管理连接地址 - 云原生数据库 GaiaDB_关系型数据库_MySQL上云_数据库-帮助文档
管理连接地址 概述 通过GaiaDB集群的集群地址和主地址来连接数据库集群。本文将主要介绍如何申请集群地址和查看主地址。 查看连接地址 登录 GaiaDB管理控制台 。 在控制台页面左上角，选择集群所在地域，进入“云原生数据库 GaiaDB列表”页面。 找到目标集群，点击集群名称，进入集群详情页面。
千帆AppBuillder如何访问GaiaDB - 云原生数据库 GaiaDB_关系型数据库_MySQL上云_数据库-帮助文档
进入创建账号页面，输入数据库账号（ac1）及密码。 下拉 权限设置 可配置全局权限和库权限，勾选左侧的库，并在右侧选择读写权限。 单击 确定 按钮。 步骤三：设置白名单并获取公网地址 连接AppBuilder的前提是GaiaDB开启公网访问允许AppBuilder访问的IP地址通行。 说明：当前AppBuilder仅支持公网连接数据库，后续将支持内网连接的方式。 登录 GaiaDB管理控制台 。
实例资源规划 - 向量数据库
内存资源 向量数据库内存构成 向量数据和向量索引均存储于数据节点，数据节点的内存构成包括预留缓存和向量索引存储空间。 缓存内存公式 ： Shell 复制 1 缓存内存 = Min ( 5GB, 0.15 * 内存规格 ) 向量索引内存管理 ：为处理索引重构，剩余内存应至少为当前索引所需内存的两倍。
应用场景 - 向量数据库
我们的向量数据库解决方案充分利用大模型的推理能力，针对私域数据提供定制化、高效的知识管理和检索服务。 核心功能 统一的客户向量数据全生命周期管理 ：支持数据从存储、索引到检索的全生命周期管理，确保私域数据的完整性和可用性。 多模私域数据存储和检索管理 ：无论是文本、图像还是其他类型的数据，都能提供高效的存储和检索解决方案。
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
注意：SDK 要求 Python 版本 >= 3.9 和 Python 版本 <= 3.11, 其他版本会有依赖兼容问题, 如何安装可咨询 文心一言 。可帮助你解决问题。 Shell 复制 1 # 下载 SDK，可以使用 wget，也可以直接浏览器访问下载地址下载到本地。
创建账号 - 云数据库RDS | 百度智能云文档
创建账号 概述 创建实例时，除系统默认创建的 root 账号外，您可根据业务的需要，通过控制台创建其他的业务账号。 前提条件 已创建RDS MySQL实例。 说明：如果需要为百度智能云子账号分配相关产品或实例的操作权限，实现细粒度的权限管理，请参见 多用户访问控制 。 账号类型 云数据库 RDS for MySQL 实例支持两种数据库账号： 高权限账号 和 普通账号 。
时序数据库TSDB服务等级协议SLA(V2.0) - 时序时空数据库TSDB | 百度智能云文档
时序数据库TSDB服务等级协议SLA(V2.0) 协议生效时间：2019 年 1 月 15 日 本服务等级协议（Service Level Agreement，简称“SLA”）规定了百度智能云向客户提供时序数据库（TSDB）的服务可用性等级指标及赔偿方案。 1. 定义 服务周期： 一个服务周期为一个自然月，如不满一个自然月不计算为一个服务周期。
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。
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 7.0 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。
GaiaDB开源说明 - 云原生数据库 GaiaDB_关系型数据库_MySQL上云_数据库-帮助文档
GaiaDB开源说明 云原生数据库GaiaDB是一款集高性能、高弹性、高可用性于一体的关系型数据库，并高度兼容MySQL协议，同时支持集中式与分布式部署架构。 GaiaDB以领先的存算分离架构为核心，突破了传统MySQL在计算（CPU、内存）和存储（磁盘）资源上互相制约的瓶颈，使两者能够独立地按需进行秒级扩展和资源升降配。
