账单数据存储 开通账单数据存储功能 对账单（使用量账单）文件格式介绍 流水账单文件格式介绍 资源按账期账单文件格式介绍 使用量类型明细账单文件格式介绍 父主题： 总览说明

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数据库设计规范 基本规范 部署规范 数据库对象命名规范 数据库设计规范 权限设计规范 表设计规范 字段设计规范 索引设计规范 函数/存储过程设计规范 父主题： 使用规范建议

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ClickHouse数据库设计 ClickHouse DataBase设计 ClickHouse表引擎适用场景说明 ClickHouse宽表设计 ClickHouse物化视图设计 ClickHouse逻辑视图设计 父主题： ClickHouse设计开发规范

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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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数据库目前不支持不区分大小写的排序方式。 目前仅支持对数据库定义字符集，不支持对表、字段等其他对象定义字符集。 业务使用前必须先创建业务数据库。 不应使用数据库安装后默认创建的postgres数据库存储业务数据。 创建数据库时必须指定字符集为UTF8，创建数据库时必须选择与客户端统一的编码字符集。 为了使用

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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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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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数据多样化存储 云数据库RDS支持与分布式缓存服务Redis版、GeminiDB (Redis接口)和对象存储服务等存储产品搭配使用，实现多样化存储扩展。 图1 数据库多样化存储 父主题： 典型应用

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数据库存储 GaussDB使用 的什么存储 数据超过了 GaussDB 实例的最大存储容量怎么办 如何查看GaussDB的存储空间使用情况

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数据库存储 DDS使用的的存储配置是什么 数据超过了文档数据库实例的最大存储容量怎么办 什么是DDS实例的只读状态？

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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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Hive ORC数据存储优化 操作场景 “ORC”是一种高效的列存储格式，在压缩比和读取效率上优于其他文件格式。 建议使用“ORC”作为Hive表默认的存储格式。 前提条件 已登录Hive客户端，具体操作请参见Hive客户端使用实践。 操作步骤 推荐：使用“SNAPPY”压缩，适用于压缩比和读取效率要求均衡场景。

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账单数据存储（旧版） 开通消费数据存储功能 资源消费记录 流水详单 资源详单 对账单 父主题： 附录

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数据分布式存储 DWS采用水平分表的方式，将业务数据表的元组分散存储到各个节点内，该优势在于，查询中通过查询条件过滤不必要的数据，快速定位到数据存储位置，可极大提升数据库性能。 水平分表方式将一个数据表内的数据，按合适分布策略分散存储在多个节点内，DWS支持如表1所示的数据分布策略。用户可在CREATE

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数据库存储 RDS for MySQL支持哪些存储引擎 RDS使用的什么存储 云数据库 RDS for MySQL是否支持存储过程和函数 数据超过了RDS for MySQ L实例 的最大存储容量怎么办 如何查看RDS的存储空间使用情况 在RDS for SQL Server上创建的数据库保存在什么路径下

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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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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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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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设计中心 解决方案工作台提供设计引擎，用户可在线进行解决方案技术架构设计（含集成架构、部署架构）、信息架构设计。 技术架构设计 信息架构设计 父主题： 标准空间

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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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