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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
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
选择带有h1的节点规格,规格详情请参见表3。 存算一体(DWS 2.0)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(DWS
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
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
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:
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)开发设计规范
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,
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:
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
Key(局部聚簇,简称PCK)是列存表的一种局部聚簇技术,在GaussDB(DWS)中,使用PCK可以通过min/max稀疏索引实现事实表快速过滤扫描。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
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。
字段设计 选择数据类型 在字段设计时,基于查询效率的考虑,一般遵循以下原则: 【建议】尽量使用高效数据类型。 选择数值类型时,在满足业务精度的情况下,选择数据类型的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 【建议】当多个表存在逻辑关系时,表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。
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
设计中心 方案里的流程图可以修改吗? 如何移动画布? 图元被线框框住无法选中怎么办? 如何复制架构? 设计阶段的方案还能编辑吗? 架构设计时有些图元搜索不到。 如何新建部署架构? 部署架构的删除按钮为什么是置灰的? 解决方案工作台如何体现项目依赖的其他资源信息? 设计中心页面为什么没有提交审核按钮?
视图和关联表设计 视图设计 【建议】除非视图之间存在强依赖关系,否则不建议视图嵌套。 【建议】视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计 【建议】表之间的关联字段应该尽量少。 【建议】关联字段的数据类型应该保持一致。 【建议】关联字段在命名上,尽可能体现出明显的关联关系。例如,采用同样名称来命名。
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