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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配置底层存储系统 用户想要通过统一的客户端API和全局命名空间访问包括HDFS和OBS在内的持久化存储系统，从而实现了对计算和存储的分离时，可以在 MRS Manager页面中配置Alluxio的底层存储系统来实现。集群创建后，默认的底层存储地址是hdfs://hacluster/

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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 Database和Schema设计 表设计 字段设计 约束设计 视图和关联表设计 父主题： 开发设计建议

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数据库对象设计 Database和Schema设计 表设计 字段设计 约束设计 视图和关联表设计 父主题： 开发设计建议

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数据库对象设计 Database和Schema设计 表设计 字段设计 约束设计 视图和关联表设计 父主题： 开发设计建议

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数据库对象设计 Database和Schema设计 表设计 字段设计 约束设计 视图和关联表设计 父主题： 开发设计建议

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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 Database和Schema设计 表设计 字段设计 约束设计 视图和关联表设计 父主题： 开发设计建议

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数据库对象设计 Database和Schema设计 表设计 字段设计 约束设计 视图和关联表设计 父主题： 开发设计建议

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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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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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ClickHouse数据库设计 ClickHouse DataBase设计 ClickHouse表引擎适用场景说明 父主题： ClickHouse应用开发规范

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工业数据资产库设计 数据治理知识库设计 IDS工业数据确权与交换试点 模具行业数据模型与标准 3C电子行业(PCBA)数据模型与标准 供应链数据治理及入湖开发 IDS可信数据空间 父主题： 工业数据处理基础工具链专题设计

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步骤5：数据架构设计 DataArts Studio 数据架构以关系建模、维度建模理论支撑，实现规范化、可视化、标准化数据模型开发，定位于数据治理流程设计落地阶段，输出成果用于指导开发人员实践落地数据治理方法论。 DataArts Studio数据架构建议的数据分层如下： SDI (Source

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流程设计 宏观层面：重点是组织架构与流程架构匹配，组织设置必须支撑流程价值实现，组织职责必须清晰具体，不能有重叠、空白、过多、过少； 微观层面：看流程角色职责是否通过岗位职责的设置有效落实，岗位职责与其匹配的流程角色职责相符。 单击左侧导航栏“流程设计”并进入流程设计页面。 图1

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共享资源： 采取共享资源的设计，通过协作减少争用延时从而改善整体性能；如多个进程可以从一个数据库的同一部分读取。 并行处理：当并行处理过程的增速能抵消通信开销和资源争用延迟时，执行并行处理。 分散负载原则：通过在不同时间或者不同位置处理冲突负载，从而分散负载：将资源划分为成一些相对独立的小

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设计优化 PERF05-01 设计优化 父主题： PERF05 性能优化

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故障对系统造成的影响，并持续稳定地运行，建议遵循以下设计原则。 高可用设计 单点故障会导致整个系统崩溃、主要功能受到影响、任务延误的系统轻度损坏或存在较大的故障隐患，因此系统的高可用设计非常关键。 高可用设计的主要手段是冗余，甚至是多级冗余的组合，包括异地容灾方式保证灾难情况下无单点：

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最小化凭证：尽量消除对长期的、静态凭证的依赖。 数据安全保护原则（Data Security） 数据分类分级，定义不同级别的数据防护措施。 确保对数据进行适当的加密、备份和访问控制，以保护数据的机密性、完整性和可用性。 维护个人隐私权利，保护隐私数据的机密性和完整性。 DevSecOps

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