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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Hudi表索引设计规范 规则 禁止修改表索引类型。 Hudi表的索引会决定数据存储方式，随意修改索引类型会导致表中已有的存量数据与新增数据之间出现数据重复和数据准确性问题。常见的索引类型如下： 布隆索引：Spark引擎独有索引，采用bloomfiter机制，将布隆索引内容写入到Parquet文件的footer中。

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议使用。 建议 事实表采用日期分区表，维度表采用非分区或者大颗粒度的日期分区 是否采用分区表要根据表的总数据量、增量和使用方式来决定。从表的使用属性看事实表和维度表具有的特点： 事实表：数据总量大，增量大，数据读取多以日期做切分，读取一定时间段的数据。 维度表：总量相对小，增量小

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查询与分析语法概述 本部分介绍安全分析使用的查询与分析语法。在安全云脑控制台上，具体输出查询与分析语法位置如下所示： 图1 输入查询与分析语法 请根据需要选择对应的查询与分析语法： 检索 SQL语法参考 SecMaster SQL语法参考 父主题： 查询与分析语法-V2

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生产数据统计与分析 查询产品过站信息 查询生产进度信息 父主题： MBM Space使用示例

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云应用平台采用规划与设计 产品介绍 常见问题 计费说明 父主题： 咨询与规划

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查询与分析语法概述 本部分介绍安全分析使用的查询与分析语法。在安全云脑控制台上，具体输出查询与分析语法位置如下所示： 图1 输入查询与分析语法 基本语法 SQL由查询语句和分析语句组成，以竖线 | 分隔。查询语句可单独使用，分析语句必须与查询语句一起使用。 查询语句 | 分析语句

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视图和关联表设计 视图设计 除非视图之间存在强依赖关系，否则不建议视图嵌套。 视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计 表之间的关联字段应该尽量少。 关联字段的数据类型应该保持一致。 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。 父主题： 数据库对象设计

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议使用。 建议 事实表采用日期分区表，维度表采用非分区或者大颗粒度的日期分区 是否采用分区表要根据表的总数据量、增量和使用方式来决定。从表的使用属性看事实表和维度表具有的特点： 事实表：数据总量大，增量大，数据读取多以日期做切分，读取一定时间段的数据。 维度表：总量相对小，增量小

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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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避免使用分区表，如有需要，可以使用多个独立的表代替。 分区表的缺点： DDL操作需要锁定所有分区，导致所有分区上操作都被阻塞。 当表数据量较大时，对分区表进行DDL或其他运维操作难度大风险高。 分区表使用较少，存在未知风险。 当单台服务器性能无法满足时，对分区表进行分拆的成本较高。

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日志搜索与分析（默认推荐） 日志搜索与分析概述 设置云端结构化解析日志 设置LTS日志索引配置 搜索日志 查看LTS实时日志 分析LTS日志 SQL分析语法介绍

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什么是Landing Zone设计与实施服务？ Landing Zone设计与实施服务，提供基于华为云的人、财、物、权、法的IT治理能力，协助客户对组织、用户、权限、云资源、数据、应用、安全等要素进行全面有效管理，可获得合规、效率等方面的提升。 父主题： 关于服务咨询

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云工厂咨询与设计服务怎么使用？ 企业已注册华为云账号，登录华为云专业服务官网，搜索“工业软件云咨询服务”，单击“立即购买”，选中要下单的SKU，完成在线下单。下单完成后，由咨询项目经理安排后续事宜，确认整体计划。 父主题： 关于服务交付

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图表探索分析 选择图表类型 在图表分析区，支持对所选属性按折线图、热力图、散点图3种方式做时序分析。 图1 选择图表类型 设置折线图Y轴显示 在图表分析区，折线图可以设置Y轴的显示方式，包含如下3种方式： 堆积：Y轴不重叠； 共享：Y轴重叠，Y轴单位长度代表的刻度等长； 叠加：Y轴重叠，Y轴单位长度代表的刻度不等长。

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ClickHouse宽表设计原则 宽表设计原则 由于ClickHouse的宽表查询性能较优，且当前ClickHouse可支持上万列的宽表横向扩展。 在大部分场景下，有大表两表join以及多表join的场景，且多个join的表数据变化更新频率较低，这种情况，建议对多个表join查询逻辑提

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ClickHouse本地表设计 规则 单表（分布式表）的记录数不要超过万亿，对于万亿以上表的查询，性能较差，且集群维护难度变大。单表（本地表）不超过百亿。 表的设计都要考虑到数据的生命周期管理，需要进行TTL表属性设置或定期老化清理表分区数据。 单表的字段建议不要超过5000列。

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Hudi表索引设计规范 规则 禁止修改表索引类型。 Hudi表的索引会决定数据存储方式，随意修改索引类型会导致表中已有的存量数据与新增数据之间出现数据重复和数据准确性问题。常见的索引类型如下： 布隆索引：Spark引擎独有索引，采用bloomfiter机制，将布隆索引内容写入到Parquet文件的footer中。

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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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视图和关联表设计 视图设计 除非视图之间存在强依赖关系，否则不建议视图嵌套。 视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计 表之间的关联字段应该尽量少。 关联字段的数据类型应该保持一致。 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。 父主题： 数据库对象设计

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