CREATE INDEX
B 树索引方法是 Lehman-Yao 高并发 B 树的实施。默认情况下，索引不用于 IS NULL 子句。索引定义中使用的所有函数和运算符必须是“不可变”的，其结果必须仅依赖于其参数，并且绝不会依赖于任何外部影响（例如另一个表的内容或当前时间）。...
GIN索引
本文介绍PolarDB通用倒排索引GIN（Generalized Inverted Index）。...entry tree:在entry上构建的B树。posting list:entry物理位置的链表。posting tree:posting list构建的B树。pending list:索引元组的临时存储链表，用于fastupdate插入。
pg_amop
amopsortfamily oid 如果是一个排序操作符，该项会根据这个B树操作符族排序，如果是一个搜索操作符则为0。一个“搜索”操作符项意味着该操作符族的一个索引可以被搜索来查找所有满足如下条件的行：WHERE indexed_column operator constant...
行和数组比较
当 操作符 是=、、<、、>或者>=时或者具有与这些类似的语义时，允许组合类型的比较（更准确地说，如果一个操作符是一个B树操作符类的成员，或者是一个B树操作符类的=成员的否定词，它就可以是一个行比较操作符）。上述操作符的行为与用于行...
Btree-GIST
Btree-GIST插件提供了一种使用GIST索引结构来模拟B树（B-tree）索引行为的方法。GIST允许用户为新的数据类型自定义索引策略，常用于处理复杂数据类型（多维数据、地理信息系统数据）的索引需求，并提供高效的搜索性能。功能简介 Btree-GIST...
CREATE INDEX
B-树索引还接受这些参数：deduplicate_items(boolean)控制 B 树重复数据删除技术的使用，设置为 ON 或 OFF 以启用或禁用优化。默认值为 ON.说明 通过 ALTER INDEX 关闭 deduplicate_items 可以防止将来的插入触发重复数据删除，但本身不会...
ALTER OPERATOR FAMILY
对于 B 树排序支持功能，B 树相等的图像函数以及 GiST，SP-GiST 和 GIN 运算符类中的所有函数，必须指定要与该函数一起使用的操作数数据类型。在一个 DROP FUNCTION 子句中，必须指定该函数要支持的操作数数据类型。sort_family_name 一个...
创建索引
B-树索引是Lehman-Yao高并发B-树算法的应用实现。在缺省情况下，不能为IS NULL子句使用索引。在索引定义中用到的所有函数和操作符必须是不可改变的，也就是说，它们的结果只取决于它们的参数而与外面的影响无关（例如，另外一张表的内容...
CREATE OPERATOR CLASS
在一个 FUNCTION 子句中，这表示该函数要支持的操作数据类型，如果它与该函数的输入数据类型（对于 B-树比较函数和哈希函数）或者操作符类的数据类型（对于 B-树排序支持函数和与 B-树相同的图像函数以及所有 GiST、SP-GiST、GIN 和 BRIN ...
并行计划
其他扫描类型（例如非 B-树索引的扫描）可能会在未来支持并行扫描。并行连接 正如在非并行计划中那样，驱动表可能被使用嵌套循环、哈希连接或者归并连接到一个或者多个其他表。连接的内侧可以是任何类型的被规划器支持的非并行计划，假设它...
兼容PostgreSQL 14版本公测结束，正式版上线
索引增强 PostgreSQL 14版本减少了B-树索引的资源消耗，包括频繁更新索引导致的表膨胀问题。GiST索引可以在构建过程中预先排序数据，GiST和SP-GiST索引创建速度提升一个数量级，同时能够减少索引大小。并行计算增强 PostgreSQL 14版本增加...
多列索引
和 GIN 相似且不同于 B-树或者 GiST，索引搜索效率与查询条件使用哪个索引列无关。在单个表上使用多个 BRIN 索引来取代一个多列 BRIN 索引的唯一原因是为了使用不同的 pages_per_range 存储参数。当然，要使索引起作用，查询条件中的列必须...
启动加速-模块并行启动
依赖树示例如下：该依赖树表示：模块 B 和模块 C 依赖模块 A 模块 F 依赖模块 E，模块 E 依赖模块 D 该依赖树会保证：模块 A 必定在模块 B 和模块 C 之前启动 模块 D 在模块 E 之前启动，模块 E 在模块 F 之前启动 依赖树没有定义模块 B 与...
视图和规则系统
所以如果有两个表 t1 和 t2 分别有列 a 和 b，下面两个语句的查询树：SELECT t2.b FROM t1,t2 WHERE t1.a=t2.a;UPDATE t1 SET b=t2.b FROM t2 WHERE t1.a=t2.a;几乎是一样的。特别是：范围表包含表 t1 和 t2 的项。目标列表包含一个变量，...
随机森林
单颗树的算法在森林中的位置 如果有N棵树，且 algorithmTypes=[a,b]，则：[0,a)为ID3算法。[a,b)为CART算法。[b,n]为C4.5算法。例如，在一个拥有5棵树的森林中，如果[2,4]表示0，则 1 为ID3算法，2,3 为CART算法，4 为C4.5算法。如果输入 ...
B-tree并发控制优化
InnoDB使用B-tree作为索引结构，扁平且平衡的树结构可以保证单次访问数据的IO次数较少且固定。InnoDB采用加锁的方式对物理页（B-tree节点）的内存结构进行并发访问控制。每个物理页都有一个对应的读写锁（RW latch），而B-tree由多个节点和...
概念解释
支配树（Dominator Tree）图论中的概念，经常用于编译器控制流构造中，套用到堆分析上，支配 是指从任意路径上，必须经过对象A到达对象B，那么A支配B。以此支配关系构造的对象图即支配树。以上面的图为例子，到达E对象，必须经过C，所以C...
功能特性
店铺页面装修多端覆盖 商品一键同步多供给接入 丰富营销玩法用户运营 流量转化变现资产沉淀 电商 S2B 版块 提供面向企业采购和分销场景的S2B电商全链路功能。招商活动选品独立定价 多类合同签约灵活场景配置 2B交易链路混合支付 精准财务...
财务单元旧版下线公告
2.新版财务单元新增以下功能点：2.1 支持对单元树的拖拽，支持用户将A财务单元整体转移至B单元；2.2 支持自助设置“自动分配规则对全部资源生效”，开启时，财务单元自动分配规则，将对全部资源按新规则生效（用户手动分配的资源不受影响，...
算法能力列表
099ee78d-c0c9-43d7-870f-6cb87f6545e3 明厨亮灶-手套检测 检测画面中的后厨员工是否存在未戴手套的情况，如果有则输出告警事件 989421dc-c322-4f89-83e1-4475ab9d4fd4 明厨亮灶-玩手机检测 检测画面中的后厨员工是否有玩手机行为，如果有...
部分克隆（Partial clone）介绍
list-missing=print-objects HEAD 18990720b6e55a70ba9f9877213dad948e0973a2 e18cc4e7890e6ec832f683c1a0f58412b4a37964 2f7478bda13e73e1e1eaab6fae3d0dfd35e50b32 e7c719df0874ebd3b2ec02666d65879e986d537d a0423896973644771497bdc03...
GiST索引
B tree、R tree和很多其他索引模式都可以在GiST中实现。应用场景 几何类型：支持位置搜索（包含、相交、在上下左右等），按距离排序。范围类型：支持位置搜索（包含、相交、在左右等）。IP类型：支持位置搜索（包含、相交、在左右等）。...
诊断决策树
您可以通过诊断决策树，编排故障排查的过程。对于已知的明确故障，可以根据诊断现象，编排诊断决策树，进而故障发生时执行，完成故障定位。对于未知的故障，您可以依据运维经验，编排出常见的排查路径，辅助快速故障定位。新建诊断决策树 ...
树形容器
简介 树形容器组件绑定一个数据源列表，将列表的每一项都作为一个可展开的节点，渲染出一个类似Data的数据容器，可通过嵌套树形容器呈现树形结构数据。用于呈现如目录、组织架构等树形内容。属性配置 树形容器组件属性由以下部分组成：分类...
梯度提升决策树
计算逻辑原理 GBDT是一种迭代的决策树算法，由多棵决策树组成，每棵树只能对部分数据做出好的预测，所有树的结论累加起来得到最终结果，因此，添加的树越来越多，可以不断迭代提高性能。是一种泛化能力较强的算法。参数说明 IN端口-输入...
树形控件
使用场景 树形控件 组件适用于大量且具有层级关系的数据展示场景中，您可以利用该组件的展开、收起、关联等交互对数据进行操作处理。使用说明 树形控件 组件的数据源支持 固定值 及 动态值。数据源类型需为List，Structure为结构对象类型。...
梯度提升回归树
本文为您介绍梯度提升回归树组件。功能说明 梯度提升回归树GBRT（Gradient Boosting Regression Tree）是利用树模型进行回归的算法模型。梯度提升采用连续的方式构造树，每棵树都试图纠正前一棵树的错误。默认情况下，梯度提升回归树中没有...
条件树使用说明
条件树用于指定特定逻辑判断，用于组件进行条件样式修改或者设置筛选器样式。本文介绍条件树的具体使用方法。条件树采用两层嵌套的 并且 或者 或者 连接各个条件，以便组合成各种复杂的逻辑判断（使用合取范式或者析取范式可以组合出任意...
条件树使用说明
条件树用于指定特定逻辑判断，用于组件进行条件样式修改或者设置筛选器样式。本文介绍如何使用条件树。条件树结构 条件树采用两层嵌套的 并且 或者 或者 连接各个条件，以便组合成各种复杂的逻辑判断（使用合取范式或者析取范式可以组合出...
梯度提升回归树算法（GBRT）
本文介绍了梯度提升回归树算法（Gradient Boosting Regression Tree，下文简称GBRT）相关内容。简介 GBRT算法是集成学习Boosting家族的成员，使用了前向分布算法，但是弱学习器限定了只能使用CART回归树模型。前向分布算法的思想是基于当前...
树形控件
该组件用于展示具有层级关系的树形结构数据，例如文件夹、组织架构、生物分类、国家地区等。支持展开、收起、选择等功能。下文介绍组件的详细配置方法。应用示例 在展示的树型列表中选择一个数据项。步骤一：添加组件 创建Web应用。具体...
诊断报告
执行诊断决策树时，系统会生成对应的诊断报告，记录诊断的执行信息。你可以在 诊断报告 页面查看所有诊断决策树的执行记录，包括诊断决策树名称、触发方式、诊断状态、创建时间、状态概要、结果概要以及诊断结果。在左侧导航栏上，单击 ...
决策树
本文为您介绍决策树组件。功能说明 决策树是一种用于分类和回归的非参数监督学习方法。目标是创建一个模型，通过学习从数据特征推断出的简单决策规则来预测目标变量的值。一棵树可以看作是分段常数近似。决策树组件支持使用决策树算法对...
XGBOOST回归
一、组件说明 XGBoost是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法。它通过改进传统梯度提升决策树的方式，加入正则化项、特征子采样和并行化等优化技术。XGBoost的优点是能够自动处理缺失值、异常值和噪声...
Quick BI指标拆解树计算规则
概述 用户在使用过程中，用到了指标拆解树，想要了解指标拆解树计算规则。详细信息 需要在样式设置可视化拆分逻辑，如下图所示。父节点：当前节点中包含子节点，则该节点为父节点。顶级节点：当前节点没有父节点，则该节点为顶级节点。最高...
XGBoost
计算逻辑原理 XGBoost是一棵树集成模型，它使用的是K（树的总数为K）个树的每棵树对样本的预测值的和作为该样本在XGBoost系统中的预测，XGBoost算法思想就是不断地添加树，不断地进行特征分裂来生长一棵树，每次添加一棵树，其实是学习一个...
GBDT二分类V2
梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Trees)二分类，是经典的基于梯度提升（Gradient Boosting）的有监督学习模型，可以用来解决二分类问题。支持计算资源 支持的计算引擎为MaxCompute。算法简介 梯度提升决策树(Gradient Boosting ...
Quick BI趋势分析表如何配置树形展示
概述 本文描述了Quick BI趋势分析表如何配置树形展示。详细信息 在字段配置中选择批量配置，添加树形结构即可。适用于 适用产品：Quick BI 适用版本：公共云专业版
树型选择
该组件用于查看并选择下拉列表中展示的树型结构数据，对比下拉框组件，增加了可展示的数据层级，和搜索并展示指定数据的能力。例如选择公司层级、学科系统、分类目录等。下文介绍组件的详细配置方法。应用示例 在展示的树型列表中选择一个...
梯度提升决策树算法（GBDT）
本文介绍了梯度提升决策树算法（Gradient Boosting Decision Tree，下文简称GBDT）相关内容。简介 GBDT是一款基于梯度提升的决策树算法。可解释性强，预测速度快。同时，GBDT算法相比于其它算法需要更少的特征工程，可以不用做特征标准化，...
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