数据结构 AOS.BatchItem APIG.BackendApi APIG.FuncInfo APIG.MockInfo APM.AutoscalerAction APM.AutoscalerActionParameters APM.AutoscalerCondition APM

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数据结构 公共请求参数 公共响应参数

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公共参数结构 InterposalRule 父主题： 抢插话规则接口 (interposalrules)

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数据结构 本章描述API使用的公共参数。 请求数据结构（废弃） 响应数据结构（废弃） 数据结构

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初始化数据的工作。 Invoke方法：更新或查询账本数据状态时被调用， 需要在此方法中实现响应调用或查询的业务逻辑。 链代码结构 Java语言的链代码结构如下： package main // 引入必要的包，系统自动操作，只要在maven或gradle中配置即可 import

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数据结构 数据结构(创建 云服务器 ) 数据结构(查询云 服务器 详情) 数据结构(查询规格详情)

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查询Schema结构 功能介绍 查询生成的schema结构（从OBS上读取）。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/schema/structure?detail={details} 表1 路径参数 参数 是否必选

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结构体说明 表1 EventDef结构体参数说明 名称 是否必选 参数类型 描述 payload_filter_request 否 String 参数解释： 事件的参数过滤路径。 约束限制： 必须是合法的JSONPath格式 默认取值： $ payload_filter_response

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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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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

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设计优化 PERF05-01 设计优化 父主题： PERF05 性能优化

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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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设计原则 国际标准化组织（ISO）对计算机系统安全的定义为：确保信息资产（包括硬件、软件、网络、数据等）受到保护，以确保其机密性、完整性和可用性。计算机系统安全的目标是保护信息系统免受未经授权的访问、使用、披露、破坏、修改、中断或不可用的威胁，同时确保信息系统能够持续地提供服务。

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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

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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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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

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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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“PK+字段名”。 检查约束 【关注】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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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 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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