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上。 MRS_HIVE模型支持HIVE_TABLE和HIVE_EXTERNAL_TABLE。 MRS_SPARK模型支持HUDI_COW和HUDI_MOR。 POSTGRESQL模型仅支持POSTGRESQL_TABLE。 MRS_CLICKHOUSE模型仅支持CLICKHOUSE_TABLE。
汇总表指标属性 SUMMARY_TIME: 汇总表时间周期属性 TABLE_MODEL: 关系模型（逻辑模型/物理模型） TABLE_MODEL_ATTRIBUTE: 关系模型属性（逻辑模型/物理模型） TABLE_MODEL_LOGIC: 逻辑实体 TABLE_TYPE: 表类型 TAG:
汇总表指标属性 SUMMARY_TIME: 汇总表时间周期属性 TABLE_MODEL: 关系模型（逻辑模型/物理模型） TABLE_MODEL_ATTRIBUTE: 关系模型属性（逻辑模型/物理模型） TABLE_MODEL_LOGIC: 逻辑实体 TABLE_TYPE: 表类型 TAG:
导出模型中表的DDL语句 功能介绍 根据模型ID导出指定表的DDL语句。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/design/workspaces/{model_id}/export 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
表达式的结果是否为真来判断是否触发告警。如果表达式的结果为真则触发质量告警，结果为假则不触发质量告警。在此处的“关联质量规则”对话框中，每个质量规则的“告警参数”以按钮形式列出。 图3 维度表关联质量规则 单个字段关联质量规则 在数据架构控制台，选择“模型设计 > 维度建模”，进入维度建模页面。
购买数据模型数量增量包 数据模型数量增量包用于扩充数据模型数量配额。 不同版本的DataArts Studio实例，默认提供了不同的数据模型数量规格限制。该规格是以数据架构中逻辑模型、物理模型、维度表、事实表和汇总表的数量之和计算的。您可以在新版本模式的DataArts Studio实例卡片上通过“更多
层下有模型数据，不可删除。 新建模型 进入数据架构主页面。 在数据架构控制台，单击左侧导航树中的“模型设计 > 数仓规划”。 单击一个数仓分层下面的“添加模型”，进入“新建模型”页面。 配置模型相关参数。 图3 新建模型 表2 模型参数说明 参数 说明 *模型名称 定义模型名称。只能包含中文、英文字母、数字和下划线。
数据安全能力成熟度模型 数据安全能力成熟度模型（Data Security Capability Maturity Mode，简称DSMM）是依据《信息安全技术数据安全能力成熟度模型》国家标准和《数据安全能力建设实施指南V1.0》，对组织的数据安全开展能力评估。DSMM旨在标准先
按照传统的定义，元数据（Metadata）是关于数据的数据。元数据打通了源数据、数据仓库、数据应用，记录了数据从产生到消费的全过程。元数据主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及ETL的任务运行状态。在数据仓库系统中，元数据可以帮助数据仓库管理员和开发人员非常方便
上。 MRS_HIVE模型支持HIVE_TABLE和HIVE_EXTERNAL_TABLE。 MRS_SPARK模型支持HUDI_COW和HUDI_MOR。 POSTGRESQL模型仅支持POSTGRESQL_TABLE。 MRS_CLICKHOUSE模型仅支持CLICKHOUSE_TABLE。
值0。 operation_id 否 String 批量操作id，在逻辑模型转物理表时，填写的是逻辑模型的model_id，在逆向数据库时，填写的是目标模型的model_id。model_id可从接口获取模型中获取。 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型
数据架构概述 模型设计方法概述 根据业务需求抽取信息的主要特征，模拟和抽象出一个能够反映业务信息（对象）之间关联关系的模型，即数据模型。数据模型也是可视化的展现企业内部信息如何组织的蓝图。数据模型应满足三方面要求：能比较真实地模拟业务（场景）；容易被人所理解；便于在IT系统中实现。
导入模型，关系建模，维度建模，码表，业务指标以及流程架构 功能介绍 导入模型，关系建模，维度建模，码表，业务指标以及流程架构。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/design/models/action 表1 路径参数 参数 是否必选
数据安全能力成熟度模型DSMM 数据安全治理能力概述 数据安全能力成熟度模型 数据安全治理维度 父主题： 数据治理解决方案
根据请求参数，导出业务数据，可以导出：码表、数据标准、原子指标、衍生指标、复合指标、汇总表、业务指标、主题、流程、逻辑模型、物理模型、维度、事实表。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/design/export-model 表1 路径参数
数据管理能力成熟度模型DCMM 数据管理能力概述 DCMM标准模型与等级 贯标与评估流程 父主题： 数据治理解决方案
关系建模和维度建模的区别？ 问题描述 关系建模和维度建模的区别是什么。 解决方案 关系建模为事务性模型，对应三范式建模。 维度建模为分析性模型，主要包括事实表、维度表的设计，多用于实现多角度、多层次的数据查询和分析。 DataArts Studio是基于数据湖的数据运营平台，维度建模使用的场景比较多。
汇总表指标属性 SUMMARY_TIME: 汇总表时间周期属性 TABLE_MODEL: 关系模型（逻辑模型/物理模型） TABLE_MODEL_ATTRIBUTE: 关系模型属性（逻辑模型/物理模型） TABLE_MODEL_LOGIC: 逻辑实体 TABLE_TYPE: 表类型 TAG:
如何调用API 构造请求 认证鉴权 返回结果
数据安全治理维度 根据DSMM评估模型，可以从组织建设、制度流程、技术工具、人员能力四个维度开展数据安全治理能力建设工作。 图1 数据安全能力建设工作 组织建设 数据安全组织架构是数据安全治理体系建设的前提条件。通过建立专门的数据安全组织，落实数据安全管理责任，确保数据安全相关工作能够持续稳定的贯彻执行。
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