u3d 本地数据库  内容精选
  • 报表中心 - 数据库智能驾驶舱 DBSC | 百度智能云文档

    报表类型 综合报表: 从风险事件、会话语句等角度,分析展示数据库的综合状况。 风险分析报表: 从风险时间、风险分布等角度,分析数据库风险情况。 等级保护报表: 针对国家等级保护的检测要求进行审计数据统计梳理。对各种异常行为和违规操作及时发现与快速定位提供决策依据。 PCI-DSS: PCI-DSS合规报告。 SOX: SOX-塞班斯合规报告。 日志范围时间 生成报表所需日志的发生时间范围。

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  • 错误码说明 - 向量数据库

    具体的错误码及其说明介绍如下: 通用错误 错误码 错误描述信息(前缀) 详细说明 0 Success 成功 1 Database Internal Error 数据库内部错误。 一般应用于不适合对外暴露的错误场景,如遇到此类错误,请发工单联系VectorDB团队。 2 Invalid Parameter 无效的参数。

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  • 品牌升级 - 云数据库 DocDB for MongoDB | 百度智能云文档

    品牌升级 概述 2020年8月20日,百度智能云对数据库产品进行了全面的品牌升级,百度自研云数据库品牌 GaiaDB 重磅发布! 2019年8月15日,百度智能云对数据库产品进行了品牌统一,数据库产品升级为云数据库产品。

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  • 创建数据库 - Baidu Palo/Doris 使用文档

    创建数据库 连接到 PALO 后,您可以通过执行 SQL 语句,开始创建您的第一个 PALO 数据库。 CREATE DATABASE testDb;

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  • 报表中心 - 数据库智能驾驶舱 DBSC | 百度智能云文档

    报表类型 综合报表: 从风险事件、会话语句等角度,分析展示数据库的综合状况。 风险分析报表: 从风险时间、风险分布等角度,分析数据库风险情况。 等级保护报表: 针对国家等级保护的检测要求进行审计数据统计梳理。对各种异常行为和违规操作及时发现与快速定位提供决策依据。 PCI-DSS: PCI-DSS 合规报告。 SOX: SOX-塞班斯合规报告。 日志范围时间 生成报表所需日志的发生时间范围。

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  • 动态字段 - 向量数据库

    动态字段 什么是动态字段 动态字段(Dynamic Field)是指数据库可以根据客户写入的数据自动发现表Schema中未曾定义的字段,并自动修改Schema以新建该字段,最后能够完成数据正常下入的特性。基于动态字段特性,客户在早期建表时,不必预先指定不确定是否存在的,或者不确定字段的数据类型的潜在字段,从而实现更好的兼容性和灵活性。 VectorDB允许客户在建表时,设定是否启用动态字段特性。

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  • 查看备份列表 - 云数据库 SCS_云缓存

    查看备份列表 请求说明 查询某个实例备份列表。 请求结构 GET /v1/instance/{instanceId}/backup HTTP/1.1 Host: redis.{region}.baidubce.com Authorization: authorization string 请求头域 除公共头域外,无其它特殊头域。 请求参数 参数名称 类型 是否必须 参数位置 描述 instance

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  • 运维类常见问题 - 云数据库 TableStorage | 百度智能云文档

    数据生成时间是指行数据从最后一次修改的时间算起,在云数据库TableStorage保留的时间。超过数据生存时间的数据会被云数据库TableStorage删除。用户可以根据实际业务的情况合理设置数据生存时间,从而降低占用的存储空间。若开启压缩方式,数据写入和读取时将会被压缩和解压缩,这样可以节省存储资源,但同时也会占用一些CPU资源,可能会影响性能。

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  • 基于向量数据库VDB实现音乐推荐 千帆社区

    基于向量数据库进行歌曲推荐具有多方面的优势,主要体现在以下几个方面: 高效的数据检索与匹配 快速相似性查询:向量数据库采用高效的向量索引技术,能够迅速计算向量之间的相似性,从而快速找到与给定查询向量相似的歌曲数据。这种能力在处理大规模音乐库时尤为重要,可以大幅提升推荐系统的响应速度和效率。 降低查询时间:相比传统数据库,向量数据库通过优化存储结构和查询算法,能够显著降低查询时间,提升用户体验。

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  • 产品概述 - 时序时空数据库TSDB | 百度智能云文档

    产品概述 百度智能云时序时空数据库(Time Series Database,简称TSDB)是一种存储和管理时间序列数据的专业化数据库,为时间序列的存储提供高性能读写、低成本存储、强计算能力和多生态支持的多种能力。 在物联网场景下,TSDB有广泛的应用。 如工业生产环境下,每个厂区有大量的监测点,如果以10秒的频率发送数据,50万监测点每年会产生1.58万亿左右数据点。

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