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  • 查询慢sql优化建议 - 云原生数据库 GaiaDB_关系型数据库_MySQL上云_数据库-帮助文档

    String 否 Query参数 数据库名称 返回头域 公共头域外,无其它特殊头域。

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  • 多节点部署架构 - 云原生数据库 GaiaDB_关系型数据库_MySQL上云_数据库-帮助文档

    此外,通过 GaiaDB 的数据库代理功能,可在这些节点的基础实现读写分离等功能。 增加/删除只读节点 GaiaDB 集群最多包含 15 个只读节点,最少包含一个只读节点(用于保障集群的高可用)。 您可以根据实际需要手动增加或删除只读节点,进而调整集群的性能。具体操作可参见 新增或删除节点 。 说明:删除只读节点,该节点的连接会发生闪断,其他节点影响。

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  • DocumentUpdate - 修改文档失效时间 - 百度客悦

    t-Type: application/json' \ 4 --header 'uid: xxxx' \ 5 --header 'username: xxxx' \ 6 --data '{ 7 dataList : [ 8 { 9 id : 365bc961-de26-4c8b

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  • 数据类型 - 向量数据库

    例如“2024-01-24T16:28:38Z”表示UTC时间2024年1月24日1628分38秒。需要注意的,该类型仅支持UTC时间,客户在将本地时间写入该类型字段,需要将其转换为UTC时间。 取值范围:[“1-01-01T00:00:00Z”, “9999-12-31T23:59:59Z”] 无 TIMESTAMP 时间类型 高精度时间类型,精度为微秒(microsecond)。

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  • 产品规格 - 向量数据库

    产品规格 百度向量数据库(Baidu Cloud VectorDB)以分布式架构为基础,各个节点之间协同通信和协调,以实现高效的数据存储和检索。客户端请求通过负载均衡机制智能地分发到多个节点,从而提高了整体性能和可用性。 节点类型 百度智能云向量数据库根据存储节点的 CPU 和内存资源分配比例分为 内存型 , 计算型 , 均衡型 三类。

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  • 什么KTO训练 - 百度千帆·大模型服务及Agent开发平台

    什么KTO训练 KTO(Kahneman-Tversky Optimisation) : Kahneman-Tversky优化方法,根据用户正向或负向反馈进行模型训练,高效对齐用户行为偏好。 平台已预置KTO训练方式,点击 开启KTO 训练。 优势 成本节省 :普通强化学习训练,重度依赖人类反馈,KTO训练可以做到Prompt和response的高效对齐,节省人类反馈的成本,同时具备时效性。

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  • 删除实例 - 向量数据库

    删除实例 删除VDB实例 接口描述 释放单个云数据库 VDB 实例,释放后实例使用的物理资源都收回,相关数据全部丢失且不可恢复 接口为v1接口 权限说明 所有API的安全认证一律采用Access Key与请求签名机制。 Access Key由Access Key ID和Secret Access Key组成,均为字符。 对于每个HTTP请求,使用下面描述的算法生成一个认证字符

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  • 多可用区部署 - 云原生数据库 GaiaDB_关系型数据库_MySQL上云_数据库-帮助文档

    多可用区部署 概述 当主可用区发生实例故障或机房级中断,系统自动将流量切换至备用可用区。多可用区部署可通过将数据库实例分布在同一地域的多个隔离可用区,支持跨地域灾备与就近访问,为业务提供高可用性与自动化故障转移能力。 注意事项 多可用区部署功能目前在公测阶段,集群费用和单可用区部署的价格目前一致的。 当前功能仅支持华北-保定地域。

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