用户管理优秀实践 GaussDB (DWS)集群中，常用的用户分别是系统管理员和普通用户。本节简述了系统管理员和普通用户的权限，如何创建以及如何查询用户相关信息。 系统管理员 在启动GaussDB(DWS)集群时创建的用户dbadmin是系统管理员，其拥有系统的最高权限，能够执行所

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SQL查询优秀实践 根据数据库的SQL执行机制以及大量的实践总结发现：通过一定的规则调整SQL语句，在保证结果正确的基础上，能够提高SQL执行效率。 使用union all代替union union在合并两个集合时会执行去重操作，而union all则直接将两个结果集合并、不执行

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资源管理优秀实践 本实践将演示GaussDB(DWS)的资源管理功能，帮助企业客户解决数据分析过程中，多用户查询作业遇到的性能瓶颈，最终实现多用户执行SQL作业互不影响，节省资源消耗。 本实践预计时长60分钟，基本流程如下： 步骤一：创建集群 步骤二：连接集群并导入数据 步骤三：创建资源池

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分区自动管理优秀实践 场景介绍 对于分区列为时间的分区表，分区自动管理功能可以自动创建新分区和删除过期分区，降低分区表的维护成本，改善查询性能。为了便于查询和维护数据，用户通常使用分区列为时间的分区表来存储时间相关的数据，例如电商的订单信息、 物联网采集的实时数据。这些时间相关的

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数据倾斜查询优秀实践 导入过程存储倾斜即时检测 快速定位查询存储倾斜的表 父主题： 数据库管理

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分区自动管理优秀实践 场景介绍 对于分区列为时间的分区表，分区自动管理功能可以自动创建新分区和删除过期分区，降低分区表的维护成本，改善查询性能。为了便于查询和维护数据，用户通常使用分区列为时间的分区表来存储时间相关的数据，例如电商的订单信息、 物联网采集的实时数据。这些时间相关的

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冷热数据管理优秀实践 场景介绍 海量大数据场景下，随着业务和数据量的不断增长，数据存储与消耗的资源也日益增长。根据业务系统中用户对不同时期数据的不同使用需求，对膨胀的数据进行“冷热”分级管理，不仅可以提高数据分析性能还能降低业务成本。针对数据使用的一些场景，可以将数据按照时间分为：热数据、冷数据。

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冷热数据管理优秀实践 场景介绍 海量大数据场景下，随着业务和数据量的不断增长，数据存储与消耗的资源也日益增长。根据业务系统中用户对不同时期数据的不同使用需求，对膨胀的数据进行“冷热”分级管理，不仅可以提高数据分析性能还能降低业务成本。针对数据使用的一些场景，可以将数据按照时间分为：热数据、冷数据。

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列存delta表优秀实践 基本原理 在GaussDB(DWS)中，列存表按列存储数据，每列默认60000行存储在一个CU中，CU是列存表存储数据的最小单元，CU生成后数据固定不可更改。无论是向列存表中插入1条还是60000条数据，都只会生成一个CU，在多次插入少量数据时，不能有效

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数据库SEQUENCE优秀实践 sequence，也称作序列，是用来产生唯一整数的数据库对象。序列的值按照一定的规则自增/自减，一般常被用作主键。GaussDB(DWS)中，创建sequence时会同时创建一张同名的元数据表，用来记录sequence相关的信息，例如： 1 2 3

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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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设计菜单 从绘图模式切换到选择模式 绘制导线 绘制总线 绘制CBB 绘制圆弧 绘制矩形 绘制圆 绘制折线 绘制多边形 插入文本 插入表格 父主题： 原理图编辑器

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VN设计 通过对不同的业务划分为不同的VN，实现生产业务、办公业务、多媒体业务的同类型业务正常互通，不同类型业务隔离不互通。 同时为生产、办公、多媒体、等不同业务分配不同比例带宽，保障网络拥塞时各业务流量都能得到调度。 父主题： 用户业务设计

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设计架构 在架构设计阶段伙伴架构师完成集成架构设计和资源清单配置。 设计集成架构 集成架构设计详细操作步骤参见集成架构设计。 操作步骤 伙伴架构师用户登录解决方案工作台，可通过“工作待办”或“解决方案管理”两种方式进入，进行方案设计 。 图1 架构设计-工作待办入口 图2 架构设计-解决方案管理入口

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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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索引设计 一级索引设计 在建表设计时指定主键字段的建议：按查询时最常使用且过滤性最高的字段作为主键。依次按照访问频度从高到低、维度基数从小到大来排列。数据是按照主键排序存储的，查询的时候，通过主键可以快速筛选数据，合理的主键设计，能够大大减少读取的数据量，提升查询性能。例如所有的

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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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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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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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测试设计 导读 思维导图 需求目录测试设计策略 特性目录测试设计策略 数据组合

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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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