百度云原生数据库GaiaDB的HTAP与多地多活技术实践 | 百度智能云
在2023云数据库技术沙龙 “MySQL x ClickHouse” 专场上，百度数据库资深技术专家邱学达，为大家分享一下《百度云原生数据库GaiaDB的HTAP与多地多活技术实践》的一些技术内容。 邱学达，百度数据库资深技术专家，主要负责分布式架构设计与数据库内核特性设计和开发。多年数据库与分布式存储开发经验，专注于分布式高可用+高可靠架构设计与云原生化改造。
多主键 - 向量数据库
多主键 什么是多主键 在数据库设计中，多主键通常被称为联合主键或复合主键。它指的是使用多个字段的组合作为主键，以唯一地标识表中的每一行数据。在某些特定的业务场景中，如具有复杂唯一性约束的数据模型或需要多个属性来唯一标识一个实体的场景，多主键是非常有用的。 VectorDB允许客户在建表时设置多主键，主键字段之间的先后顺序由表Schema定义时的顺序决定。
数据点写入 - 时序时空数据库TSDB | 百度智能云文档
数据点写入 时序数据库的数据如何导入？ 目前有两种方式导入时序数据库，一种通过调用open API写入数据点；一种可以将BOS里的数据导入时序数据库，导入的文件类型为csv，具体操作请查看 连接数据库
校验执行kill操作的数据库用户及密码是否正确 - 云数据库RDS | 百度智能云文档
请求参数 参数名称 类型 是否必选 参数位置 描述 version String 是 URL参数 API 版本号 instanceId String 是 URL参数 实例ID dbHost String 否 RequestBody参数 指定了数据库连接的host dbPort Long 否 RequestBody参数 指定了数据库连接的port items List String 否 RequestBody
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上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：删除只读节点时，该节点上的连接会发生闪断，其他节点不受影响。
如何进行数据库的压测 - 云性能测试服务CPTS | 百度智能云文档
若设置为0，表示每个线程都使用单独的数据库连接，线程之间数据库连接不共享。 Max Wait (ms)：数据库连接超时时间，单位为毫秒。 Time Between Eviction Runs (ms)：数据库空闲清理的间隔时间，单位为毫秒。 Auto Commit：自动提交，可选：true、false、edit（通过JMeter内置的函数进行自定义）。
云数据库 Redis 版与自建 Redis 的对比 - 云数据库 SCS_云缓存
云数据库 Redis 版与自建 Redis 的对比 与自行购买服务器并搭建Redis数据库相比，使用云数据库Redis版在多个方面均展现出显著优势，包括更为强大的数据安全保障、更低的运维成本投入，以及经过深度优化的内核性能。 对比项 云数据库Redis版 自建Redis 安全防护 危险防护： VPC网络隔离。 白名单控制访问。 自定义账号与权限。 数据保护：TLS加密。 记录审计：审计日志。
多用户访问控制 - 云原生数据库 GaiaDB_关系型数据库_MySQL上云_数据库-帮助文档
权限 权限范围 云数据库 GaiaDB 产品级管理权限 所有云数据库 GaiaDB 集群所有操作权限 云数据库 GaiaDB 产品级运维权限 可以访问、操作所有主账号下的云数据库 GaiaDB 集群权限，不包括创建集群、释放集群 云数据库 GaiaDB 产品级只读权限 所有云数据库 GaiaDB 集群列表查看权限，包括集群详情、数据库列表、数据库账号、备份列表的查看。
云原生数据库 GaiaDB 的核心技术演进和解析 - 云原生数据库 GaiaDB_关系型数据库_MySQL上云_数据库-帮助文档
云原生数据库 GaiaDB 的核心技术演进和解析 导读 越来越强调云原生的环境下，存算分离作为一种新的架构理念，已经是大势所趋。新的技术架构带来新的问题和挑战，GaiaDB 在自研过程中采用Quorum分布式协议、高性能网络、高可靠分布式存储引擎等技术实现更高的性能和可用性。 本文针对一系列的技术应用实践帮助大家更好的理解存算分离数据库架构的挑战和解决方案。
千帆+Langchain+VectorDB 建立简单的 RAG 示例 - 向量数据库
写入向量数据库（Writing to Vector Database） 将生成的嵌入向量存储在一个向量数据库中。 数据库支持高效的相似度搜索操作。 查询生成（Query Generation） 用户提出一个问题或输入一个提示。 RAG模型根据输入生成一个或多个相关的查询。 文档检索（Document Retrieval） 使用生成的查询在向量数据库中检索相关文档。
