物化视图概览 - Baidu Palo/Doris 使用文档
按照物化视图刷新分类：全量刷新 vs 分区增量刷新 vs 实时刷新 对于异步物化视图 全量刷新：计算物化视图定义 SQL 的所有数据。 分区增量刷新：当物化视图基表的分区数据发生变化时，识别出对应变化的分区并刷新这些分区，从而实现分区增量刷新，而无需刷新整个物化视图。 对于同步物化视图 可以理解为实时刷新，保持与基表的数据一致。
物化视图概览 - Baidu Palo/Doris 使用文档
按照物化视图刷新分类：全量刷新 vs 分区增量刷新 vs 实时刷新 对于异步物化视图 全量刷新：计算物化视图定义 SQL 的所有数据。 分区增量刷新：当物化视图基表的分区数据发生变化时，识别出对应变化的分区并刷新这些分区，从而实现分区增量刷新，而无需刷新整个物化视图。 对于同步物化视图 可以理解为实时刷新，保持与基表的数据一致。
异步物化视图概述 - Baidu Palo/Doris 使用文档
刷新机制 与同步物化视图所采用的实时增量刷新不同，异步物化视图提供了更为灵活的刷新选项 全量刷新： 在此模式下，系统会重新计算物化视图定义 SQL 所涉及的所有数据，并将结果完整地写入物化视图。 此过程确保了物化视图中的数据与基表数据保持一致，但可能会消耗更多的计算资源和时间。 分区增量刷新： 当物化视图的基表分区数据发生变化时，系统能够智能地识别出这些变化，并仅针对受影响的分区进行刷新。
异步物化视图概述 - Baidu Palo/Doris 使用文档
刷新机制 与同步物化视图所采用的实时增量刷新不同，异步物化视图提供了更为灵活的刷新选项 全量刷新： 在此模式下，系统会重新计算物化视图定义 SQL 所涉及的所有数据，并将结果完整地写入物化视图。 此过程确保了物化视图中的数据与基表数据保持一致，但可能会消耗更多的计算资源和时间。 分区增量刷新 ： 当物化视图的基表分区数据发生变化时，系统能够智能地识别出这些变化，并仅针对受影响的分区进行刷新。
REFRESH LDAP - Baidu Palo/Doris 使用文档
权限控制 执行此 SQL 命令的用户必须至少具有以下权限： 权限（Privilege） 对象（Object） 说明（Notes） ADMIN_PRIV 用户（User）或 角色（Role） 用户或者角色拥有 ADMIN_PRIV 权限才能刷新所有用户的 LDAP 缓存信息，否则只能刷新当前用户的 LDAP 缓存信息 注意事项 PALO 中 LDAP 信息缓存默认时间为 12 小时，可以通过 SHOW
心智模型 - 向量数据库
更新心智模型时的配置 配置 默认值 作用 Consolidation 整合结束后自动刷新 关闭 整合完成后，如果该模型 stale，则自动提交刷新任务。 排除所有心智模型 关闭 刷新该模型时是否禁用心智模型的检索。 排除心智模型的ID 空 刷新时额外排除某些 mental models。当前模型自身会被自动排除，避免循环引用。 标签 空 限定来源的记忆范围。
功能发布记录 - 内容分发网络CDN | 百度智能云文档
回源配置 2018-07 子账户刷新功能上线 新增子账户刷新功能，子账户的缓存刷新功能与主账户的功能内容保持一致。 子账户刷新
创建、查询与维护异步物化视图 - Baidu Palo/Doris 使用文档
版本开始能自动计算 Hive 需要刷新的分区）。
创建、查询与维护异步物化视图 - Baidu Palo/Doris 使用文档
从 2.1.3 版本开始能自动计算 Hive 需要刷新的分区）。
概述 - ElasticsearchBES | 百度智能云文档
Cumulative refresh time of primary shards 主分片累积刷新的时间，也是指线程消耗CPU的时间总和。 Cumulative refresh count of primary shards 主分片累积刷新的次数。 Min cumulative refresh time across primary shards 跨主分片索引刷新时间的最小值。
