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壓力，使數(shù)據(jù)的處理本地化，提高集群的性能和可支持的并發(fā)度。通過對(duì)關(guān)聯(lián)條件和分組條件的仔細(xì)設(shè)計(jì)，能夠盡可能的減少不必要的數(shù)據(jù)shuffle。 選擇存儲(chǔ)方案 【建議】表的存儲(chǔ)類型是表定義設(shè)計(jì)的第一步，客戶業(yè)務(wù)類型是決定表的存儲(chǔ)類型的主要因素，表存儲(chǔ)類型的選擇依據(jù)請(qǐng)參考表1。
規(guī)則：數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)與開發(fā)時(shí)必須遵守的約定。 建議：數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)與開發(fā)時(shí)建議考慮的約定。 說明：對(duì)規(guī)則/建議進(jìn)行的詳細(xì)說明和解釋。 總體開發(fā)設(shè)計(jì)規(guī)范 下表是DWS開發(fā)過程中需遵循的開發(fā)設(shè)計(jì)規(guī)范全集列表，可以單擊鏈接跳轉(zhuǎn)到對(duì)應(yīng)的規(guī)則下了解詳細(xì)說明。 表1 DWS開發(fā)設(shè)計(jì)規(guī)范全集列表 編號(hào) 類別 規(guī)則/建議
型采用星形結(jié)構(gòu)，表分兩類——事實(shí)表和維度表。事實(shí)表處于星星的中心，儲(chǔ)存能描述業(yè)務(wù)狀況的各種度量數(shù)據(jù)，可以通過事實(shí)表了解業(yè)務(wù)狀況。維度表則圍繞著事實(shí)表，通過外鍵以一對(duì)一的形式相關(guān)聯(lián)，提供看待業(yè)務(wù)狀況的不同角度。相比業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫常用的E-R模型，星形結(jié)構(gòu)更容易理解，更方便進(jìn)行分析。</
數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)會(huì)來自各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)或者外部爬取數(shù)據(jù)，所以需要我們知道每個(gè)數(shù)據(jù)倉庫的模型字段都是來自哪個(gè)源，這樣我們就能快速全面的了解相關(guān)業(yè)務(wù)。相對(duì)穩(wěn)定，數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)一般不會(huì)實(shí)時(shí)變化，所以我們今天看去年的數(shù)據(jù)和明天看去年的數(shù)據(jù)是一樣的，如果我們發(fā)現(xiàn)某一個(gè)月度數(shù)據(jù)不對(duì)，就可能需要
ClickHouse寬表設(shè)計(jì)原則 寬表設(shè)計(jì)原則 由于ClickHouse的寬表查詢性能較優(yōu)，且當(dāng)前ClickHouse可支持上萬列的寬表橫向擴(kuò)展。 在大部分場景下，有大表兩表join以及多表join的場景，且多個(gè)join的表數(shù)據(jù)變化更新頻率較低，這種情況，建議對(duì)多個(gè)表join查詢邏輯
DWS字段設(shè)計(jì)規(guī)則 選擇數(shù)據(jù)類型 在字段設(shè)計(jì)時(shí)，基于查詢效率的考慮，一般遵循以下原則： 【建議】盡量使用高效數(shù)據(jù)類型。 選擇數(shù)值類型時(shí)，在滿足業(yè)務(wù)精度的情況下，選擇數(shù)據(jù)類型的優(yōu)先級(jí)從高到低依次為整數(shù)、浮點(diǎn)數(shù)、NUMERIC。 【建議】當(dāng)多個(gè)表存在邏輯關(guān)系時(shí)，表示同一含義的字段應(yīng)該使用相同的數(shù)據(jù)類型。
DWS字段設(shè)計(jì)規(guī)則 選擇數(shù)據(jù)類型 在字段設(shè)計(jì)時(shí)，基于查詢效率的考慮，一般遵循以下原則： 【建議】盡量使用高效數(shù)據(jù)類型。 選擇數(shù)值類型時(shí)，在滿足業(yè)務(wù)精度的情況下，選擇數(shù)據(jù)類型的優(yōu)先級(jí)從高到低依次為整數(shù)、浮點(diǎn)數(shù)、NUMERIC。 【建議】當(dāng)多個(gè)表存在邏輯關(guān)系時(shí)，表示同一含義的字段應(yīng)該使用相同的數(shù)據(jù)類型。
禁止使用一個(gè)數(shù)據(jù)庫用戶運(yùn)行所有業(yè)務(wù) 違反規(guī)則的影響： 同一個(gè)數(shù)據(jù)庫用戶運(yùn)行所有業(yè)務(wù)不利于業(yè)務(wù)管控，異常場景無法針對(duì)特定用戶做緊急隔離。 方案建議： 根據(jù)用途規(guī)劃管理員、業(yè)務(wù)運(yùn)行賬號(hào)、運(yùn)維賬號(hào)等。 根據(jù)業(yè)務(wù)模塊進(jìn)行用戶細(xì)分，以便通過用戶進(jìn)行業(yè)務(wù)和資源的劃分和管控。 父主題： DWS對(duì)象設(shè)計(jì)規(guī)范
大表、事實(shí)表，無合適分布列的表。 Replication 表中的全量數(shù)據(jù)在集群的每一個(gè)DN實(shí)例上保留一份。 優(yōu)點(diǎn)：每個(gè)DN上都有此表的全量數(shù)據(jù)，JOIN操作中可以完全避免節(jié)點(diǎn)間數(shù)據(jù)通信，從而減小網(wǎng)絡(luò)開銷，同時(shí)減少了STREAM線程啟停開銷。 缺點(diǎn)：每個(gè)DN都保留了表的完整數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的冗余，占用更多存儲(chǔ)空間。
數(shù)據(jù)的簡易查詢。 立即體驗(yàn) 使用GaussDB(DWS)導(dǎo)入Hive數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)大數(shù)據(jù)的融合分析 指導(dǎo)用戶創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫集群GaussDB(DWS)，并將Hive數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)倉庫，實(shí)現(xiàn)跨集群大數(shù)據(jù)的融合分析。 立即體驗(yàn) 使用GaussDB(DWS)實(shí)現(xiàn)零售業(yè)經(jīng)營狀況的多維度查詢分析
開源 中 中 定時(shí)任務(wù)調(diào)度和 ETL 從表中可以看出，不同的 ETL 工具適用于不同的場景，開發(fā)者需要根據(jù)項(xiàng)目需求選擇合適的工具。 2. 數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)：構(gòu)建高效的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu) 數(shù)據(jù)倉庫是一種面向主題的、集成的、非易失的、隨時(shí)間變化的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策。良好的數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)可以顯著提升查詢性能和數(shù)據(jù)分析效率。
禁止使用一個(gè)數(shù)據(jù)庫用戶運(yùn)行所有業(yè)務(wù) 違反規(guī)則的影響： 同一個(gè)數(shù)據(jù)庫用戶運(yùn)行所有業(yè)務(wù)不利于業(yè)務(wù)管控，異常場景無法針對(duì)特定用戶做緊急隔離。 方案建議： 根據(jù)用途規(guī)劃管理員、業(yè)務(wù)運(yùn)行賬號(hào)、運(yùn)維賬號(hào)等。 根據(jù)業(yè)務(wù)模塊進(jìn)行用戶細(xì)分，以便通過用戶進(jìn)行業(yè)務(wù)和資源的劃分和管控。 父主題： DWS對(duì)象設(shè)計(jì)規(guī)范
數(shù)據(jù)庫 與 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)庫 1）用于OLTP 2）數(shù)據(jù)庫是面向事物處理的，數(shù)據(jù)是由日常的業(yè)務(wù)產(chǎn)生的，會(huì)有頻繁的增刪改操作 3）數(shù)據(jù)庫一般用來存儲(chǔ)當(dāng)前事務(wù)性數(shù)據(jù)，如交易數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù) 4）數(shù)據(jù)庫的設(shè)計(jì)一般是符合三范式的，有最大的精確度和最小的冗余度，有利于數(shù)據(jù)的操作 5）數(shù)
【建議】給可以顯式命名的約束顯式命名。除了NOT NULL和DEFAULT約束外，其他約束都可以顯式命名。 局部聚簇 Partial Cluster Key（局部聚簇，簡稱PCK）是列存表的一種局部聚簇技術(shù)，在DWS中，使用PCK可以通過min/max稀疏索引實(shí)現(xiàn)事實(shí)表快速過濾掃描。PCK的選取遵循以下原則：
【建議】給可以顯式命名的約束顯式命名。除了NOT NULL和DEFAULT約束外，其他約束都可以顯式命名。 局部聚簇 Partial Cluster Key（局部聚簇，簡稱PCK）是列存表的一種局部聚簇技術(shù)，在DWS中，使用PCK可以通過min/max稀疏索引實(shí)現(xiàn)事實(shí)表快速過濾掃描。PCK的選取遵循以下原則：
大表、事實(shí)表，無合適分布列的表。 Replication 表中的全量數(shù)據(jù)在集群的每一個(gè)DN實(shí)例上保留一份。 優(yōu)點(diǎn)：每個(gè)DN上都有此表的全量數(shù)據(jù)，JOIN操作中可以完全避免節(jié)點(diǎn)間數(shù)據(jù)通信，從而減小網(wǎng)絡(luò)開銷，同時(shí)減少了STREAM線程啟停開銷。 缺點(diǎn)：每個(gè)DN都保留了表的完整數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的冗余，占用更多存儲(chǔ)空間。
決數(shù)據(jù)倉庫不能處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和報(bào)表開發(fā)周期長的問題而產(chǎn)生。數(shù)據(jù)平臺(tái)先是通過將企業(yè)所有數(shù)據(jù)（包括結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）抽取出來放到一起，成為一個(gè)大的數(shù)據(jù)集，再根據(jù)業(yè)務(wù)需求，單獨(dú)提取其中的小數(shù)據(jù)集并提供給數(shù)據(jù)應(yīng)用。數(shù)據(jù)倉庫算產(chǎn)品，數(shù)據(jù)平臺(tái)算平臺(tái)，數(shù)據(jù)中臺(tái)的精髓在于其機(jī)制，數(shù)據(jù)中臺(tái)不
DWS安全與權(quán)限設(shè)計(jì) 2025年06月26日 點(diǎn)贊 support_video_feedback_有幫助 分享 復(fù)制鏈接 微信 微博 特性講解 大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS) DWS 用戶管理 權(quán)限管理 三權(quán)分立 審計(jì)日志 本視頻介紹DWS的安全與權(quán)限設(shè)計(jì)相關(guān)特性，包
規(guī)則：數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)與開發(fā)時(shí)必須遵守的約定。 建議：數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)與開發(fā)時(shí)建議考慮的約定。 說明：對(duì)規(guī)則/建議進(jìn)行的詳細(xì)說明和解釋。 總體開發(fā)設(shè)計(jì)規(guī)范 下表是DWS開發(fā)過程中需遵循的開發(fā)設(shè)計(jì)規(guī)范全集列表，可以單擊鏈接跳轉(zhuǎn)到對(duì)應(yīng)的規(guī)則下了解詳細(xì)說明。 表1 DWS開發(fā)設(shè)計(jì)規(guī)范全集列表 編號(hào) 類別 規(guī)則/建議
選擇索引類型 違反規(guī)范的影響： 錯(cuò)誤的索引對(duì)列存的訪問無任何性能幫助，反而可能影響查詢性能。 方案建議： 創(chuàng)建索引時(shí)指定索引類型，避免使用默認(rèn)的PSORT類型索引。 極端點(diǎn)查（海量數(shù)據(jù)中檢索極少數(shù)據(jù)）場景，可使用B-Tree類型索引。 范圍查詢性能要求高的場景，可以創(chuàng)建Partial
