赞奇超高清云工作站解决方案实践

如何表示父子关系 方式一：图中绘制时采用图元嵌套的方式。同时，左侧目录树保持父子结构。 方式二：图中图元设置组合或者聚合关系。如果架构方案中设置其它类型的连线支持构成上下级关系，那么图中绘制对应的连线类型，也可以构成父子关系。 父主题： 模型设计

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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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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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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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【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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【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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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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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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结算方式 图9 结算方式 付款完算：表示客户付款之后即可获得佣金。 订单完算：表示网站购买订单已完成，可获得佣金。 佣金提成设置完成后，如果需要修改，必须在所有的分销订单都已结算完成，才可以操作，否则会出现佣金结算异常。 提成比例 提成比例产品销售产生的关系最多只有三级，分销商分为一级分

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表设计最佳实践 选择分布方式 选择分布列 使用分区表 选择数据类型 查看表所在节点 父主题： 最佳实践

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表设计最佳实践 使用分区表 选择数据类型 父主题： 最佳实践

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表设计最佳实践 选择存储模型 使用分区表 选择数据类型 父主题： 最佳实践

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表设计最佳实践 选择存储模型 选择分布方式 选择分布列 使用分区表 选择数据类型 查看表所在节点 父主题： 最佳实践

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架构方案规则如下： 工程中的关系集合： 工程树与图中关系一致时，只取一种有效关系参与构树，下图是在0层模型中System与Subsystem关系。 在一层逻辑模型中是Subsystem与Component的关系，图中包含关系，工程树中上下级关系，取其中一种有效关系参与构树。 在2层逻辑

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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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ClickHouse宽表设计 ClickHouse宽表设计原则 ClickHouse表字段设计 ClickHouse本地表设计 ClickHouse分布式表设计 ClickHouse分区设计 ClickHouse索引设计 父主题： ClickHouse应用开发规范

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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。 Roundrobin

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支持的并发度。通过对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。 选择存储方案 【建议】表的存储类型是表定义设计的第一步，用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 存储模型 优点 缺点 适用场景

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默认给元素新增子图，可修改父节点取消子图关系。 在图中定位 定位到元素所在的图，当只在一个图中使用时，直接打开图，当在多个图中使用时，打开元素所在图列表，单击列表下的图名称可打开对应的模型图。 关联图 设置元素与图的绑定关系，通过关联图标识双击就可以打开元素所关联的图。 关系查询 查看所有与当前元

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流式计算采用MOR表。 流式计算为低时延的实时计算，需要高性能的流式读写能力，在Hudi表中存在的MOR和COW两种模型中，MOR表的流式读写性能相对较好，因此在流式计算场景下采用MOR表模型。关于MOR表在读写性能的对比关系如下： 对比维度 MOR表 COW表 流式写 高 低 流式读

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视图和关联表设计 视图设计 【建议】除非视图之间存在强依赖关系，否则不建议视图嵌套。 【建议】视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计 【建议】表之间的关联字段应该尽量少。 【建议】关联字段的数据类型应该保持一致。 【建议】关联字段在命名上，应该可以明显体现出关联关系。例如，采用同样名称来命名。

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