InfluxDB数据源 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档
下面具体介绍如何将 InfluxDB 2.X 中数据绑定到 Sugar BI 的图表中： 首先我们选择使用「SQL 建模」的方式绑定表格的数据： 然后在 SQL 建模中，我们书写 Flux 的查询语句，并且对查询结果的每个字段做描述（包括字段名、数据类型等）: 最后，将多个字段绑定到表格的列上，并「刷新」即可看到数据，有问题也可「调试」查看具体信息：
查询Key值 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档
图表如果是使用数据模型方式绑定的数据，您可以不用关心查询 key； 图表如果是 API 方式绑定数据，「查询 key 值」将会作为过滤条件的「k 字段」在参数中传递到后端，详见 API 后端获取过滤条件参数 ； 图表如果是 SQL 方式绑定数据，「查询 key 值」将会作为 conditions 的 key 嵌入到 SQL 语句中，如 where {field = [conditions.key]}
使用DTS实现目标端为Elasticsearch的数据迁移_解决方案实践
方案概述 ### 使用限制 不支持结构迁移 增量同步不支持同步关系型数据库的DDL语句 源端数据源为MySQL时，源端表中的enum/set/timestamp类型字段只能将二进制信息传给下游，用户需要自行按照上游MySQL表结构解析其释义 不支持同步源端数据源的二进制（binary）类型数据 迁移前置条件 环境要求 已创建作为迁移源端的数据源实例，如：RDS for MySQL、自建MySQL
创建表 - Baidu Palo/Doris 使用文档
创建表 现在我们可以在刚刚创建的 testDb 数据库中创建一张表 testTable。建表语句为： CREATE TABLE testDb.testTable ( k1 bigint, k2 varchar(100), v varchar(100) REPLACE ) DISTRIBUTED BY HASH(k1) BUCKETS 8; 该语句创建表 testTable，包含3个列。
功能发布记录 - 百度流式计算BSC | 百度智能云文档
提供低延迟、高吞吐、高准确性的流式数据实时处理能力，完全兼容Spark SQL；通过SQL语句实现复杂业务逻辑数据处理
SHOW-ALTER-TABLE-MATERIALIZED-VIEW - Baidu Palo/Doris 使用文档
该语句等同于 SHOW ALTER TABLE ROLLUP ; SHOW ALTER TABLE MATERIALIZED VIEW [ FROM database ] [ WHERE ] [ ORDER BY ] [ LIMIT OFFSET ] database：查看指定数据库下的作业。如不指定，使用当前数据库。
百度智能云典型应用场景 - 白皮书 | 百度智能云文档
同时，BMR集成了Hive和Hue，开发者可以在友好的界面中通过SQL语句就能分析海量日志，大大降低了使用门槛。 在百度智能云，一般的架构建议和应用模式如下： BCC上worker产生原始log存放BOS BMR从BOS中读取log file进行相关计算 计算后的分析结果再写入RDS 监控平台从RDS中读取分析后的结果 用户访问监控平台查看相关数据
Prometheus数据源 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档
query_range query_range 参考如下图所示的方式配置： 在 SQL 语句里写的是 HTTP 请求的参数，参考 range-queries 中的写法。 上述例子中的 {TIMESTAMP} 是 unix 时间戳，格式为秒，因此 start 值自动取当前时间 10 分钟前，也就是获取最近 10 分钟的数据。
应用防火墙
物化视图 - Baidu Palo/Doris 使用文档
创建物化视图 这里首先你要根据你的查询语句的特点来决定创建一个什么样的物化视图。这里并不是说你的物化视图定义和你的某个查询语句一模一样就最好。这里有两个原则： 从查询语句中 抽象 出，多个查询共有的分组和聚合方式作为物化视图的定义。 不需要给所有维度组合都创建物化视图。 首先第一个点，一个物化视图如果抽象出来，并且多个查询都可以匹配到这张物化视图。这种物化视图效果最好。
