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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约束设计 DEFAULT和NULL约束 【建议】如果能够从业务层面补全字段值，那么，就不建议使用DEFAULT约束，避免数据加载时产生不符合预期的结果。 【建议】给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束，优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 【建议】给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

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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： 【关注】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。 【关注】将表

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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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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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约束设计 DEFAULT和NULL约束 如果能够从业务层面补全字段值，那么，不建议使用DEFAULT约束，避免数据加载时产生不符合预期的结果。 给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束。优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

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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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约束设计 DEFAULT和NULL约束 【建议】如果能够从业务层面补全字段值，则不建议使用DEFAULT约束，避免数据加载时产生不符合预期的结果。 【建议】给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束，优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 【建议】给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

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约束设计 DEFAULT和NULL约束 如果能够从业务层面补全字段值，那么，不建议使用DEFAULT约束，避免数据加载时产生不符合预期的结果。 给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束，优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

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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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字段设计 选择数据类型 在字段设计时，基于查询效率的考虑，一般需要遵循以下原则： 尽量使用高效数据类型。 选择数值类型时，在满足业务精度的情况下，选择数据类型的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 当多个表存在逻辑关系时，表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。

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字段设计 选择数据类型 在字段设计时，基于查询效率的考虑，一般遵循以下原则： 【建议】尽量使用高效数据类型。 选择数值类型时，在满足业务精度的情况下，选择数据类型的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 【建议】当多个表存在逻辑关系时，表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。

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架构原则： 原则一：数据按对象管理，明确数据Owner 原则二：从企业视角定义信息架构 原则三：遵从公司的数据分类管理框架 原则四：业务对象结构化、数字化 原则五：数据服务化，同源共享 根据华为方法论，数据管理部在保障信息架构原则落地的同时，还要维护好信息架构的四个要素：数据资产目录、数据模型、数据标准、数据分布。

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分布列选择不当，在数据导入后有可能出现数据分布倾斜，进而导致某些磁盘的使用明显高于其他磁盘，极端情况下会导致集群只读。合理的选择分布键，对表查询的性能至关重要。此外，合适的分布键还可以使数据的索引更快地创建和维护。 单表存储数据量 单表存储的数据量越大，查询性能就越差。当表中的数据量很大时

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字段设计 选择数据类型 在字段设计时，基于查询效率的考虑，一般遵循以下原则： 【建议】尽量使用高效数据类型。 选择数值类型时，在满足业务精度的情况下，选择数据类型的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 【建议】当多个表存在逻辑关系时，表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。

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，以便比较不同的设计对表的加载性能、存储空间和查询性能的影响。 在进行调优表实践之前，需要先了解表结构设计相关的内容。因为进行数据库设计时，表设计上的一些关键项将严重影响后续整库的查询性能。表设计对数据存储也有影响：好的表设计能够减少I/O操作及最小化内存使用，进而提升查询性能。

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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： 【关注】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。 【关注】尽量减少随机I/O。通过聚簇/局部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。 选择存储方案 【建议】

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站式数据服务开发、测试部署能力，实现数据服务敏捷响应，降低数据获取难度，提升数据消费体验和效率，最终实现数据资产的变现。 数据安全 数据安全为数据治理中心提供数据生命周期内统一的数据使用保护能力。通过敏感数据识别、分级分类、隐私保护、资源权限控制、数据加密传输、加密存储、数据风险

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数据库存储 GaussDB(for MySQL)标准版支持哪些存储引擎 GaussDB(for MySQL)标准版使用的什么存储 GaussDB(for MySQL)标准版是否支持存储过程和函数 数据超过了GaussDB(for MySQL)标准版实例的最大存储容量怎么办 如何查看GaussDB(for

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数据转发至Kafka存储 场景说明 对于设备上报的数据，可以选择让平台将设备上报数据推送给应用 服务器 ，由应用服务器进行保存；还可以选择让平台将设备上报数据转发给分布式消息服务（Kafka），由Kafka进行存储。 本示例为将所有设备上报的数据转发至Kafka存储。 购买Kafka实例

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