用户业务设计 VN设计 应用组设计 QoS策略设计 智能选路策略设计 站点上网策略设计 父主题： 用户组网和业务方案设计

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包含、不包含：判断Query、Header、Path中的某个字段的值是否包含某个值。 正则：判断Query、Header、Path中的某个字段的值是否符合正则表达式中的匹配规则。 区间范围：判断Query、Header、Path中的某个字段的值是否在该区间范围内。 Path不支持“存在”和“不存在”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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开发设计建议 开发设计建议概述 数据库对象命名 数据库对象设计 工具对接 SQL编写

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开发设计建议 开发设计建议概述 数据库对象命名 数据库对象设计 工具对接 SQL编写

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开发设计建议 开发设计建议概述 数据库对象命名 数据库对象设计 工具对接 SQL编写

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效，指定需要同步的database，以‘，’分隔，db名称是大小写敏感的。 exclude_database_list: 仅在only_specified_database=true时生效，指定不需要同步的多个database，以‘，’分隔，db名称是大小写敏感的。 当inclu

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-> 网络适配器”，右击显示为灰色的适配器，如图2，单击卸载。 图2 适配器 重启windows 服务器 。 使用预留管理员账号（重启后administrator账号密码失效）进入系统。 检查网络正常后，重新给administrator账号修改成需要的密码，检查密码OK后，可删除预留账号。

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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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架构设计 部署架构 业务架构 回收站

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最多不能超过16个。 <数据库名>.<集合名>.$<索引名>的总长度不能超过128字符。 在高选择性字段上的创建索引。在低选择性字段上查询会返回较大的结果集。尽量避免返回较大的结果集。 对集合的写操作同时会操作集合上的索引，从而触发更多的IO操作，集合上的索引数量不要超过32。

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多次增量的形式迁移。 数据传输时间=实际数据量/实际网络带宽 表2为1TB数据使用网络带宽传输的时间估计，请根据实际数据量估算数据传输时间，如果数据不能在预估的时间内完成传输，请考虑扩大网络带宽。 数据库 非生产系统数据库可以使用 SMS 离线迁移 生产系统数据库使用数据库备份恢复或者其他数据库原生工具

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应用组设计 使用应用组可以有效地对应用进行监控，在监控页面能够观察该应用的质量情况、带宽使用情况。推荐定义出在生产业务、办公业务、多媒体业务中需要监控的应用，划分到不同的应用组中。后续可以通过QoS策略、智能选路策略及站点上网策略实现对应用的统一策略控制。 生产业务中可定义的应用组：物联网管理等。

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QoS策略设计 为了保证在网络拥塞情况下关键应用流量得到优先调度，需要配置QoS策略，保障关键流量的带宽，同时限制非关键流量的带宽。 办公软件、VoIP流量等为重要业务，属于关键流量，需要优先调度并保证带宽；保卫监控流量等属于非关键流量，对该部分流量进行带宽限制。 根据上行带宽大

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物理模型设计 物理模型是对真实数据库的描述，即根据逻辑模型对应到具体的数据模型的机器实现。解决方案工作台支持多种数据库类型的物理模型，支持从逻辑实体新建物理模型表/从文件导入，支持导出文件等。 创建物理模型 架构师进入到对应空间和方案后，选择对应信息架构的物理模型设计。 点击“新

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业务指标设计 业务指标设计用户定义和计算 数据仓库 中的业务指标。支持导入 DataArts Studio 的业务指标文件。 新建业务指标 架构师进入到对应空间和方案后，选择对应信息架构的业务指标设计，选择DataArts Studio的Region、实例和空间，点击确定后将会自动跳转到

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常规锁设计 分区表通过表锁+分区锁两重设计，在表和分区上分别施加8个不同级别的常规锁，来保证DQL、DML、DDL并发过程中的合理行为控制。下表给出了不同级别锁的互斥行为，标记为√的两种常规锁互不阻塞，可以并行。 表1 常规锁行为 - ACCESS_SHARE ROW_SHARE

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iDME设计服务 创建应用 登录应用设计态 日常管理应用 查看应用 父主题： 数据建模引擎

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开发设计建议 开发设计建议概述 数据库对象命名 数据库对象设计 工具对接 SQL编写

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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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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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