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。

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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。

查看更多 →

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

查看更多 →

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。

查看更多 →

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。

查看更多 →

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

查看更多 →

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。

查看更多 →

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。

查看更多 →

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。

查看更多 →

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

查看更多 →

IAM权限和数据库权限的区别 DAS作为管理面服务，不会直接对客户的数据库实例资源进行增删改操作。在DAS页面执行的只有增删改数据库连接（即数据库登录信息）的操作。 IAM权限控制对DAS的应用范围仅在登录数据库连接前，登录数据库连接后，权限校验就由数据库账号自身的权限来接管了。

查看更多 →

ObjectAuthority objects 对象权限集合。 表4 ObjectAuthority 参数 参数类型 描述 name String 对象名称。 role_authority Array of RoleAuthority objects 角色权限集合。 表5 RoleAuthority 参数

查看更多 →

数据库账号权限说明 创建逻辑库、导入逻辑库、分片变更操作时，数据库账号需具备以下权限，建议您创建具备以下权限的账号或直接使用管理员账号进行相关操作。 SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, CREATE, DROP, RELOAD, PROCESS, REFERENCES

查看更多 →

配置Spark表、列和数据库的用户权限 操作场景 使用SparkSQL操作表或者数据库时，如果用户访问别人创建的表或数据库，需要授予对应的权限。为了实现更严格权限控制，SparkSQL也支持列级别的权限控制。如果要访问别人创建的表上某些列，需要授予列权限。以下介绍使用Manage

查看更多 →

数据库目录的HDFS权限。为了避免产生性能问题，取消表的任意权限，系统不会自动取消数据库目录的HDFS权限，但对应的用户只能登录数据库和查看表名。 若为角色添加或删除数据库的查询权限，数据库中的表也将自动添加或删除查询权限。 相关概念 表1 使用Hive表、列或数据库场景权限一览

查看更多 →

新建汇总表 Y Y N N 删除汇总表 Y Y N N 查询汇总表 Y Y Y Y 编辑汇总表 Y Y N N 新建通用配置 Y Y N N 删除通用配置 （指已发布状态的逻辑实体或表，对其在编辑并保存后产生的草稿的删除操作） Y Y N N 操作通用配置 （指逻辑实体或表的导入、导出、发布、下线、同步、逆向等操作）

查看更多 →

配置Spark表、列和数据库的用户权限 操作场景 使用SparkSQL操作表或者数据库时，如果用户访问别人创建的表或数据库，需要授予对应的权限。为了实现更严格权限控制，SparkSQL也支持列级别的权限控制。如果要访问别人创建的表上某些列，需要授予列权限。以下介绍使用Manage

查看更多 →

配置Hive表、列或数据库的用户权限 操作场景 使用Hive表或者数据库时，如果用户访问别人创建的表或数据库，需要授予对应的权限。为了实现更严格权限控制，Hive也支持列级别的权限控制。如果要访问别人创建的表上某些列，需要授予列权限。以下介绍使用Manager角色管理功能在表授权、列授权和数据库授权三个场景下的操作。

查看更多 →

权限列表 本模块展示运维事件中心的三个策略所拥有的操作权限，使用过程中如提示权限受限、或者对某些功能不可见则可以对照权限列表确认是否为权限不足导致。 图1 权限列表 父主题： 用户管理

查看更多 →