数据仓库服务 GaussDB(DWS)

 

GaussDB(DWS)是一款具备分析及混合负载能力的分布式数据库,支持x86和Kunpeng硬件架构,支持行存储与列存储,提供GB~PB级数据分析能力、多模分析和实时处理能力,用于数据仓库、数据集市、实时分析、实时决策和混合负载等场景,广泛应用于汽车、制造、零售、物流、互联网、金融、政府、电信等行业分析决策系统

 
 

    dws表设计 更多内容
  • GaussDB(DWS)表设计规则

    【建议】的分布方式的选择一般遵循以下原则: 2 的分布方式及使用场景 分布方式 描述 适用场景 Hash 数据通过Hash方式散列到集群中的所有DN上。 数据量较大的事实。 Replication 集群中每一个DN都有一份全量数据。 维度数据量较小的事实。 Roundrobin

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  • GaussDB(DWS)表设计规则

    【建议】表的分布方式的选择一般遵循以下原则: 2 的分布方式及使用场景 分布方式 描述 适用场景 Hash 数据通过Hash方式散列到集群中的所有DN上。 数据量较大的事实。 Replication 集群中每一个DN都有一份全量数据。 维度数据量较小的事实。 Roundrobin 的每一行被轮番地发

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  • GaussDB(DWS)开发设计建议

    GaussDB (DWS)开发设计建议 GaussDB(DWS)总体开发设计规范 GaussDB(DWS)连接管理规范 GaussDB(DWS)对象设计规范 GaussDB(DWS) SQL开发规范 GaussDB(DWS)外功能开发规范 GaussDB(DWS)存储过程开发规范

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  • GaussDB(DWS)约束设计规则

    唯一约束 【关注】行存与列存都支持唯一约束。 【建议】从命名上明确标识唯一约束,例如,命名为“UNI+构成字段”。 主键约束 【关注】行存与列存都支持主键约束。 【建议】从命名上明确标识主键约束,例如,将主键约束命名为 “PK+字段名”。 检查约束 【关注】行存支持检查约束,而列存表不支持。

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  • GaussDB(DWS)数据库对象设计规则

    GaussDB(DWS)数据库对象设计规则 GaussDB(DWS) Database和Schema设计规则 GaussDB(DWS)表设计规则 GaussDB(DWS)字段设计规则 GaussDB(DWS)约束设计规则 GaussDB(DWS)视图和关联设计规则 父主题: G

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  • GaussDB(DWS)约束设计规则

    唯一约束 【关注】行存与列存都支持唯一约束。 【建议】从命名上明确标识唯一约束,例如,命名为“UNI+构成字段”。 主键约束 【关注】行存与列存都支持主键约束。 【建议】从命名上明确标识主键约束,例如,将主键约束命名为 “PK+字段名”。 检查约束 【关注】行存支持检查约束,而列存表不支持。

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  • GaussDB(DWS)视图和关联表设计规则

    GaussDB(DWS)视图和关联设计规则 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。 关联设计 【建议】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,尽可能体现

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  • GaussDB(DWS)数据库对象设计规则

    GaussDB(DWS)数据库对象设计规则 GaussDB(DWS) Database和Schema设计规则 GaussDB(DWS)表设计规则 GaussDB(DWS)字段设计规则 GaussDB(DWS)约束设计规则 GaussDB(DWS)视图和关联设计规则 父主题: G

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  • 表设计

    选择分布方案 的分布方式的选择如2 的分布方式及使用场景所示。 1 的分布方式及使用场景 分布方式 描述 适用场景 Hash 数据通过Hash方式散列到集群中的所有DN上。 数据量较大的事实。 Replication 集群中每一个DN都有一份全量数据。 维度数据量较小的事实表。

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  • 表设计

    设计 总体上讲,良好的设计需要遵循以下原则: 减少需要扫描的数据量。通过分区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 当中的数据量很大时,应当对进行分区,一般需要遵循以下原则:

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  • 表设计

    设计 总体上讲,良好的设计需要遵循以下原则: 减少需要扫描的数据量。通过分区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 当中的数据量很大时,应当对进行分区,一般需要遵循以下原则:

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  • GaussDB(DWS)视图和关联表设计规则

    GaussDB(DWS)视图和关联设计规则 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。 关联设计 【建议】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,尽可能体现

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  • 表设计

    【建议】的分布方式的选择一般遵循以下原则: 2 的分布方式及使用场景 分布方式 描述 适用场景 Hash 数据通过Hash方式散列到集群中的所有DN上。 数据量较大的事实。 Replication 集群中每一个DN都有一份全量数据。 维度数据量较小的事实。 Range

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  • 表设计

    【建议】的存储类型是定义设计的第一步,客户业务类型是决定的存储类型的主要因素,存储类型的选择依据请参考1。 1 的存储类型及场景 存储类型 适用场景 行存 点查询(返回记录少,基于索引的简单查询)。 增、删、改操作较多的场景。 选择分区方案 当中的数据量很大时,应当对进行分区,一般需要遵循以下原则:

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  • 表设计

    选择分布方案 的分布方式的选择如1所示。 1 的分布方式及使用场景 分布方式 描述 适用场景 Hash 数据通过Hash方式散列到集群中的所有DN上。 数据量较大的事实。 Replication 集群中每一个DN都有一份全量数据。 维度数据量较小的事实。 Range

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  • GaussDB(DWS)字段设计规则

    GaussDB(DWS)字段设计规则 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】当多个存在逻辑关系时,示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。

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  • GaussDB(DWS)开发设计规范

    GaussDB(DWS)开发设计规范 GaussDB(DWS)总体开发设计规范 GaussDB(DWS)连接管理规范 GaussDB(DWS)对象设计规范 GaussDB(DWS) SQL开发规范 GaussDB(DWS)外功能开发规范 GaussDB(DWS)存储过程开发规范

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  • DWS源表

    Name} 。DWS数据库版本为8.1.0以后的版本时,格式为:jdbc:gaussdb://${ip}:${port}/${dbName}。 connector.table 是 操作的名。如果该DWS在某schema下,则格式为:'schema\".\"具体名',具体可以参考示例说明。

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  • DWS源表

    /${ip}:${port}/${dbName}。 table-name 是 无 String 操作的DWS名。如果该DWS在某schema下,则具体可以参考如果该DWS在某schema下的说明。 driver 否 org.postgresql.Driver String jdbc连接驱动,默认为:

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  • DWS结果表

    操作的名。如果该DWS在某schema下,则格式为:'schema\".\"具体名',具体可以参考示例说明。 connector.driver 否 jdbc连接驱动,默认为: org.postgresql.Driver。 connector.username 否 数据库认证用户名,需要和'connector

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  • GaussDB(DWS)对象设计规范

    GaussDB(DWS)对象设计规范 DATABASE对象设计规范 USER对象设计规范 SCHEMA对象设计规范 TABLESPACE对象设计规范 TABLE对象设计规范(重点) INDEX对象设计规范(重点) VIEW对象设计规范 父主题: GaussDB(DWS)开发设计建议

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