下面我们分别以几个案例说明通过参数列举的方法: 指定最大返回条数 # 指定最大返回条数为500 options = { maxKeys : 500 } puts client . list_objects ( bucket_name , options ) 返回指定前缀的object # 指定返回前缀为usr的object options = { prefix : 'usr' } puts client
评估方式如下: 资源估算 CPU资源 CPU资源决定了向量数据库查询的QPS能力,以基于标准embedding的768维数据为例,单节点100万条数据的情况下,数据节点的CPU数量与查询QPS能力关系如下: CPU核数 = 预估QPS / 80 上述核数估计方式是经验公式,实际生产中一般需要通过压测方式评估最佳CPU核数选择。
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运营消息:指全推,群推,标签推,公共类消息一个用户每天接收上限为 5 条 总量管控:默认等于 1 倍的用户订阅数 频控管控:单用户单应用每天收到的消息条数上限5条 系统消息: 总量管控:默认等于 3 倍的用户订阅数 频控管控:单用户单应用每天收到的消息条数无上限 通过 API 发送的测试消息每日限制发送量为运营消息100条,系统消息10000条,测试设备设置上限20台。
当用户希望对一个查询的 profile 进行分析时,可以将这个变量设为 true 后,发送查询。查询结束后,可以通过在当前连接的 FE 的 web 页面查看到 profile: fe_host:fe_http_port/query 其中会显示最近100条,开启 is_report_success 的查询的 profile。 language 用于兼容 MySQL 客户端。无实际作用。
消息数: 月用量:消息条数N 价格(元/百万条) N < 100万 免费 100万 < N < 1亿条(100百万) 1.2 1亿条 < N < 10亿条 1.0 10亿条以上 0.8 以上计价单位中的条数代表发布消息(PUB)和订阅消息(SUB)之和。消息按条数阶梯价格。
其它join只支持等值join。
hnsw较慢 hnsw算法适用场景: 数据量相对大(集群数据量在千万级); 向量检索计算和其他过滤同时进行,建议适当的增大hnsw的查询参数 k ,以保证尽可能多的满足过滤条件的数据参与计算; 查询性能要求高,召回率在90%以上 典型实践 建议写入结束后,在业务低峰期进行定期forceMerge,有助于降低查询延迟。
或者可以使用以下方式进行批量的插入操作: INSERT INTO example_tbl VALUES ( 1000 , baidu1 , 3.25 ) ( 2000 , baidu2 , 4.25 ) ( 3000 , baidu3 , 5.25 ) ; 我们建议一批次插入条数在尽量大,比如几千甚至一万条一次。