ClickHouse宽表设计原则 宽表设计原则 由于ClickHouse的宽表查询性能较优，且当前ClickHouse可支持上万列的宽表横向扩展。 在大部分场景下，有大表两表join以及多表join的场景，且多个join的表数据变化更新频率较低，这种情况，建议对多个表join查询逻辑

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设计原则 组织，流程和成本管理相匹配 在成本优化过程中，一个很重要的原则是需要将组织结构，流程和成本管理相匹配。需要建立“责权分明”的体系，否则即使用再好的成本优化工具，也无法将成本优化落到实处。 流程上，需要把成本管理作为各个上云流程中必备的一环； 组织上，需要投入适当的时间，资源和人力用于建立 云财务管理 的能力。

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在总结经验上，应该将相关经验进行标准化的沉淀，即将经验总结成自动化工具，流程以及建立相应的组织体系，我们称之为标准化运维体系。非标是大规模运维的头号天敌，主要表现是运维无序，团队成员依靠自身技术各自为战，处于被动响应和疲于应付的工作状态，效率低下，人为失误多，故障处理难度大。标准化运维体系是对有效经

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设计原则 基础设施底座设计原则 工业互联网 公共技术服务平台基础设施云平台采用华为混合云解决方案，以一体化全栈方式交付完整的云服务平台，由华为云统一规划，满足工业互联网平台业务资源要求。基础设施底座总体建设方案如下： 基础设施层主要提供整个云平台的基础设施，包括 服务器 ，交换机，路由器，防火墙，安全设备。

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设计原则 以下是常用的性能优化指导原则： 中心化原则：识别支配性工作量负载功能，并使其处理过程最小化，把注意力集中在对性能影响最大的部分进行提升。 本地化原则：选择靠近的活动、功能和结果的资源；避免通过间接的方式去达到目的，导致通信量或者处理量大辐增加，性能大辐下降。 共享资源：

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故障对系统造成的影响，并持续稳定地运行，建议遵循以下设计原则。 高可用设计 单点故障会导致整个系统崩溃、主要功能受到影响、任务延误的系统轻度损坏或存在较大的故障隐患，因此系统的高可用设计非常关键。 高可用设计的主要手段是冗余，甚至是多级冗余的组合，包括异地容灾方式保证灾难情况下无单点：

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（Integrity）、可用性（Availability），简称CIA。 为实现系统安全所定义的基本要素，业界根据大量的实践，提炼出一些共性的安全设计原则： 零信任原则（Zero Trust） 零信任遵循“永不信任，始终验证”的安全理念，假设任何人或程序都不可信，无论是内部用户、外部用户还是网络设

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ClickHouse宽表设计 ClickHouse宽表设计原则 ClickHouse表字段设计 ClickHouse本地表设计 ClickHouse分布式表设计 ClickHouse分区设计 ClickHouse索引设计 父主题： ClickHouse数据库设计

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如何设计宽表主键 GeminiDB Cassandra是一款分布式数据引擎，宽表引擎中的数据均按照主键进行分布。在执行查询时，如果表中存在多列主键，系统会从最左边的主键开始匹配。如果主键设置不当，则可能导致主键无法被有效利用，进而产生热点问题，影响查询性能。因此，在数据分区和数据

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特征。在性能、弹性、兼容性上有较好的表现。同时，云服务提供商的安全运营经验也在持续的推动云原生安全服务的能力有针对性的增强，因此，对于基础安全方案，如保护业务系统的计算安全、存储安全、网络安全、数据安全、安全合规等应优先选择云原生安全服务 原则5：持续合规、安全可视 相对比传统I

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避免包含企业隐私信息 标签的键/值信息尽量不要使用涉及企业或个人的隐私信息，例如企业保密项目的名称、项目的收入数据、个人的电话号码和邮件地址等。 标签键设计示例 下表列举了常见业务维度的标签命名示例。涉及英文标签命名时，建议统一使用小写英文字母。 业务维度 标签键（key） 标签值（value） 组织架构

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Landing Zone总体设计原则 不需要把企业内部的完整组织结构映射到华为云上，只把那些负责管理IT系统的组织单元（如部门、分公司）和使用IT资源的用户映射到华为云上。如行政部门不管理、不查看、不操作任何云上IT资源，就不需要在华为云上创建一个对应行政部门的组织；如财务小张不

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支持的并发度。通过对关联条件和分组条件的仔细设计，能够尽可能的减少不必要的数据shuffle。 选择存储方案 【建议】表的存储类型是表定义设计的第一步，客户业务类型是决定表的存储类型的主要因素，表存储类型的选择依据请参考表1。 表1 表的存储类型及场景 存储类型 适用场景 行存

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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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组条件的仔细设计，能够尽可能的减少不必要的数据shuffle。 选择分布方案 表的分布方式的选择如表2 表的分布方式及使用场景所示。 表1 表的分布方式及使用场景 分布方式 描述 适用场景 Hash 表数据通过Hash方式散列到集群中的所有DN上。 数据量较大的事实表。 Replication

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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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平台将采用开放架构，模块化的设计，提供开放的中试验证环境，保持开放合作的管理模式，与华为云生态长连线，并与产业运营商、工业软件厂商、专业技术提供商等开展合作。通过与华为云建立生态桥梁，引入华为云丰富的工业软件生态，实现价值共享。 建营并重 平台将采用“建设，运营”一体化设计，实现“建设、运营

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西北原则 概述 西北原则指对于一段道路，选择西、北的点作为起点，先西后北。 道路走向按照西北原则选择“起点”和“终点”，整体的“起点”和“终点”确定后，道路的整体走向就确定了。从起点”到“终点”为正向，从“终点”到“起点”为逆向，匝道的走向和道路的走向相同，即： 汇入正向，则为正向；

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【建议】表的存储类型是表定义设计的第一步，客户业务类型是决定表的存储类型的主要因素，表存储类型的选择依据请参考表1。 表1 表的存储类型及场景 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。 列存 统计分析类查询 （关联、分组操作较多的场景）。

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

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【建议】表的存储类型是表定义设计的第一步，客户业务类型是决定表的存储类型的主要因素，表存储类型的选择依据请参考表1。 表1 表的存储类型及场景 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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