向量计算函数
向量缩放函数 vector_scale(array(double)vector1,double alpha)vector_scale(varchar vector1,double alpha)结合向量的加减法和向量的缩放，可以做任何线性变换。cosine_similarity 函数 计算 x 的余弦相似度。使用示例 查询和分析语句*|...
函数概览
本文列举的函数与运算符可以被用在 SLS 的 SQL 或 SPL 两种语言中。函数与运算符 说明 您可以根据具体使用的功能、语言，在本文中查看具体的函数、运算符用法。下表中，√表示支持，×表示不支持。SQL 是一种广泛使用的查询、分析语言，...
新手入门路径
如果您是新手，建议您可以通过以下路径快速了解求解器能做什么，然后根据学习案例来学习概念和开发。新手入门学习路径 步骤1.浏览案例 快速浏览 什么是优化求解器 和 线性规划-专题多篇，了解求解器的作用，了解产品能解决什么问题。步骤2....
产品优势
③：区别于Redis社区版6.0的IO多线程，内存型的Real Multi-IO能够将IO加速地更彻底，具备更高的抗连接冲击性，且可以线性地提升吞吐能力。④：数据落盘方式主要有下述两种：Write Through：数据写入成功，数据同步落盘后返回。Write Back：...
内存型
说明 区别于Redis社区版6.0的多线程（性能至多提升2倍，且CPU资源消耗高），内存型的Real Multi-IO能够将IO加速地更彻底，具备更高的抗连接冲击性，且可以线性地提升吞吐能力。性能对比 云数据库Redis版 实例采用与原生Redis相同的单线程...
Tair（Redis企业版）与Redis社区版特性对比
③：区别于Redis社区版6.0的IO多线程，内存型的Real Multi-IO能够将IO加速地更彻底，具备更高的抗连接冲击性，且可以线性地提升吞吐能力。④：数据落盘方式主要有下述两种：Write Through：数据写入成功，数据同步落盘后返回。Write Back：...
并发导出数据
当增大并发数时，性能可以继续线性提高，例如8并发时仍可以继续提高4倍性能。成本 由于ParallelScan请求对资源的消耗更少，价格会更便宜，所以对于大数据量的导出类需求，强烈建议使用ParallelScan接口。注意事项 同时存在的ParallelScan...
PolarDB并行查询
在join的表集合中，寻找一个可以做逻辑分片的表做拆分，如果3个表都不足以拆分足够多的分片，那就选最多的表，比如这里选择了t2，它可能拆出12个分片，但仍然无法满足并行度16的要求，导致有4个worker读不到数据而idle。聚集操作先在worker...
归因分析
线性归因可以将功劳平均分配给业务路径中的各个阶段，适用于企业期望在整个销售周期内保持与客户的联系，并维持品牌认知度的公司，各待归因事件在转化前起到相同的作用。线性归因模型容易将价值比较高的渠道效果“平均”，如电商购物场景中...
产品概述
代理层不仅可以做安全认证、保护和会话保持，还可以解析SQL，把写操作发送到主节点，把读操作均衡地分发到多个只读节点，实现自动的读写分离。计算节点 一写多读集群内有一个读写节点以及多个只读节点，多主集群（仅MySQL版支持）内可支持...
PolarDB处理TPC-H查询的挑战和机遇
数据访问位置（Data Access Locality）Columnar Locality 这是列存的天然优势，紧凑的数据布局有益于cache locality，并且可以做压缩来减少IO开销。利用向量化技术以及基于SIMD指令集的计算原语，实现高效的算子内并行，提升算子执行效率。...
块存储FAQ
性能测试问题 可以使用什么工具测试块存储性能？为什么用FIO测试性能时，会导致实例宕机？如何测试ESSD云盘的性能？SSD云盘问题 SSD云盘具备怎样的I/O性能？SSD云盘适用于哪些应用场景？是否支持将原普通云盘更换成SSD云盘？如何购买SSD云...
语音识别FAQ
可以在 智能语音交互控制台 中项目功能配置里查看具体的模型种类，目前有8k和16k两种采样率的模型，每个采样率下面又有多个领域模型，可以按需选择。语音识别是否可以混合识别极少量英文单词和字母？可以的，中文普通话模型支持对中英文...
常见问题
多类目情况下，任务整体分成两部分，一部分是单类目doc个数小于100万（默认阈值，可配置）的类目，另一部分是单类目doc个数大于100万的类目，所有小于100万的类目会一起用线性的方法进行检索，要加快这部分的速度，可以设置如下两个命令行...
Contextual Bandit 算法
赌徒要去摇老虎机，走进赌场一看，一排老虎机，外表一模一样，但是每个老虎机吐钱的概率可不一样，他不知道每个老虎机吐钱的概率分布是什么，那么每次该选择哪个老虎机可以做到最大化收益呢？这就是多臂赌博机问题（Multi-armed bandit ...
偏高并发场景的实践和优化
PolarDB-X 对点查的响应时间（Response Time,RT）和资源占用做了较多优化，能够支持较高的吞吐，适合高并发读取场景使用。什么是点查 顾名思义，点查 是只扫描少量数据的查询。注意这里说的是 扫描少量数据 而不是 返回少量数据，比如 ...
ALTER TABLE
当被设置为一个负值（必须大于等于-1）时，ANALYZE 将假定可区分非空值的数量与表的尺寸成线性比例，确切的计数由估计的表尺寸乘以给定数字的绝对值计算得到。例如，值-1 表示该列中所有的值都是可区分的，而值-0.5 则表示每一个值平均出现...
我是数采实施商
什么是模板表（全称为技术属性模板表）什么是设备表（全称为设备配置表）什么是点位表（用于离散点位管理）以一个例子来展开说明3张表的差异，假设工厂中通过PLC接入了 10个电机、1个机械臂，且10个电机在PLC协议地址空间中是对称的，则...
使用EXPLAIN
独立地抓取行比顺序地读取它们的开销高很多，但是不是所有的表页面都被访问，这么做实际上仍然比一次顺序扫描开销要少（使用两层计划的原因是因为上层规划节点把索引标识出来的行位置在读取之前按照物理位置排序，这样可以最小化单独抓取的...
请求处理程序（Handler）
您可以使用Node.js请求处理程序响应接收到的事件并执行相应的业务逻辑。本文介绍Node.js请求处理程序的相关概念、结构特点和示例。什么是请求处理程序 FC 函数的请求处理程序，是函数代码中处理请求的方法。当您的 FC 函数被调用时，函数...
调用链采样配置最佳实践
调整采样是目前解决这类问题最高效且主流的方式，但具体配置什么样的采样策略，能够在可控的资源开销和费用成本内，最大程度保证错、慢、异常等链路被采集，从而最大限度保障性能监控和问题排查的使用需求。本文将重点围绕不同业务场景下...
直播录制
异常的直播流 对于正常的直播流（没有不支持的编码格式、帧率稳定、时间戳单调线性增长），直播录制均能正常生成录制文件。当然，对于偶尔帧率不稳定，时间戳跳变的流，直播录制也能做出一定的兼容，保证录制文件的正常生成。但如果推上来...
费用与成本相关术语
A-E 术语 释义 包月周期-动态月周期 在每个周期内按实际消费线性抵扣，直到剩余量为0或者周期结束，在新周期开始时恢复购买的周期容量。动态月周期是指在订购生效次日0点往后30天作为重置周期。包月周期-自然月周期 在每个周期内按实际消费...
向量索引
默认是10000，用线性构建的好处是可以节省内存,召回结果无损,但是若数据规模较大时，性能极差。min_scan_doc_cnt:召回候选集的个数最小值，默认10000，和proxima.qc.searcher.scan_ratio的概念类似。两者都配置的情况下，取两者的最大值 ...
技术原理
PolarDB-X 1.0 控制台上创建 PolarDB-X 1.0 数据库时，在选定一个数据库实例的情况下，可以选择将底层数据库实例下的一个逻辑数据库直接引入 PolarDB-X 1.0 做读写分离，不需要做数据迁移。分布式事务 分布式事务通常使用二阶段提交来保证...
深度解析PolarDB数据库并行查询技术
并行查询引擎对TPCH的线性加速 下图是一个并行查询引擎对TPCH的加速效果，TPC-H中100%的SQL可以被加速，70%的SQL加速比超过8倍，总和加速近13倍，Q6和Q12加速甚至超过32倍。总结 数据库是应用系统的核心，而优化器是数据库的核心，优化器的...
CPFS并行文件存储
完全对称式分布式架构，元数据和实体数据的吞吐带宽都可以得到线性伸缩。真正无缝扩容：扩容时自动检测现有存储节点负载，控制扩容速度。多级存储架构：支持云下 CPFS并行文件存储 扩容到云上CPFS、OSS存储。高性能 单集群 CPFS并行文件...
多值数据查询
重要 在域查询信息中，aggregator 是必要条款，但是可以通过 none 来指明不做聚合运算。但是，TSDB多值模型不支持在同一个查询中有的域做聚合，有的域不做聚合。插值 如果某条时间线某个精度区间没有值且没有使用 fill policy 进行填值，而...
单值查询数据
avg 平均值 线性插值（斜率拟合）count 数据点数 插0 mimmin 最小值 插最大值 mimmax 最大值 插最小值 min 最小值 线性插值 max 最大值 线性插值 none 不做计算 插0 sum 求和 线性插值 zimsum 求和 插0 Filters说明 有以下两种方法可以指定...
表的创建和使用
在HybridDB for MySQL中可以通过如下语法来创建表。创建表 CREATE TABLE db_name.table_name(auto_id bigint[NOT NULL]AUTO_INCREMENT,col1 boolean[NULL|NOT NULL][DEFAULT default_value],col2 tinyint[NULL|NOT NULL][DEFAULT default_...
逻辑回归
计算逻辑原理 逻辑回归的思路是，先拟合决策边界（不局限于线性，还可以是多项式），再建立这个边界与分类的概率联系，从而得到了二分类情况下的概率。本质是假设数据服从这个分布，然后使用极大似然估计做参数的估计。参数说明 IN端口 ...
尺寸映射
线性映射：将尺寸数据进行线性映射，可以拖动两侧点，自定义设置线性映射的两个过渡值。指数映射：将尺寸数据进行指数映射，可以自定义设置 Base 值，实现不同的映射。范围为0.01~1.99。Bezier曲线：将尺寸数据进行贝塞尔曲线映射，可以...
配置数据源
10 2.9 线性转换函数 linearTransform/线性转换/*@description 线性转换把原始值转换为目标值，*@param source 原始值最大、最小值*@param target 目标值最大、最小值*@value 点位数值*/const re=filter.linearTransform({ start:0,end:...
线性规划-专题多篇
线性回归通常可以用线性函数 y=,x>+b 来描述，我们可以估计出 a 和 b 的值。本地版Python代码>|C/S版C++代码>6.机器学习：带有L1正则项的SVM多分类问题 分类是机器学习领域中最基本的任务之一。其目的是建立输入向量x与分类变量y之间的映射...
基础排序函数
适用场景1：对price字段做归一化，但是不知道price的值域，可以使用如下公式进行归一化normalize(price)场景2：对price字段做归一化，但是只知道price的最大值为100，可以使用如下公式进行归一化normalize(price,100)场景3：对price字段做...
机器学习开发示例
依赖库导入 当使用pyspark进行开发时候，依赖的库可以通过ddi库能力导入，具体见：Python库管理 这里示例导入matplotlib库，并做展示——先 download下官方库安装包，在库功能下进行.whl文件的上传，在需要使用库的集群里进行安装 2....
基础排序函数
适用场景1：对price字段做归一化，但是不知道price的值域，可以使用如下公式进行归一化normalize(price)场景2：对price字段做归一化，但是只知道price的最大值为100，可以使用如下公式进行归一化normalize(price,100)场景3：对price字段做...
设置读写属性和读权重
RDS MySQL代理连接地址的读写属性和读权重决定连接地址处理的请求类型和处理方式，您可以根据业务实际需求调整每个代理连接地址的读写属性和读权重。本文介绍读写属性的含义、处理逻辑以及通过控制台和API接口设置读写属性和读权重的方法。...
常见问题FAQ
优化求解器当前可以快速求解大规模线性规划LP、混合整数线性规划MILP、凸二次规划QP问题，目前支持命令行和C、C++、Python、Java的API调用，可在Windows，macOS和Linux系统下使用。有示例代码和案例分析讲解如何使用，免费。运行产生异常请...
岭回归预测
您可以使用岭回归预测组件做数值型变量的预测，包括房价预测、销售量预测、湿度预测等。本文为您介绍岭回归预测组件的配置方法。使用限制 支持的计算引擎为MaxCompute、Flink或DLC。算法原理 岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计...
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