数据库对象设计 Database和Schema设计 表设计 字段设计 约束设计 视图和关联表设计 父主题： 开发设计建议

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数据库对象设计 Database和Schema设计 表设计 字段设计 约束设计 视图和关联表设计 父主题： 开发设计建议

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数据库设计规范 基本规范 部署规范 数据库对象命名规范 Database和Schema设计规范 权限设计规范 字符集设计规范 表设计规范 字段设计规范 索引设计规范 函数/存储过程设计规范 约束设计 视图和关联表设计 父主题： 开发设计建议

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ClickHouse数据库设计 ClickHouse DataBase设计 ClickHouse表引擎适用场景说明 父主题： ClickHouse应用开发规范

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使用华为云DevSecOps设计与实施服务的获得的终交付件是什么？ 服务名称 服务规格 交付件 团队级教练辅导 团队级敏捷导入 《项目组任命书》 《试点团队敏捷现状分析与成熟度评估》 《敏捷开发转型方案与路标设计》 《敏捷项目管理培训-课件》 《用户故事编写指南-课件》 《敏捷开发标准工作流》

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《敏捷开发转型方案与路标设计》 《敏捷项目管理培训-课件》 《用户故事编写指南-课件》 《敏捷开发标准工作流》 《敏捷开发转型试点总结报告》 《项目组任命书》 《试点团队敏捷现状分析与成熟度评估》 《敏捷开发转型方案与路标设计》 《敏捷项目管理培训-课件参考版》 《用户故事编写指南-课件参考版》

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GaussDB (DWS)数据库对象设计规则 GaussDB(DWS) Database和Schema设计规则 GaussDB(DWS)表设计规则 GaussDB(DWS)字段设计规则 GaussDB(DWS)约束设计规则 GaussDB(DWS)视图和关联表设计规则 父主题： GaussDB(DWS)各对象设计详细规则

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设计 大数据在云上的部署架构设计请参考大数据架构设计，本节不再赘述。这里重点介绍数据迁移方案和任务迁移方案的设计。 设计数据迁移方案 大数据的数据迁移涉及到3类数据，如下表： 表1 大数据迁移的三类数据 分类 说明 元数据 Hive元数据或外置元数据 存量数据 历史数据，短期内不会变化

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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

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设计Runbook Runbook设计原则 Runbook角色设计 Runbook Checklist设计 Runbook操作步骤设计 Runbook参考模板 父主题： 应用迁移上云

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“PK+字段名”。 检查约束 【说明】行存表支持检查约束。 【建议】从命名上明确标识检查约束，例如，将检查约束命名为 “CK+字段名”。 父主题： 数据库设计规范

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主键约束命名为 “PK+字段名”。 检查约束 【建议】从命名上明确标识检查约束，例如，将检查约束命名为 “CK+字段名”。 父主题： 数据库设计规范

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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

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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

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从命名上明确标识主键约束，例如，将主键约束命名为“PK+字段名”。 检查约束 从命名上明确标识检查约束，例如，将检查约束命名为“CK+字段名”。 父主题： 数据库对象设计

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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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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：

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