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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。 不要创建不会被使用到的索引，因为DDS会加载索引到内存，无用索引加载到内存会浪费内存空间因业务逻辑变化而产生的无用索引也要及时清理。

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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。 不要创建不会被使用到的索引，因为DDS会加载索引到内存，无用索引加载到内存会浪费内存空间因业务逻辑变化而产生的无用索引也要及时清理。

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点新闻进行上万次的点击浏览和评论时，会形成一个较大的请求量，这种情况下会造成短时间内对同一个key频繁操作，会导致key所在节点的CPU和负载升高，从而影响落在该节点的其他请求，导致业务成功率下降。诸如此类的还有热门商品促销，网红直播等场景，这些典型的读多写少的场景也会产生热点问题。

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TABLESPACE对象设计规范 规则2.8 禁止自定义TABLESPACE表空间 违反规则的影响： 分布式场景建表使用自定义表空间，导致表数据无法按照各DN分布式存储，出现存储倾斜。 方案建议： 创建表对象使用内置默认表空间。 父主题： GaussDB (DWS)对象设计规范

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L等多种兼容模式。 建议2.4 存在关联计算的对象创建在同一个DATABASE中 违反规则的影响： 跨库访问无论使用哪种方案，性能均劣于同一DATABASE内的关联操作。 方案建议： 创建多个DATABASE的场景，将需要执行关联计算的对象，创建在同一DATABASE中。 父主题：

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L等多种兼容模式。 建议2.4 存在关联计算的对象创建在同一个DATABASE中 违反规则的影响： 跨库访问无论使用哪种方案，性能均劣于同一DATABASE内的关联操作。 方案建议： 创建多个DATABASE的场景，将需要执行关联计算的对象，创建在同一DATABASE中。 父主题：

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SCHEMA对象设计规范 建议2.7 不在其他USER的私有SCHEMA下创建对象 私有SCHEMA是指创建USER时自带的同名SCHEMA，该SCHEMA为该USER私有。 违反规则的影响： 在其他用户私有SCHEMA下创建对象，对象权限不受创建者控制，OWNER也非创建者。 方案建议：

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VIEW对象设计规范 建议2.16 视图的嵌套需避免超过三层 违反规范的影响： 视图嵌套过深导致执行计划不稳定、耗时不稳定。 视图依赖的对象重建风险高，锁冲突发生概率增大。 方案建议： 创建视图直接基于物理表查询，不建议嵌套视图。 父主题： GaussDB(DWS)对象设计规范

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上分别建立唯一索引。 即使在应用层做了完善的校验控制，只要没有唯一索引，根据墨菲定律，必然有脏数据产生。 同时需要考虑建立的唯一索引对查询是否真正有帮助，没有帮助的索引可以考虑删除； 需要考虑多建立的索引对插入性能的影响，根据唯一性相关的数据正确性需求，以及性能需求来权衡是不是需要多建立唯一性索引。

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SCHEMA对象设计规范 建议2.7 不在其他USER的私有SCHEMA下创建对象 私有SCHEMA是指创建USER时自带的同名SCHEMA，该SCHEMA为该USER私有。 违反规则的影响： 在其他用户私有SCHEMA下创建对象，对象权限不受创建者控制，OWNER也非创建者。 方案建议：

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TABLESPACE对象设计规范 规则2.8 禁止自定义TABLESPACE表空间 违反规则的影响： 分布式场景建表使用自定义表空间，导致表数据无法按照各DN分布式存储，出现存储倾斜。 方案建议： 创建表对象使用内置默认表空间。 父主题： GaussDB(DWS)对象设计规范

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VIEW对象设计规范 建议2.16 视图的嵌套需避免超过三层 违反规范的影响： 视图嵌套过深导致执行计划不稳定、耗时不稳定。 视图依赖的对象重建风险高，锁冲突发生概率增大。 方案建议： 创建视图直接基于物理表查询，不建议嵌套视图。 父主题： GaussDB(DWS)对象设计规范

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SparkSQL天然与Hive集成，无需考虑元数据问题。该条建议针对的是通过Spark Datasource API或者Flin写Hudi表的场景，通过这两种方式写Hudi时需要增加向Hive同步元数据的配置项；该配置的目的是将Hudi表的元数据统一托管到Hive元数据服务中，为后续的跨引擎操作数据以及数据管理提供便利。

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（车牌号1，车牌号3），（通过的第1个收费站，通过的第2个收费站） 根据通过相同收费站的两辆车的车牌号聚合数据，如下： （车牌号1，车牌号2），[（通过的第1个收费站，通过的第5个收费站），（通过的第2个收费站，通过的第6个收费站），（通过的第1个收费站，通过的第7个收费站），（通过的第3个收费站，通过的第8个收费站）]

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基于简化使用的角度，针对大数据量的表，可以通过采用Bucket索引来避免状态后端的复杂调优。 如果Bucket索引+分区表的模式无法平衡Bueckt桶过大的问题，还是可以继续采用Flink状态索引，按照规范去优化对应的配置参数即可。 建议 基于Flink的流式写入的表，在数据量超

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月份创建分区；近一天内的数据更新占比大，可以按照天进行分区。 采用Bucket索引，写入是通过主键Hash打散的，数据会均匀的写入到分区下每个桶。因为各个分区的数据量是会有波动的，分区下桶的个数设计一般会按照最大分区数据量计算，这样会出现越细粒度的分区，桶的个数会冗余越多。例如：

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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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违反规则的影响： 跨DATABASE访问无论使用哪种方案，性能均差于同一DATABASE内的访问操作。 方案建议： 根据用途规划管理员、业务运行账号、运维账号等。 根据业务模块进行用户细分，以便通过用户进行业务和资源的划分和管控。 父主题： GaussDB(DWS)对象设计规范

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（车牌号1，车牌号3），（通过的第1个收费站，通过的第2个收费站） 根据通过相同收费站的两辆车的车牌号聚合数据，如下： （车牌号1，车牌号2），[（通过的第1个收费站，通过的第5个收费站），（通过的第2个收费站，通过的第6个收费站），（通过的第1个收费站，通过的第7个收费站），（通过的第3个收费站，通过的第8个收费站）]

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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)开发设计规范

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