和普通表相比具有以下优点： 改善查询性能：对分区对象的查询可以仅搜索自己关心的分区，提高检索效率。

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增强可用性：如果分区表的某个分区出现故障，表在其他分区的数据仍然可用。 方便维护：如果分区表的某个分区出现故障，需要修复数据，只修复该分区即可。 GaussDB数据库 支持的分区表为一级分区表和二级分区表，其中一级分区表包括范围分区表、间隔分区表、列表分区表、哈希分区表四种，二级分区表包括范围

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找指定的表，单击“表名称”，可以进入表的详情页面，查看表的详细信息。 新建 单击“新建”，可以新建业务表-逻辑模型、业务表-物理模型、维度表、事实表和汇总表。创建的过程可以参见逻辑模型、关系建模、新建维度、新建事实表、数据集市。 同步 单击“更多 > 同步”，可以同步表到数据目录

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表设计最佳实践 选择存储模型 选择分布方式 选择分布列 使用局部聚簇 使用分区表 选择数据类型 查看表所在节点 父主题： 最佳实践

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表设计最佳实践 选择存储模型 使用局部聚簇 使用分区表 选择数据类型 父主题： 最佳实践

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表设计规范 必须指定表分布（DISTRIBUTE BY），表分布策略选择的原则如下： 目前提供REPLICATION和HASH两种表分布策略。REPLICATION分布会在每个节点保留一份相同的完整的数据表。HASH分布会根据所提供的分布键值将表数据分布到多个节点中。 对于系统配

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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。 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。

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收件人或寄件人手机号后四位”，如：123456789:1234） 输出参数 输出参数说明如表3所示。 表3 全国快递物流查询输出参数说明 参数 说明 状态 状态。 消息 消息。 结果集 结果集。 快递单号 快递单号。 快递公司代码 快递公司代码。 列表 列表。 时间点 时间点。 事件详情 事件详情。 状态 状态。

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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。 数据集市：新建DM层并发布汇总表。 DM (Data Mart)：又称数据集市。DM面向展现层，数据有多级汇总。 汇总表：汇总表是由一个特定的分析对象（如会员）及其相关的统计指标组成的。组成一个汇总逻辑表的统计指标都具

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ClickHouse宽表设计 ClickHouse宽表设计原则 ClickHouse表字段设计 ClickHouse本地表设计 ClickHouse分布式表设计 ClickHouse分区设计 ClickHouse索引设计 父主题： ClickHouse数据库设计

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和传递，智能化工具作为沉淀知识的表达形式，帮助研发设计人员提供工作效率，也必将使得工具软件得以大范围推广和普及。 以模具行业研发设计协同为例： 模具行业运营商通过运营活动，引入个人设计师、设计师机构和公司加入数字平台； 模具行业运营商吸纳模具企业的需求在平台发布，并对需求进行全生命周期的管理；

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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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总线矩阵。模型设计人员可以方便的按照矩阵的指引，完成维度表、事实表等逻辑模型设计。 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

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GaussDB (DWS)这类数据仓库是专为不同类型的分析而设计的。数据仓库旨在将多个不同来源（如库存、财务和零售销售系统）的数据汇集在一起。为了确保整个公司的报告具有一致的准确性，数据仓库采用一种高度结构化的方式来存储数据。这种结构可将数据一致性规则直接构建到数据库的表中。同时对标准SQL

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避免使用分区表，如有需要，可以使用多个独立的表代替。 分区表的缺点： DDL操作需要锁定所有分区，导致所有分区上操作都被阻塞。 当表数据量较大时，对分区表进行DDL或其他运维操作难度大风险高。 分区表使用较少，存在未知风险。 当单台 服务器 性能无法满足时，对分区表进行分拆的成本较高。

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ion表。 哈希表（Hash） 表数据通过hash方式散列到集群中的所有DN实例上。 数据量较大的事实表。 在读/写数据时可以利用各个节点的IO资源，大大提升表的读/写速度。 一般情况下大表（1000000条记录以上）定义为Hash表。 轮询表（Roundrobin） 表的每一行

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场内物流功能操作说明 系统功能 司机小程序 员工小程序 父主题： 软件操作指导

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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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