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建集群时可选择带有h1的节点规格，规格详情请参见表3。 存算一体本地盘规格，该规格存储容量固定，不能够进行磁盘扩容，只能进行节点扩容，规格详情请参见表4。 步长指在集群变配过程中增大或减小磁盘大小的间隔大小。用户在操作时需要按照对应规格的存储步长来选择。 表1 存算一体1:8云盘规格
创建数据仓库GaussDB(DWS) 参见“创建集群”章节创建GaussDB(DWS)数据仓库。创建成功后，记录集群的内网IP。 为确保ECS与GaussDB(DWS)网络互通，GaussDB(DWS)数据仓库需要与ECS在同一个区域，同一个虚拟私有云和子网下。 表1 DWS规格
备注1：存算分离表数据存储在OBS上，无需重分布，但是元数据和索引存储在本地，仍然需要进行重分布。存算分离表在重分布时，表只支持读，元数据的重分布时间一般比较短，但是，如果表上创建了索引，索引会影响重分布的性能，重分布完成时间与索引的数据量成正比关系，在此期间，表只支持读。 存算
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)视图和关联表设计规则 父主题： GaussDB(DWS)各对象设计详细规则
统性能，以便比较不同的设计对表的加载性能、存储空间和查询性能的影响。 在进行调优表实践之前，需要先了解表结构设计相关的内容。因为进行数据库设计时，表设计上的一些关键项将严重影响后续整库的查询性能。表设计对数据存储也有影响：好的表设计能够减少I/O操作及最小化内存使用，进而提升查询性能。
化，提高集群的性能和可支持的并发度。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，用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 存储模型
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
数据库开发指南重点面向数据库的设计者、应用程序开发人员或DBA，提供设计、构建、查询和维护数据仓库所需的信息。 数据库基本操作 创建和管理数据库 创建和管理表 管理用户及权限 配置GUC参数 用户自定义函数 PostGIS空间数据库扩展 全文检索 SQL语法参考 存储过程 系统表和视图 导入/导出数据
层面的设计与开发。 术语定义 规则：数据库设计与开发时必须遵守的约定。 建议：数据库设计与开发时建议考虑的约定。 说明：对规则/建议进行的详细说明和解释。 总体开发设计规范 下表是GaussDB(DWS)开发过程中需遵循的开发设计规范全集列表，可以单击链接跳转到对应的规则下了解详细说明。
数据仓库 华为云数据仓库高级工程师培训 父主题： 培训服务
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：
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：
化，提高集群的性能和可支持的并发度。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，用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
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备。系统内的组件进行任何通信之前都将通过显式的验证，减少系统信任带来的攻击面。零信任把现有的基于实体鉴别和默认授权的静态
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。
试，部署的开发周期较小，使用频繁的小型迭代进行。一个典型的实践是使用微服务和CI/CD实践，微服务架构是一种更为灵活、可扩展和易于维护的架构风格，已经逐渐成为现代应用开发的主流选择。它通过将应用程序拆分为小的、自治的服务，每个服务都负责执行特定的业务功能，可以使用不同的技术栈，由
扫描。PCK的选取遵循以下原则： 【关注】一张表上只能建立一个PCK，一个PCK可以包含多列，但是一般不建议超过2列。 【建议】在查询中的简单表达式过滤条件上创建PCK。这种过滤条件一般形如col op const，其中col为列名，op为操作符 =、>、>=、<=、<，const为常量值。
设计原则 大数据的部署架构设计包括大数据集群、大数据任务调度平台和大数据应用，其中大数据应用的部署架构请参考应用架构设计。 图1 大数据架构设计分类 大数据架构设计同样要考虑架构设计的6要素: 成本 可用性 安全性 可扩展性 可运维性 性能 图2 架构设计6要素 父主题： 大数据架构设计
个区域的制造企业，这是平台建设遵循的重要原则。 中试中心采用开放可扩展的建设技术路线，大量采用模块化、开放性好、自主性强的单元技术，以创新性工业互联网技术的融合应用为导向，遵循分层解耦的原则，设计平台的总体架构。采用“模块化可重构+数字孪生”的技术路线，兼顾新技术、新标准的技术，
USER对象设计规范 规则2.5 禁止使用特殊权限用户运行业务，需遵循权限最小分配原则 违反规则的影响： 特殊权限用户如管理员用户，均具有特殊用途，使用此类用户运行业务有安全和管控风险。 方案建议： 使用普通用户运行业务，特殊权限类用户仅用于管理类操作。 规则2.6 禁止使用一个数据库用户运行所有业务
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