图7 添加规则界面 表字段批量关联质量规则 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。 在维度表列表中，单击需要关联质量规则的维度表名称。 在维度表的详情页的表字段列表中，勾选需要关联质量规则的表字段，单击关联质量规则。

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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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参数类型 描述 data data object data，统一的返回结果的最外层数据结构。 表5 data 参数 参数类型 描述 value value object value，统一的返回结果的外层数据结构。 表6 value 参数 参数类型 描述 total Integer

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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。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。 图3 事实表1 单击新建，进入事实表新建页面，选择所属主

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联条件和分组条件的仔细设计，能够尽可能的减少不必要的数据shuffle。 选择存储方案 【建议】表的存储类型是表定义设计的第一步，客户业务类型是决定表的存储类型的主要因素，表存储类型的选择依据请参考表1。 表1 表的存储类型及场景 存储类型 适用场景 行存 点查询(返回记录少，基于索引的简单查询)。

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表设计 总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。 尽量减少随机I/O。通过聚簇可以实现热数据的连续存储，将随机I/O转换为连续I/O，从而减少扫描的I/O代价。 选择分区方案 当表中的数据量很大时，应当对表进行分区，一般需要遵循以下原则：

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表设计 总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。 尽量减少随机I/O。通过聚簇可以实现热数据的连续存储，将随机I/O转换为连续I/O，从而减少扫描的I/O代价。 选择分区方案 当表中的数据量很大时，应当对表进行分区，一般需要遵循以下原则：

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E: 维度表 DIMENSION_TABLE_ATTRIBUTE: 维度属性 DIRECTORY: 目录 FACT_ATTRIBUTE: 事实表属性 FACT_DIMENSION: 事实表维度 FACT_ LOG IC_TABLE: 事实表 FACT_MEASURE: 事实表度量 FUNCTION:

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用了大量宝贵的网络资源，减小不必要的数据shuffle，可以减少网络压力，使数据的处理本地化，以提高集群的性能和可支持的并发度。通过对关联条件和分组条件的仔细设计，能够尽可能的减少不必要的数据shuffle。 选择分布方案 表的分布方式的选择如表1所示。 表1 表的分布方式及使用场景

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化，提高集群的性能和可支持的并发度。通过对关联条件和分组条件的仔细设计，能够尽可能的减少不必要的数据shuffle。 选择存储方案 【建议】表的存储类型是表定义设计的第一步，用户业务类型是决定表的存储类型的主要因素，表存储类型的选择依据请参考表1。 表1 表的存储类型及场景 存储模型

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化，提高集群的性能和可支持的并发度。通过对关联条件和分组条件的仔细设计，能够尽可能的减少不必要的数据shuffle。 选择存储方案 【建议】表的存储类型是表定义设计的第一步，用户业务类型是决定表的存储类型的主要因素，表存储类型的选择依据请参考表1。 表1 表的存储类型及场景 存储类型

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【建议】表的存储类型是表定义设计的第一步，客户业务类型是决定表的存储类型的主要因素，表存储类型的选择依据请参考表1。 表1 表的存储类型及场景 存储类型 适用场景 行存 点查询（返回记录少，基于索引的简单查询）。 增、删、改操作较多的场景。 列存 统计分析类查询 （关联、分组操作较多的场景）。

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le占用了大量宝贵的网络资源，减小不必要的数据shuffle，可以减少网络压力，使数据的处理本地化，以提高集群的性能和可支持的并发度。通过对关联条件和分组条件的仔细设计，能够尽可能的减少不必要的数据shuffle。 选择分布方案 表的分布方式的选择如表2 表的分布方式及使用场景所示。

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怎么收起设计中心的属性框？ 画布左上方有属性框和图元库的收起和展开按钮，点击即可切换收起和展开的状态。 父主题： 设计中心

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描述 data data object data，统一的返回结果的最外层数据结构。 表4 data 参数 参数类型 描述 value BatchOperationVO object value，统一的返回结果的外层数据结构。 表5 BatchOperationVO 参数 参数类型 描述

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选择表模型 在设计 数据仓库 模型的时候，最常见的有两种：星型模型与雪花模型。选择哪一种模型需要根据业务需求以及性能的多重考量来定。 星型模型由包含数据库核心数据的中央事实数据表和为事实数据表提供描述性属性信息的多个维度表组成。维度表通过主键关联事实表中的外键。如图1。 所有的事实都必须保持同一个粒度。

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业务需要设置分析报表的分类，便于日后按分类查找报表。 图3 账表分类 在账表分类上新建报表，设置报表编码、名称等信息。 图4 新建账表 新建报表后报表是没有样式的，还需要针对新建的报表设计该报表的格式。设计格式之初，首先选择合适的数据模型，然后进行报表格式设计。 图5 数据模型选择

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性能调优介绍 高级特性 数据库集群管理 SQL进阶 05 实践 在进行表设计、数据导入及查询设计时，可以综合衡量各种影响，以最终选出适合自己的方案。本章总述关键原理，同时配上必要的样例及原理的使用建议。 最佳实践 表设计优秀实践 数据导入优秀实践 SQL查询优秀实践 数据倾斜查询优秀实践

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维度建模 新建维度 管理维度表 新建事实表 父主题： 模型设计

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单击“ 数据治理 > 维度管理”，进入维度管理页面。 单击待编辑维度所在行“操作”列的“编辑”。 编辑维度后，单击“更新”。 删除维度 进入运维中心工作台。 在顶部导航栏选择自有服务。 单击，选择“运维 > 监控服务（ServiceInsight）”。 选择左侧导航栏的“运维数据开发 >

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通过函数对数据进行加工，支持日期函数、文本函数、数值函数的设置。 点击引用字段 数据集的维度和度量的字段。 字段表达式 字段的熟悉表达式，直观帮助您理解数据加工的过程。 表2 日期函数 函数 用法 说明 CURRENT_DATE CURRENT_DATE() 返回当前日期。 CURRENT_TIME

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