数据转发至Kafka存储 场景说明 对于设备上报的数据，可以选择让平台将设备上报数据推送给应用 服务器 ，由应用服务器进行保存；还可以选择让平台将设备上报数据转发给分布式消息服务（Kafka），由Kafka进行存储。 本示例为将所有设备上报的数据转发至Kafka存储。 购买Kafka实例

查看更多 →

数据多样化存储 云数据库RDS支持与分布式缓存服务Redis版、GeminiDB (Redis接口)和对象存储服务等存储产品搭配使用，实现多样化存储扩展。 图1 数据库多样化存储 父主题： 典型应用

查看更多 →

账单数据存储（旧版） 下载订阅的账单 资源消费记录 流水详单 资源详单 对账单 父主题： 附录

查看更多 →

数据库存储 数据超过了 GaussDB 实例的最大存储容量怎么办 如何查看GaussDB的存储空间使用情况

查看更多 →

流程设计 宏观层面：重点是组织架构与流程架构匹配，组织设置必须支撑流程价值实现，组织职责必须清晰具体，不能有重叠、空白、过多、过少； 微观层面：看流程角色职责是否通过岗位职责的设置有效落实，岗位职责与其匹配的流程角色职责相符。 单击左侧导航栏“流程设计”并进入流程设计页面。 图1

查看更多 →

共享资源： 采取共享资源的设计，通过协作减少争用延时从而改善整体性能；如多个进程可以从一个数据库的同一部分读取。 并行处理：当并行处理过程的增速能抵消通信开销和资源争用延迟时，执行并行处理。 分散负载原则：通过在不同时间或者不同位置处理冲突负载，从而分散负载：将资源划分为成一些相对独立的小

查看更多 →

设计优化 PERF05-01 设计优化 父主题： PERF05 性能优化

查看更多 →

故障对系统造成的影响，并持续稳定地运行，建议遵循以下设计原则。 高可用设计 单点故障会导致整个系统崩溃、主要功能受到影响、任务延误的系统轻度损坏或存在较大的故障隐患，因此系统的高可用设计非常关键。 高可用设计的主要手段是冗余，甚至是多级冗余的组合，包括异地容灾方式保证灾难情况下无单点：

查看更多 →

最小化凭证：尽量消除对长期的、静态凭证的依赖。 数据安全保护原则（Data Security） 数据分类分级，定义不同级别的数据防护措施。 确保对数据进行适当的加密、备份和访问控制，以保护数据的机密性、完整性和可用性。 维护个人隐私权利，保护隐私数据的机密性和完整性。 DevSecOps

查看更多 →

设计架构 在架构设计阶段伙伴架构师完成集成架构设计和资源清单配置。 创建技术架构 集成架构设计详细操作步骤参见集成架构设计。 伙伴架构师用户登录解决方案工作台，进入工作空间--》选择需要设计的方案--》点击“更多”下拉框--》点击“设计”，即可跳转到架构“设计中心”的页面。 图1

查看更多 →

设计中心 解决方案工作台提供设计引擎，用户可在线进行解决方案技术架构设计（含集成架构、部署架构）、信息架构设计。 技术架构设计 信息架构设计 父主题： 标准空间

查看更多 →

VN设计 通过对不同的业务划分为不同的VN，实现生产业务、办公业务、多媒体业务的同类型业务正常互通，不同类型业务隔离不互通。 同时为生产、办公、多媒体、等不同业务分配不同比例带宽，保障网络拥塞时各业务流量都能得到调度。 父主题： 用户业务设计

查看更多 →

约束设计 DEFAULT和NULL约束 【建议】如果能够从业务层面补全字段值，那么，就不建议使用DEFAULT约束，避免数据加载时产生不符合预期的结果。 【建议】给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束，优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 【建议】给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

查看更多 →

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：

查看更多 →

表设计 GaussDB是分布式架构。数据分布在各个DN上。总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 将表数据均匀分布在各个DN上。数据均匀分布，可以防止数据在部分DN上集中分布，从而导致因存储倾斜造成集群有效容量下降。通过选择合适的分布列，可以避免数据倾斜。 将表的扫描压力均匀分

查看更多 →

约束设计 DEFAULT和NULL约束 如果能够从业务层面补全字段值，那么，不建议使用DEFAULT约束，避免数据加载时产生不符合预期的结果。 给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束，优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

查看更多 →

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：

查看更多 →

约束设计 DEFAULT和NULL约束 如果能够从业务层面补全字段值，那么，不建议使用DEFAULT约束，避免数据加载时产生不符合预期的结果。 给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束。优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

查看更多 →

设备存储数据查询 查询设备属性最新状态值 根据标签查询设备历史值 根据标签聚合查询指标 父主题： API列表

查看更多 →

Hive ORC数据存储优化 操作场景 “ORC”是一种高效的列存储格式，在压缩比和读取效率上优于其他文件格式。 建议使用“ORC”作为Hive表默认的存储格式。 前提条件 已登录Hive客户端，具体操作请参见Hive客户端使用实践。 操作步骤 推荐：使用“SNAPPY”压缩，适用于压缩比和读取效率要求均衡场景。

查看更多 →

数据库存储 TaurusDB标准版支持哪些存储引擎 TaurusDB标准版使用的什么存储 TaurusDB标准版是否支持存储过程和函数 数据超过了TaurusDB标准版实例的最大存储容量怎么办 如何查看TaurusDB标准版的存储空间使用情况

查看更多 →