pb 修改数据库表数据类型  内容精选
  • Routine Load - Baidu Palo/Doris 使用文档

    DbName 对应数据库名称 TableName 对应表名称。多的情况下由于是动态表,因此不显示具体表名,会显示 multi-table。 IsMultiTbl 是是否为多 State 作业运行状态,有 5 种状态: - NEED_SCHEDULE:作业等待被调度。

    查看更多>>

  • 自增主键 - 千帆AI应用开发者中心-开始使用qianfan-docs | 百度智能云文档

    自增主键 什么是自增主键 自增主键是数据领域中一种常见的机制,是指用户在写入数据时无需指定该行的自增主键的值,由数据库内部按照自增的方式自动赋值,同时也保证了该值的全唯一性。自增主键一般仅适用于数据类型为整型的主键。自增主键机制,能够降低合适场景下业务对主键的管理负担,简化业务程序。 VectorDB也支持自增主键机制,限制于 UINT64 类型的主键。

    查看更多>>

pb 修改数据库表数据类型  更多内容
  • 动态字段 - 千帆AI应用开发者中心-开始使用qianfan-docs | 百度智能云文档

    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允许客户在建时,设定是否启用动态字段特性。

    查看更多>>

  • 磐玉-AIBOX-H01产品使用说明书 - 磐玉蜂巢服务器PYCS | 百度智能云文档

    内置NPU不仅支持多种数据类型,还兼容主流AI框架,极大地提升了其在AI领域的应用能力。作为一款支持宽温工作范围并拥有多接口设计的边缘计算设备,AIBOX-H01可广泛应用于智能安防、智慧交通、智慧园区、安全生产等多种领域,为各种场景提供强大而灵活的计算支持。

    查看更多>>

  • CANCEL ALTER TABLE - Baidu Palo/Doris 使用文档

    如果指定了作业 ID,则只取消指定的作业;如果不指定,则取消该上所有正在执行的指定类型(COLUMN 或 ROLLUP)的修改操作。 可以指定多个作业 ID,用逗号分隔。 作业 ID 可以通过 SHOW ALTER TABLE COLUMN 或 SHOW ALTER TABLE ROLLUP 命令查看。

    查看更多>>

  • sql防御功能 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群

    查看系统防御规则,单击新增规则按钮旁边的 查看系统SQL防御规则 可查看系统SQL防御规则。 2 防御规则列表项说明 列表项名称 说明 规则名称 SQL 防御规则的名称。 规则id 系统为规则分配的唯一标识编号,用于区分规则。 用户 创建该规则的用户名。 规则参数 配置规则生效的参数值。 规则白名单 队列白名单:不受该防御规则限制的队列。 作业白名单:指定无需防御规则管控的作业。

    查看更多>>

  • 将MongoDB分片集作为源端 - 数据传输服务DTS | 百度智能云文档

    quot; + collName); 21 }); 修改 cleanupOrphaned.js 脚本文件,将数据库名称 test 替换为需要清理孤儿文档的数据库名称。 执行以下命令,依次清理每个 shard 节点存在的孤儿文档。

    查看更多>>

  • 更新日志 - 秒哒公有云MIAODA | 百度智能云文档

    支持用户零门槛生成后端数据库 能力、效果提升: 优化 单一数据、复合数据数据库生成逻辑,大幅增强生成应用的存储准确性、完整性与适配性,满足更多复杂业务场景下的数据存储需求,如电商应用中订单、用户、商品、物料等多场景的数据存储 灵活新增、修改: 支持在应用修改阶段对话新增、修改数据库表单,比如增加活动报名表单、修改表单字段 数据实时同步: 应用编辑器环境与已对外发布应用环境的数据实时同步,保证发布

    查看更多>>

  • 从MySQL导入和同步 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群

    MaterializedMySQL数据库引擎允许您在ClickHouse中定义一个数据库,该数据库包含MySQL数据库中的所有现有以及这些中的所有数据

    查看更多>>

  • 分区键特性 - 千帆AI应用开发者中心-开始使用qianfan-docs | 百度智能云文档

    下面列举一些可能的场景: 场景一:不同组织的数据的分类集中 例如在一个企业中,不同的部门都可能产生相同类型数据,例如技术部、运营部、法务部、行政部等,当这些属于不同部门的数据都存储到一张中时,通过在的Schema中引入一个代表部门枚举的字段,例如 Department ,然后将该字段设置为的分区键。后续写入数据时都填上该字段的值,实现将同一个部门的数据写入到同一个分区中,避免过度分散。

    查看更多>>