云数据库 MySQL 支持按表字段分片。 仅当配置“按表分区抽取”时，按表分区分片。 云数据库 PostgreSQL 支持按表字段分片。 仅当配置“按表分区抽取”时，按表分区分片。 云数据库 SQL Server 支持按表字段分片。 仅当配置“按表分区抽取”时，按表分区分片。 MySQL

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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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VDN维度实时接口 查询指定VDN下的系统接入码信息 查询指定VDN下的座席休息情况 查询指定VDN下的座席电话号码 查询指定VDN下的所有座席信息 查询指定VDN下的所有座席的当前状态信息 查询指定VDN下的所有座席的静态配置信息 查询指定VDN下的IVR详细状态信息 查询指定VDN下的IVR流程接入码信息

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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5 data 参数 参数类型 描述 value Array of strings value，统一的返回结果的外层数据结构。 状态码： 400 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code

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内存中排序比率 该指标用于表示排序算法所使用的额外内存空间与排序数据所占用的内存空间的比值。例如，在归并排序中，归并缓冲区的大小通常是排序数据大小的一部分，因此归并排序的内存中排序比率通常在10%到50%之间。以百分比为单位。 0%～100% 数据仓库 集群 4分钟 dws003_physical_reads

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确定性运维规划与设计服务怎么收费的 确定性运维规划与设计属于一次性计费产品。 父主题： 关于服务购买

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华为云DevSecOps设计与实施服务怎么收费的？ 属于按套计费，且为一次性计费产品。 父主题： 关于服务购买

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通讯录首页的TOP5常用联系人是怎么来的？ 常用联系人TOP5是根据联系频率智能推荐来的。它是根据用户在 WeLink 中的消息联系、往来邮件以及拨打电话的权重计算出分值，降序推荐的5个联系人。 父主题： 通讯录

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S让您能够控制集群的配置和集群上安装的软件。 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

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理流程的实现框架，支撑具体 数据治理 实施流程的设计。 业务调研。明确 DataArts Studio 服务的能力边界，并分析后续的业务负载情况。 流程设计。以实际业务情况结合DataArts Studio服务的业务能力，完成数据治理业务流程设计，后续的数据治理操作均基于所设计的业务流程完成。

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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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Studio已支持的对象，单击对象名称，可跳转至该对象的管理页面。 数据架构信息架构 信息架构是以结构化的方式描述在业务运作和管理决策中所需要的各类信息及其关系的一套整体组件规范。在数据架构的“信息架构”页面，可以查看和管理所有的表，包括业务表、维度表、事实表、汇总表等资源。 在DataArts

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有利于打通数据底层的互通性，提升数据的可用性。 数据标准是指保障数据的内外部使用和交换的一致性和准确性的规范性约束，是对数据的名称、含义、结构、取值等信息的统一定义和规范，以达成对数据的业务理解、技术实现的一致。 数据标准管理是指数据标准的制定和实施的一系列活动，包括明确组织职责

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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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ClickHouse宽表设计原则 宽表设计原则 由于ClickHouse的宽表查询性能较优，且当前ClickHouse可支持上万列的宽表横向扩展。 在大部分场景下，有大表两表join以及多表join的场景，且多个join的表数据变化更新频率较低，这种情况，建议对多个表join查询逻辑提

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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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