数据模型图谱 数据模型图谱介绍 如何使用数据模型图谱 如何使用模型探索 父主题： 数据模型管理

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数据模型图谱 本文指导您如何查看当前选择的应用租户下的数据模型图谱，以及如何在图谱中通过快捷方式创建实体和实体的实例数据。 查看数据模型图谱 登录LinkX-F系统首页。 选择“模型设计 > 数据模型图谱”，进入“数据模型图谱”页面。 图1 数据模型图谱 表1 模型图谱各功能区域说明

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图谱 位于数据模型图谱页面中央，是数据模型图谱的核心模块。 图谱搜索 帮助您快速定位和直达您想要查看的数据模型。 显示设置 为用户提供多种图谱显示基础功能，如全屏展示、移动、放大、缩小等功能。 数据模型图谱结构 基于元模型驱动，数据模型图谱中的节点和边的类型如表2所示。 表2 节点和边的类型

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模型图谱 工业企业内部可能会存在几千甚至上万个数据对象，如果想了解数据对象之间的关系，难度极大。模型图谱集合所有数据模型在一张图谱中，您可在模型图谱中快速查看模型信息，也可通过路径查询功能实现快速查找数据间的关联关系的目的。 操作步骤 登录LinkX-F系统首页。 选择“数据探索

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如何使用数据模型图谱 在“数据模型管理 > 数据模型图谱”页面，您可以进行如下操作： 移动/放大/缩小数据模型图谱 移动数据模型图谱 在“图谱”的任意空白处，长按鼠标左键的同时移动鼠标，即可移动图谱。 放大/缩小数据模型图谱 在“图谱”内，上下滚动鼠标滚轮，即可放大或缩小图谱大小。

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查看实例图谱探索 操作场景 本文指导您如何查看当前选择的应用租户下保存的所有实例图谱。 操作步骤 登录LinkX-F系统首页。 选择“数据探索 > 数据探索”，默认进入“实例图谱探索”页面。 画布默认展示当前租户保存的最近一次的实例图谱。 图1 实例图谱 表1 实例图谱各功能区域说明

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实例图谱探索 创建实例图谱探索 查看实例图谱探索 管理实例图谱探索 父主题： 探索数据

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通过首页左上角九宫格菜单中数据大屏，进入数据大屏列表页，选择对应的空间和目录 图1 新增大屏 填写大屏相关信息： 大屏名称：根据业务场景，配置大屏名称 大屏描述：根据业务场景，填写大屏相关描述，更清晰的描述大屏业务场景 大屏尺寸：支持预置尺寸和自定义尺寸，适配不同终端展示 图2 填写大屏相关信息 OneSketch

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管理实例图谱探索 开发人员及以上权限的用户可根据需要对实例谱图进行修改（如重命名实例图谱或设置样式），或对实例图谱进行删除。 重命名实例图谱 登录LinkX-F系统首页。 选择“数据探索 > 数据探索”，默认进入“实例图谱探索”页面。 单击实例图谱选择框，在下拉框中切换展示想要操作的实例图谱。

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登录LinkX-F系统首页。 选择“数据探索 > 数据探索”，默认进入“实例图谱探索”页面。 根据实际区分以下情况进入实例图谱创建页面： 如果当前租户下没有实例图谱，直接进入实例图谱创建页面。 如果当前租户下有实例图谱，单击实例图谱选择框，在展开的下拉框底部单击“创建”。 添加实例。 在实例图谱操作项区域

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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数据复制服务是否采用了压缩技术 压缩技术是提升性能和解决数据膨胀的关键技术，DRS在数据传输和增量数据存储两大环节采用了压缩技术。 数据传输压缩：在网络带宽不理想的环境中，进行数据同步与传输，DRS可以开启压缩开关，以减少数据传输对带宽的占用量。 增量数据存储压缩：增量数据转储成

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基于数字主线引擎创建“5G基站研发制造过程”图谱 工业企业内部可能会存在几千甚至上万个数据对象，其中不乏跨多个IT系统的场景，如果模型图谱集合所有数据模型在一张图谱中，将有效提高数据价值的挖掘效率。 本示例通过使用数字主线引擎的数据建模、模型图谱功能，带您快速创建一个简易版5G基站研发制造过程的模型图谱。 通过创

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单击右上角右“保存”，输入大屏的名称，单击“确定”，大屏保存成功。 步骤5：管理大屏 切换大屏发布状态 单击“数据分析 > 大屏”，进入大屏页面。 单击大屏名称，进入大屏编辑页面。 发布大屏：单击页面右上角“保存并发布”，大屏发布成功。 下线大屏：单击页面右上角后，单击“下线”，大屏下线成功。

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获取大屏指定组件数据 功能介绍 获取大屏指定组件数据。 URI POST /v1/{project_id}/screens/{screen_id}/query-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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基于自动驾驶、智慧城市、政务、智慧园区、大企业、金融、制造业、互联网等客户的实际业务场景需求，提供自动驾驶上云实施服务（自动驾驶数据迁移/标注/仿真地图生成/场景生成/合规采集）、视频、自然语言处理、 文字识别 、语音分析、热线感知、 智能问答机器人 、12345热线图谱、三方应用集成、三方算法集成

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