ClickHouse数据库设计 ClickHouse DataBase设计 ClickHouse表引擎适用场景说明 ClickHouse宽表设计 ClickHouse物化视图设计 ClickHouse逻辑视图设计 父主题： ClickHouse设计开发规范

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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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选择“页面管理>创建新页面”，创建产品列表页模板。设置页面名称、页面地址、选择底版和导航栏显示，单击“保存”。 图35 创建产品列表页模板 单击“插件”，弹出“我的插件”对话框。拖拽“产品”到页面中，弹出“选择产品类型”对话框。选择“产品列表”，单击“确定”。 图36 添加产品列表 单击“样式设置”，

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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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查询加入购物车的内容 功能介绍 数据消费者查询已经加入购物车的数据集内容。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/subscriptionCar?pageNum=1&pageSize=10 参数说明 无。 请求 请求样例 GET https

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List 加入购物车的数据集ID列表。 响应 响应样例 {"success":true,"returnData":true} 要素说明 参数名 参数类型 备注 success String 请求是否成功。 returnData JSON True：表示删除加入购物车的内容成功。

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查询加入购物车的内容 功能介绍 数据消费者查询已经加入购物车的数据集内容。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/subscriptionCar?pageNum=1&pageSize=10 参数说明 无。 请求 请求样例 GET https

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包括：选择表存储方式、压缩级别、分布方式、分布列以及使用分区表和局部聚簇等，从而实现表性能的优化。 选择存储方式 表的存储模型选择是表定义的第一步。业务属性是表的存储模型的决定性因素，根据下表选择适合当前业务的存储模型。 一般情况下，如果表的字段比较多（大宽表），查询中涉及到的列

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List 加入购物车的数据集ID列表。 响应 响应样例 {"success":true,"returnData":true} 要素说明 参数名 参数类型 备注 success String 请求是否成功。 returnData JSON True：表示删除加入购物车的内容成功。

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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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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： 事实表：数据总量大，增量大，数据读取多以日期做切分，读取一定时间段的数据。 维度表：总量相对小，增量小

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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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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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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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Hudi表索引设计规范 规则 禁止修改表索引类型。 Hudi表的索引会决定数据存储方式，随意修改索引类型会导致表中已有的存量数据与新增数据之间出现数据重复和数据准确性问题。常见的索引类型如下： 布隆索引：Spark引擎独有索引，采用bloomfiter机制，将布隆索引内容写入到Parquet文件的footer中。

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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，尽可能体现出明显的关联关系。例如，采用同样名称来命名。

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ClickHouse本地表设计 规则 单表（分布式表）的记录数不要超过万亿，对于万亿以上表的查询，性能较差，且集群维护难度变大。单表（本地表）不超过百亿。 表的设计都要考虑到数据的生命周期管理，需要进行TTL表属性设置或定期老化清理表分区数据。 单表的字段建议不要超过5000列。

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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，尽可能体现出明显的关联关系。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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