优化表 Schema 设计 - Baidu Palo/Doris 使用文档
以下是一组业务查询需求的示例： SQL 复制 1 select * from t1 where t1.c1 = 1; 2 select * from t1 where t1.c1 > 1 and t1.c1 < 10; 3 select * from t1 where t1.c1 in (1, 2, 3); 针对上述业务需求和 t1 表的 Schema 设计与后期优化，可以考虑将 c1
BACKUP - Baidu Palo/Doris 使用文档
Plain Text 复制 1 BACKUP, SNAPSHOT 典型实践 同一个数据库下只能进行一个备份操作。
聚合多维分析 - Baidu Palo/Doris 使用文档
聚合多维分析 在数据库中，ROLLUP、CUBE 和 GROUPING SETS 是用于多维数据聚合的高级 SQL 语句。这些功能显著增强了 GROUP BY 子句的能力，使得用户可以在单一查询中获得多种层次的汇总结果，这在语义上等价于使用 UNION ALL 连接多个聚合语句。 ROLLUP ：ROLLUP 是一种用于生成层次化汇总的操作。
SHOW-ROUTINE-LOAD - Baidu Palo/Doris 使用文档
SQL 复制 1 SHOW [ALL] ROUTINE LOAD 2 [FOR [db.]job_name] ALL：如果指定 ALL 关键词，则会显示所有正在运行的和已经停止的作业。否则，仅显示 非STOPPED 状态的作业。 db：如不指定数据库，则默认展示当前数据库下的作业。
核心指标 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档
用户也可以自己选择颜色，添加的配置行分别对应每个卡片 效果如下图： 核心指标的数据绑定 下面介绍使用 SQL 方式绑定数据时的配置： 涨跌幅从模型中选取 如果您的数据库里 已经存储了计算好的涨跌幅 字段, 那么您可能希望像这样进行建模： 同时需要在控制面板里面取消 涨跌幅自动计算 选项的勾选。
技术白皮书 - 爱速搭低代码平台 | 百度智能云文档
开发人员不熟悉，mongo 在国内依然小众，无 schema 既是优点也是缺点，没有 schema 容易导致新老数据结构不一致而引起问题，目前未听说有大公司在核心系统中使用 mongo，并且它的查询语法也远不如 SQL 普及。 有大量限制，基于已创建的宽表使得无法使用所有 SQL 语句，通常只支持查询，无法用 select * 、无法创建 view 视图等，数据库各种高级功能几乎都没法用。
SHOW PARTITION - Baidu Palo/Doris 使用文档
包括所属数据库名字和 ID，所属表名字和 ID 以及分区名字。 语法 SQL 复制 1 SHOW PARTITION <partition_id> 必选参数 <partition_id> 分区的 ID。分区 ID 可以通过 SHOW PARTITIONS 等方式获得。
MySQL实例配置最佳实践_解决方案实践
MySQL 5.7 目前最新的稳定版本，较之前的版本相比，增强了安全性能，提供了更丰富的功能，例如更多的SQL Mode，原生支持JSON数据类型，基于组提交的并行复制，组复制（Group Replication）等，以及多项性能改进。详细的新功能和性能提升列表，可参考MySQL官方文档。对新功能和性能要求较高的用户可以选择该版本的MySQL。
从Flink导入 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
数据库名称 选填 default String ClickHouse 数据库名称。 表名 必填 none String ClickHouse 表名。 使用本地 选填 false Boolean 在分布式表引擎的情况下直接读取/写入本地表。 sink.flush 间隔 选填 1000 Integer 最大刷新大小，超过此大小将会刷新数据。
CLEAN ALL PROFILE - Baidu Palo/Doris 使用文档
语法 SQL 复制 1 CLEAN ALL PROFILE 权限控制 执行此 SQL 命令的用户必须至少具有以下权限： 权限（Privilege） 对象（Object） 说明（Notes） GRANT_PRIV 数据库 若执行 CLEAN 语句需要获得 GRANT 权限 示例 SQL 复制 1 CLEAN ALL PROFILE
