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数据标准设计
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数据标准设计 数据标准设计方法 针对属性字段设计数据标准，数据标准用于描述业务层面需共同遵守的属性层数据含义和业务规则。其描述了对某个数据的共同理解，这些理解一旦确定下来，就应作为标准被共同遵守。数据标准设计遵从以下原则： 以业务为导向，必须满足各标准各方的迫切需求，并根据业务需求分阶段推进制定工作；
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数据指标设计
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数据指标设计 数据指标设计方法 指标是衡量目标总体特征的统计数值，是表征某一业务活动中业务状况的数值指示器。指标由指标名称和指标数值两部分组成，指标名称及其涵义体现了指标质的规定性和量的规定性两个方面的特点，指标数值反映了指标在具体时间、地点、条件下的数量表现。业务指标用于指导技
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数据库设计
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数据架构规划设计
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数据架构规划设计 概述 数据架构规划设计主要包含数据调研、梳理业务流程、业务流程活动、业务域L1和主题域L2定义、业务对象L3梳理和数据owner确定、逻辑实体L4梳理、数据分类、属性L5梳理和数据标准设计、数据分级设计、数据指标设计九大步骤，通过以上步骤完成数据架构规划设计。
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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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数据使能方案设计
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数据使能方案设计 图1 数据使能方案设计 在完成数据使能的4A架构设计后，即可进行数据使能方案设计。数据使能方案设计是数据管理实施专业服务的核心工作，在这个过程中，交付团队会完成流程目录梳理、数据资产目录设计、数据分布梳理、数据标准设计、指标数据梳理、数据模型设计、分层Mappi
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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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数据库设计规范
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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 数据库设计规范 权限设计规范 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 父主题： 使用规范建议
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大容量数据库
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数据应用集成设计与实施
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数据应用集成设计与实施 图1 数据应用集成设计与实施 数据应用集成设计与实施作为数据管理实施专业服务中的一个非必选项，主要面向客户数据消费场景多，IT能力弱的场景提供服务。工作内容包括数据应用集成实施和数据应用内容开发，将多个数据应用进行打通组合，或针对特定业务场景进行报表设计与
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数据库设计规范
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数据库目前不支持不区分大小写的排序方式。 目前仅支持对数据库定义字符集，不支持对表、字段等其他对象定义字符集。 业务使用前必须先创建业务数据库。 不应使用数据库安装后默认创建的postgres数据库存储业务数据。 创建数据库时必须指定字符集为UTF8，创建数据库时必须选择与客户端统一的编码字符集。 为了使用
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ClickHouse数据分布设计
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从纵向来看，每个shard内部有多个副本组成，保证分片数据的高可靠性，以及计算的高可靠性。 数据分布设计 Shard数据分片均匀分布 建议用户的数据均匀分布到集群中的多个shard分片，如图1所示有3个分片。 假如有30 GB数据需要写入到集群中，需要将30 GB数据均匀切分后分别放到shard-1、s
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新建数据大屏
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数据下载的消费模式
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数据下载的消费模式 同Kafka类似，当前dis kafka adapter支持三种消费模式。 assign模式 由用户手动指定consumer实例消费哪些具体分区，此时不会拥有group management机制，也就是当group内消费者数量变化或者通道扩缩容的时候不会有重新分配分区的行为发生。代码样例如下所示：
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大容量数据库
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VN设计
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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
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