qt 数据存储  内容精选
  • SQL中行转列 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档

    首先看一个简单明了的例子: 数据库中存储数据格式是这样的: 但是想展示的数据是这样的: 上面的例子就是典型的行转列,我们把 name 字段中的每种取值都转换成了一个列来展示,并且将 val 字段的取值作为了转换后新列的取值。

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  • 过滤组件的级联 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档

    同样,如果您使用 API 方式来绑定城市过滤条件的数据,我们也会将省份的取值作为 conditions 参数传递给您的 API,详见 API 后端获取过滤条件参数 。 当然,上面的示例中城市只依赖了一个省份条件,并且只是简单的两级级联,在实际场景中一个过滤条件完全可以依赖多个其他的过滤条件,并且也完全可以实现多级的级联,期待您的尝试。

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  • 购买流程 - 数据传输服务DTS | 百度智能云文档

    前提条件 已注册百度智能云账号,详情参见 注册账户 。 请确保您的账户余额大于等于 100 元。 费用说明 详情请参见 计费概述 。 购买数据迁移任务 进入 DTS 购买页面 。 选择数据迁移任务的参数配置,详细说明请参见下表。 参数 说明 源端位置 选择迁移链路的源端位置,支持百度智能云数据库及自建数据存储。 源端接入类型 选择迁移链路的源端接入方式。

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  • 不同库名间的数据同步 - 数据传输服务DTS | 百度智能云文档

    如果使用了对象名映射功能,可能会导致依赖这个对象的其他对象同步或迁移失败。 映射功能是否支持修改库表结构? 不支持。

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  • 高性能和多级高可用,云原生数据库 GaiaDB 架构设计解析 - 云原生数据库 GaiaDB_关系型数据库_MySQL上云_数据库-帮助文档

    而单机引擎同样需要 CrashSafe 以及一套日志系统和数据存储逻辑。 我们发现,多层日志的嵌套带来了层层延迟与写放大。更复杂的是,数据流中嵌套多层逻辑后,也给系统整体数据安全带来了一定挑战。同时由于多层之间需要串行等待,所以在加入了网络延迟后会给数据库带来很大的性能下降。虽然可以使用定制化硬件与网络来缩短网络和磁盘落盘的延迟以降低链路耗时,但这又引入了新的不确定性并导致了更高的成本。

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  • 预置数据集(TPC-H) - 云原生数据库 GaiaDB_关系型数据库_MySQL上云_数据库-帮助文档

    它是整个数据集的核心表之一,通过与其他表的关联可以进行多种订单相关的分析,如按日期分析订单数量的变化趋势。 Part 存储零件的详细信息,如零件编号(P_PARTKEY)、零件名称(P_NAME)、零件类型(P_TYPE)等。与 Lineitem 表结合可以分析零件的销售情况,如不同类型零件的销量。

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  • 导入已标注数据 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    导入已标注数据 目录 导入已标注数据方式说明 从已有数据集导入已标注数据 查看已标注数据 导入已标注数据方式说明 如果您已有标注好的数据,支持快速导入到BML,方便直接进入后续训练环节。 实例分割任务向选定的数据集导入已标注好的数据目前支持一种方式: 将其他数据集已经标注好的数据导入 从已有数据集导入已标注数据 从已有数据集导入已标注数据,支持选择数据集及导入的具体标签进行导入。

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  • 重点区域实时热力接口 - 城市时空大数据分析DMI | 百度智能云文档

    每组数据之间用“|”分隔。单组数据以“13497207_3609616_1”为例,用“_”分隔后返回三个小数据,其中第一个数据13497207为x坐标,第二个数据3609616为y坐标,第三个数据1为定位人数。坐标类型为bd09mc,目前暂不支持其他坐标。 请求示例 http://huiyan.baidu.com/openapi/v2/heatmap/heatmapsearch?

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  • 百度地图(散点、热力) - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档

    name 表示散点的名称 value 表示设置的散点颜色字段 sizeValue 表示设置的散点大小字段 type 表示设置的散点系列字段 tooltipValues 表示设置的其他维度和度量,使用时需要附带相应的下标 rank 该项数据的 value 在整个数据中排名,需要设置散点颜色字段 percent 该项数据的 value 在整个数据中所占百分比需要设置散点颜色字段

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  • 产品介绍 - 云数据库 TableStorage | 百度智能云文档

    扩展能力 云数据库 TableStorage 利用低成本硬件的分布式集群进行横向扩展,从而在不增加延迟的前提下提高吞吐量和数据规模。 ACID属性(原子性、一致性、隔离性和持久性) 云数据库 TableStorage 区别于传统的关系型数据库,仅遵循了部分ACID属性,产品灵活度更高,性能、可扩展性、管理能力更强,适用于海量无限增长的数据存储场景。

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