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在这个过程中，我们可以看到设计模式、设计原则和UML是如何相互支持、相互补充的。UML帮助我们清晰地理解系统，设计原则指导我们设计出高质量的系统结构，而设计模式则为我们提供了解决具体问题的有效方案。
数据标准设计遵从以下原则： 以业务为导向，必须满足各标准各方的迫切需求，并根据业务需求分阶段推进制定工作； 明确无歧义，标准的定义必须反映实际业务情况，在部门范围内有一致的理解； 权威性，标准的定义必须充分参考各类成熟的外部标准（国家标准、行业标准、地方标准），将遵循的外部标准出处
表设计 GaussDB是分布式架构。数据分布在各个DN上。总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 【关注】将表数据均匀分布在各个DN上。数据均匀分布，可以防止数据在部分DN上集中分布，从而导致因存储倾斜造成集群有效容量下降。通过选择合适的分布列，可以避免数据倾斜。
表设计 总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 【关注】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。 【关注】尽量减少随机I/O。通过聚簇/局部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。
表设计 GaussDB是分布式架构。数据分布在各个DN上。总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 将表数据均匀分布在各个DN上。数据均匀分布，可以防止数据在部分DN上集中分布，从而导致因存储倾斜造成集群有效容量下降。通过选择合适的分布列，可以避免数据倾斜。
当前仅支持华为公有云下华南广州区域的自动部署架构设计。 图5 新建自动部署架构 新建成功后，点击【进入设计】，进入自动部署架构设计的页面。 图6 进入设计 通过拖拽的方式选择图元，单击图元可进行基础信息配置，完成后点击保存。 图7 设计中心-部署架构设计主页 部署实例。
大数据集群设计 设计云上的大数据集群部署架构时，建议参考原则如下： 优先用大数据云服务：如果源端是自建的大数据集群，在目标云平台上有对应的云服务，且功能、性能、兼容性都满足，经评估改造工作量很小，建议设计大数据集群部署架构时，优先采用大数据云服务。
大数据任务调度平台设计 设计云上的大数据任务调度平台部署架构时，建议参考原则如下： 优先用大数据云服务：如果源端是自建的大数据任务调度平台和组件，在目标云平台上有对应的云服务，且功能、性能、兼容性都满足，经评估改造工作量很小，建议部署架构设计时，优先采用大数据云服务。
集成架构分享 解决方案工作台设计中心架构设计支持通过WeLink分享、微信分享、邮箱分享，用户无需登录即可查看分享参考架构。该空间所有成员（除访客外）均可分享集成架构。
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。
复用报告-架构设计指导 进入“设计中心”页面，系统会自动加载您选择的复用方案的“集成架构”和“部署架构”。如确认本次认证的“集成架构”和“部署架构”与复用方案的完全一致，则点击右上角的“提交审核”按钮，待华为测试工程师审核即可。
设计流程 需求理解 设计思路 设计原则 总体架构
重装操作系统需要多长时间？ 将云服务器关机，单击“更多 > 镜像 > 重装操作系统”，预计需等待1~2分钟完成重装操作系统。 重装操作系统过程中，云服务器会显示任务状态为“重装操作系统”。 图1 重装操作系统 父主题： 操作系统变更
父主题： 数据库对象设计
设计器界面概述 基因容器的设计器界面由六个部分组成，分别是控制栏、资源栏、日志栏、设计台、流程模板栏和属性帮助栏。 设计器各部分详细功能说明如下： 图1 设计器界面 表1 流程设计器页面说明 编号（对应上图） 栏目 解释 1 控制栏 集中显示设计台的快捷控制操作。
序号 测试用例 覆盖等价类编号 0001 输入正确的月份 0001 0002 输入不正确的月份 1001 边界值分析 经验告诉我们，大量的错误是发生在输入或输出范围的边界上，边界值分析就是在划分的等价类区域的边界及其附近选取测试数据，设计测试用例，可以遵循以下方法和原则。
若手工设置Content-Type的类型，则必须与Body的参数类型匹配，否则系统会自动忽略掉手动设置的Content-Type值。 none：无body参数。 application/json：json格式数据。
上传模板 选择所需导入的流程设计文件。 导入完成。 父主题： 规范设计
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，一般需要遵循以下原则： 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。 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。
父主题： 数据库对象设计
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