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体下架构及方案设计、仿真验证、业务协同研发等集成研发与模型设计协同；外协工厂生产任务及计划定制中人、机、料、法、环等配套供给协同；人员与设备等服务能力跨企业动态调度协同；行业专家库、工具库、运维知识库、客户信息库等服务资源共享协同等。 父主题： 工业数据资产库设计
数据实体属性统计 进入“模型设计 > 数据看板”页面，在左侧导航栏选择“数据实体属性统计”，右侧页面展示“已发布”状态的数据实体属性统计列表。 在“数据实体属性统计”页面，您可以： 筛选目标数据实体的属性统计数据：在“条件筛选”处输入或选择常用查询条件（如“数据实体编码”、“英文名称”等），单击“搜索”。
指标设计 业务指标 技术指标 父主题： 数据架构
模型设计 总览 数据模型图谱 数据模型管理 数据看板
模型设计 数仓规划 关系建模 维度建模 数据集市 父主题： 数据架构
模型设计 如何创建连线关系 如何快速复制元素 如何表示父子关系 如何实现图与图之间的关联跳转 如何添加元素属性和方法 顺序图怎么连线 如何编辑顺序图中的操作符 如何查看和修改模型图类型
您可以部署10个在线服务，每个在线服务可以创建2个在线流程 ，如需增加配额请您提工单处理。 由于在线运行需消耗资源，确保账户未欠费。 如果账户欠费，账号将被冻结，服务会被停止运行，您无法对服务执行调用、启动或者编辑操作。 操作步骤 登录RES管理控制台，在左侧导航栏选择进入“在线服务”页面。
离线排序作业名称（在线训练任务需要提供此参数）。 update_interval Integer 更新周期（在线训练任务需要提供此参数）。 optimizer Optimizer object 优化器（在线训练任务需要提供此参数）。 flows Flow object 在线流程（在线训练任务需要提供此参数）。
创建靶点口袋分子设计作业 功能介绍 创建靶点口袋分子设计作业。 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-jobs/pocket-mol-design 表1 路径参数 参数 是否必选
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。
（可选）服务全局配置具体操作步骤请参考导入API设计文件。 重命名 修改API设计文件名称。 单击对应API设计文件所在行的“重命名”，即可修改名称。 删除 删除API设计文件。 单击对应API设计文件所在行的“删除”，即可删除。 API变更历史 API设计文件的变更记录。支持查看变更前后的内容和还原变更内容。
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。
设计规范 命名规范 数据库对象（库名、表名、字段名、索引名）命名建议全部使用小写字母开头，后面跟字母或者数字，数据库对象（库名、表名、字段名、索引名）名字长度建议都不要大于32字节。 数据库名称不能使用特殊字符("",.,$,\,/,*,?,~,#,:,|")和空字符\0，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。 【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。
设计原则 建立持续改进的团队文化和标准化运维体系 在卓越运营中，团队文化建设至关重要。运营是一门不断改进的艺术。只有不断从已有事故中学习经验，持续学习和改进，才能最终达到卓越运营。故而，团队应该培养持续学习和改进的文化，此外，在事故发生时，应该以对事不对人的态度，思考系统的改进，
设计流程 需求理解 设计思路 设计原则 总体架构
API设计 项目概况 API设计 接口审核 编辑模式与API规范检查 公共模型 Markdown设计 API调试 脚本能力
Database和Schema设计 GaussDB中可以使用Database和Schema实现业务的隔离，区别在于Database的隔离更加彻底，各个Database之间共享资源极少，可实现连接隔离、权限隔离等，Database之间无法直接互访。Schema隔离的方式共用资源较多
Database和Schema设计 GaussDB中可以使用Database和Schema实现业务的隔离，区别在于Database的隔离更加彻底，各个Database之间共享资源极少，可实现连接隔离、权限隔离等，Database之间无法直接互访。Schema隔离的方式共用资源较多
标准设计 新建码表 新建数据标准 父主题： 数据架构
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