对等连接

分析 S3或HDFS 上的文件 通过 Table Value Function 功能，PALO 可以直接将对象存储或 HDFS 上的文件作为 Table 进行查询分析。并且支持自动的列类型推断。 基础使用 这里我们通过 S3 Table Value Function 举例说明如何对对象存储上的文件进行分析。

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Comate管理后台-代码审查：自定义规标检阅代码，为代码审查减负提效 去学习 0 13 一站式文档管理，随时参考知识 Comate管理后台-文档中心：提升信息利用效率，知识轻松分享 去学习 0 14 丰富插件选择，便捷功能助手 Comate管理后台-插件中心：提供插件管理菜单，优化系统使用体验及插件更新 去学习 第二章 向量数据库产品介绍 0 1 什么是向量数据库 向量数据库的基本概念 去学习

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本次分享GaiaDB在跨地域/异构数据同步场景下，吞吐/实时性/一致性方面能力打造与实践经验。 在2023云数据库技术沙龙 “MySQL x ClickHouse” 专场上，百度数据库资深技术专家邱学达，为大家分享一下《百度云原生数据库GaiaDB的HTAP与多地多活技术实践》的一些技术内容。 邱学达，百度数据库资深技术专家，主要负责分布式架构设计与数据库内核特性设计和开发。

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同步点失效的处理策略 增量迁移阶段，若任务的同步点在源端 Redis 中已失效，DTS 支持选择不同的处理策略。 同步点失效时直接报任务失败 ：用户可以自行清空目标端实例数据后，重新执行全量+增量迁移，适用于对数据一致性要求更高的业务场景； 同步点失效时自动重新开始全量和增量迁移 ：DTS 在感知到同步点失效后，不清空目标端实例数据，直接重新开始执行全量+增量迁移。

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同时 DTS 在吞吐上可以做到每秒 15 万行，延迟做到毫秒级别，基本等于网络的延迟的性能，让客户可以放心使用 DTS 来做数据库的迁移和同步。 3、AI 原生时代的百度智能云数据库 在 AI 原生时代，数据库和 AI 的结合主要有 DB4AI 和 AI4DB。 首先是 AI4DB，就是利用 AI 技术赋能数据库。

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百度智能云千帆AI加速器-第20期线上加速营免费大模型案例课程 向量数据库VectorDB 案例实战 * 人已报名 2025.9.19 开营 免费报名 学习指南 企业用户激励 课程介绍 本次线上营课程以实战案例为核心导向，带你手把手攻克 VectorDB 应用难点。案例一聚焦于从（Milvus+Dify）迁移至（VectorDB + Dify）创建本地知识库，涵盖迁移准备、配置过程及结果验证。

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同步物化视图 什么是同步物化视图 同步物化视图是将预先计算（根据定义好的 SELECT 语句）的数据集，存储在 PALO 中的一个特殊的表。PALO 会自动维护同步物化视图的数据，无论是新增数据还是删除数据，都能保证基表（Base Table）和物化视图表的数据同步更新并保持一致，只有同步完成后，相关命令才会结束，无需任何额外的人工维护成本。

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图表联动时地图范围动态变化 如果您还不了解什么是图表联动，或者不了解如何配置图表的联动功能，请查看「 图表的联动 」。本章节是介绍地图作为联动的下级图表，在联动时如何动态改变地图范围的。 该示例的演示效果可点击这里： 查看演示效果 全国地图和省份地图的联动 地图在联动时，很常见的一种情况就是全国地图和省份地图的联动，点击全国地图中的某省份，旁边展示该省份地图数据。

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