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表设计
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防止可能出现的数据溢出。 表1 表的分区方式及使用场景 分区方式 描述 Range 表数据通过范围进行分区。 Interval 表数据通过范围进行分区，超出范围的会自动根据间隔创建新的分区。 List 表数据通过指定列按照具体值进行分区。 Hash 表数据通过Hash散列方式进行分区。
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表设计
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组条件的仔细设计，能够尽可能的减少不必要的数据shuffle。 选择分布方案 表的分布方式的选择如表2 表的分布方式及使用场景所示。 表1 表的分布方式及使用场景 分布方式 描述 适用场景 Hash 表数据通过Hash方式散列到集群中的所有DN上。 数据量较大的事实表。 Replication
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表设计
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以防可能出现的数据溢出。 表1 表的分区方式及使用场景 分区方式 描述 Range 表数据通过范围进行分区。 Interval 表数据通过范围进行分区，超出范围的会自动根据间隔创建新的分区。 List 表数据通过指定列按照具体值进行分区。 Hash 表数据通过Hash散列方式进行分区。
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方案设计提交审核
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方案设计提交审核 方案设计完成后，可提交方案设计审核，审核通过的方案为“设计完成”状态。仅允许方案设计责任人（即，在新建方案时指定的设计责任人）提交审核。 点击设计中心右上角【提交审核】按钮，选择要提交的架构、方案审核责任人，点击【确定】。审核责任人可选择工作空间内的架构师或项目经理，支持多选。
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表设计
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【建议】表的分布方式的选择一般遵循以下原则： 表2 表的分布方式及使用场景 分布方式 描述 适用场景 Hash 表数据通过Hash方式散列到集群中的所有DN上。 数据量较大的事实表。 Replication 集群中每一个DN都有一份全量表数据。 维度表、数据量较小的事实表。 Range
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表设计
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【建议】表的存储类型是表定义设计的第一步，客户业务类型是决定表的存储类型的主要因素，表存储类型的选择依据请参考表1。 表1 表的存储类型及场景 存储类型 适用场景 行存 点查询（返回记录少，基于索引的简单查询）。 增、删、改操作较多的场景。 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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表设计
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关联条件和分组条件的仔细设计，能够尽可能的减少不必要的数据shuffle。 选择分布方案 表的分布方式的选择如表1所示。 表1 表的分布方式及使用场景 分布方式 描述 适用场景 Hash 表数据通过Hash方式散列到集群中的所有DN上。 数据量较大的事实表。 Replication
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数据库审核
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账表设计
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于日后按分类查找报表。 图3 账表分类 在账表分类上新建报表，设置报表编码、名称等信息。 图4 新建账表 新建报表后报表是没有样式的，还需要针对新建的报表设计该报表的格式。设计格式之初，首先选择合适的数据模型，然后进行报表格式设计。 图5 数据模型选择 根据业务需要的样式拖拽左侧
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数据库对象设计
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数据库对象设计
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数据库对象设计
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数据库对象设计
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数据库对象设计
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数据库对象设计
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表设计最佳实践
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表设计最佳实践
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创建数据库审核任务
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单击“确定”。数据库审核任务列表生成对应记录。 图2 审核任务列表 其中“状态”显示当前数据库的审核状态，审核状态有以下几种： 等待开始：等待数据库审核任务调度。 采集对象：采集指定数据库schmea对象的DDL语句。 SQL审核：正在执行数据库审核。 审核完成：已经审核完成。全部数
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如何设计宽表主键
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如何设计宽表主键 GeminiDB Cassandra是一款分布式数据引擎，宽表引擎中的数据均按照主键进行分布。在执行查询时，如果表中存在多列主键，系统会从最左边的主键开始匹配。如果主键设置不当，则可能导致主键无法被有效利用，进而产生热点问题，影响查询性能。因此，在数据分区和数据
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表设计最佳实践
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表设计最佳实践
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