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
本数据集基于TPC - H生成的 1GB 进行改造，仅保留了订单（Orders）表中1992年的订单数据，同时订单项（Lineitem）表中也不包含非1992年的订单。 数据集模型 该数据模型是基于关系型数据库的星型架构（Star Schema）。以订单（Orders）事实表为中心，周围连接着多个维度表，如客户维度表（Customer）、供应商维度表（Supplier）、零件维度表（Part）等。
新建参数模板 - 云原生数据库 GaiaDB_关系型数据库_MySQL上云_数据库-帮助文档
完成后，即可在参数模板列表中，看到此模板。 新建参数模版 登录 GaiaDB管理控制台 。 在控制台页面左上角，选择集群例所在 地域 ，进入“云数据库 GaiaDB 集群列表”页面。 点击左侧导航的 参数模版 ，进入到“参数模版”子页面。 点击“参数模版”列表上方“创建参数模版”按钮。 5.在弹出的窗口中，输入参数名称、选择数据库类型MYSQL8.0，参数描述（非必需输入）后，点击 确定 按钮。
测试环境 - 向量数据库
客户端测试环境 与百度云向量数据库实例为同一地域同一VPC内的云服务器，其环境要求如下： 操作系统：CentOS / 8.4 x86_64 (64bit) 规格：8c16g（8核心，16GB内存） 说明 ： 在使用BCC连接VectorDB实例时，需要在BCC关联的安全组中配置出站规则，把百度VectorDB实例的IP及端口添加到出站规则中，避免因为安全组的问题导致连接失败。
性能监控 - 云原生数据库 GaiaDB_关系型数据库_MySQL上云_数据库-帮助文档
操作步骤 登录云原生数据库GaiaDB控制台。 在 GaiaDB 控制台的左上角，选择要在其中创建数据库集群的区域。 在”云原生数据库GaiaDB 列表“页面，点击左侧菜单监控管理。 在监控管理页面中，分为集群监控、节点监控、代理监控页签，默认选中集群监控页签。 点击 代理监控 页签，切换到代理监控。 选择 最近 统计项，如：1小时。节点选择 节点名称 。 7.即可查看筛选出的节点统计图表数据。
产品定价 - 云原生数据库 GaiaDB_关系型数据库_MySQL上云_数据库-帮助文档
计费模式 计费模式 说明 预付费（包年包月） 预付费是指在新建数据库集群时您需要预支付集群的计算节点费用。 后付费（按量付费） • 后付费是指在新建数据库集群时您无需预先支付费用，而是等实际使用数据库的计算服务时，再扣除费用。 • 按分钟计费 计费公式 云原生数据库GaiaDB 集群价格 ＝ 计算节点价格 ＋ 存储空间价格。计算方式如下： 计算节点价格 = 计算节点单价 * 计算节点数量。
更新账号权限 - 云原生数据库 GaiaDB_关系型数据库_MySQL上云_数据库-帮助文档
等 返回头域 除公共头域，无其它特殊头域。
轻松两步，借助向量数据库 VectorDB 与千帆 Appbuilder 构建个性化本地问答知识库 - 向量数据库
在这篇文章中，我会带你一步步了解如何使用 RAGFlow SDK，只需几分钟，你就能掌握方法，并开始构建和管理你的知识库。让我们一起来体验一下这个简化后的过程吧！ 一、准备环境 向量数据库环境 1、创建百度向量数据库实例，当前 每个新用户都有免费试用实例 ，抓紧申请吧。
测试结果 - 向量数据库
召回率 ：检索的TopK结果中，满足真实情况（KNN检索）的TopK集合的比例，是衡量向量检索精度的关键指标。 本文的所有测试都是在相同规格的实例下进行的，测试配置如下： 测试方法 ：向量索引选择HNSW，检索最相似Top10的向量，对比百度云向量数据库与某开源向量数据库的QPS表现。 测试规格 ：数据节点规格均为4核+8GB内存的配置，数据节点数量均为3个。
Redis 容量型(原PegaDB)数据库 - 云数据库 SCS_云缓存
Redis 容量型(原PegaDB)数据库 Redis 容量型（原PegaDB） 采用分布式集群架构，由多个Redis 容量型分片，以及多个代理节点组成。兼容 Redis 4.0 版本的协议和命令，采用分布式架构，支持横向和纵向的扩缩容。集群版实例能够通过横向扩展分片数量，快速扩展数据容量，提升网络/CPU/QPS能力，可承载远高于标准版实例的流量压力。
Row 操作 - 向量数据库
search_text String 是 全文检索的检索表达式，UTF-8编码，几种常见用法: content:数据库 ----> 在content这列搜索 数据库 关键字 content: 百度VectorDB数据库 -----> 在content这列匹配 百度VectorDB数据库 中任意关键字 content: 百度VectorDB数据库 -----> 搜索短语 百度VectorDB数据库
