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 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 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 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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设计Runbook Runbook设计原则 Runbook角色设计 Runbook Checklist设计 Runbook操作步骤设计 Runbook参考模板 父主题： 应用迁移上云

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se问题定位的效率。 针对不同的系统表日志可以分为实时转储和一键转储，如下表所示： 系统表转储日志 系统表 实时转储系统表日志 system.asynchronous_metrics system.clusters system.distribution_queue system

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系统审计日志处理机制是什么？ 云 堡垒机 系统审计日志存储在系统数据盘。系统默认开启“自动删除”功能，根据日志存储时间和系统存储空间使用率，触发自动删除历史日志。 日志自动删除机制说明如下： 默认逐日删除180天前历史日志。 当系统存储空间使用率高于90%时，将自动清理存放时间最久的

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系统审计日志支持备份到OBS桶吗？ 支持。 目前不仅支持通过FTP/SFTP备份到同一个VPC网络内的 服务器 中，还支持将数据备份到同一个VPC网络内的OBS桶中。 系统数据备份详情，请参见云堡垒机日志备份方式。 父主题： 审计运维日志

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主题设计 主题设计是通过分层架构表达对数据的分类和定义，帮助厘清数据资产，明确业务领域和业务对象的关联关系。 单击左侧导航栏“主题设计”并进入主题设计页面。 图1 主题设计1 单击导入，单击下载主题导入模板。 图2 主题设计2 下载模板如下： 表1 下载模板 上级流程 *名称 *编码

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设计流程 需求理解 设计思路 设计原则 总体架构

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API设计 项目概况 API设计 接口审核 编辑模式与API规范检查 公共模型 Markdown设计 API调试 脚本能力

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Markdown设计 新建Markdown，可通过以下三种方式完成。 方法一：单击目录树搜索框右侧的，在弹出的下拉框中，选择“新建Markdown”。 方法二：在目录树中选择一个目录，单击右侧图标，在弹出的下拉框中，选择“新建Markdown”。 进入“新建标签页”，在该标签页可

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定义接口的请求方式，制定了客户端对服务端资源操作的方法，在API设计过程中，需要根据业务和操作类型选择合适的请求方式。 GET（获取）：用于获取指定资源，使用查询参数传递参数，适用于读取资源和查询数据。 POST（提交）：用于提交数据。POST请求可以传递请求体参数，适用创建新资源、提交表单数据或执行某些操作等场景。

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设计DAG 操作场景 合理的设计程序结构，可以优化执行效率。在程序编写过程中要尽量减少shuffle操作，合并窄依赖操作。 操作步骤 以“同行车判断”例子讲解DAG设计的思路。 数据格式：通过收费站时间、车牌号、收费站编号...... 逻辑：以下两种情况下判定这两辆车是同行车 如果两辆车都通过相同序列的收费站，

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设计中心 如何移动画布？ 图元在面板图元里无法选中怎么办？ 如何复制架构？ 架构设计时有些图元搜索不到。 如何新建部署架构？ 部署架构的删除按钮为什么是置灰的？ 解决方案工作台如何体现项目依赖的其他资源信息？ 设计中心页面为什么没有提交审核按钮？ 怎么发布架构模板到解决方案加速场？

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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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设计原则 大数据的部署架构设计包括大数据集群、大数据任务调度平台和大数据应用，其中大数据应用的部署架构请参考应用架构设计。 图1 大数据架构设计分类 大数据架构设计同样要考虑架构设计的6要素: 成本 可用性 安全性 可扩展性 可运维性 性能 图2 架构设计6要素 父主题： 大数据架构设计

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标准设计 新建码表 新建数据标准 父主题： 数据架构

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依次新建更多的流程或子流程。一般需要设计L1~L3三层流程。第一层标识为L1层，第二层标识为L2层，第三层标识为L3。 示例如下： 图3 流程设计示例 导出流程 您可以将数据架构中已创建的流程导出到文件中。 在数据架构控制台，单击左侧导航树中的“流程设计”，进入流程设计页面。 单击流程列表上方

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规范设计 配置中心 流程设计 主题设计 码表管理 数据标准 关系建模 业务指标 技术指标 维度建模 父主题： 实施步骤

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安全设计 有标签和安全标识。 部件安全设计满足欧盟和中国等国家和地区的准入要求。 父主题： 安全性和可靠性

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