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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。
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。
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。
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。
父主题： 数据库对象设计
父主题： 数据库对象设计
父主题： 数据库对象设计
父主题： 数据库对象设计
父主题： 数据库对象设计
父主题： 数据库对象设计
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。
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。
建议系统管理员创建Schema和Database，再授予相关用户对应的权限。 Database设计建议 在实际业务中，根据需要创建新的Database，不建议直接使用集群默认的postgres数据库。 一个集群内，用户自定义的Database数量推荐值为3个，不建议超过10个。
建议系统管理员创建Schema和Database，再赋予相关用户对应的权限。 Database设计建议 【规则】在实际业务中，根据需要创建新的Database，不建议直接使用集群默认的postgres数据库。
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。
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。
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。
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。
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