设计架构 - 向量数据库
数据库引擎 百度智能云针对VectorDB自研了高性能数据库引擎——朱雀，具备如下强大的能力： ⽀持常⻅标量类型数据、文本类型数据、稠密浮点向量、稀疏浮点向量和二进制向量。 ⽀持Schema，⽀持多主键、⾃增主键、分区键、多向量字段，支持列族。 ⽀持标量数据的⼆级索引，支持文本数据的倒排索引，⽀持各类丰富的稠密向量索引和稀疏向量索引，支持过滤索引。
RDS迁移数据恢复步骤 - 云原生数据库 GaiaDB_关系型数据库_MySQL上云_数据库-帮助文档
登录 云原生数据库GaiaDB控制台 。 在 GaiaDB 控制台的找到目标集群，点击后进去集群详情页。 在详情页上方，点击 切换回滚 。 在切换业务到原数据库提示框中，展示对应的提示信息和源数据库和目标数据库的地址，用户需修改应用地址。点击 确定 将发起迁移切换。 目标实例和源实例将进行读写状态的切换，GaiaDB实例将变为为只读状态。
预置数据集（TPC-H） - 云原生数据库 GaiaDB_关系型数据库_MySQL上云_数据库-帮助文档
常见问题 预置的数据收费吗？ 预置行为本身不收取费用。若您创建的集群为免费版，则不收取数据费用。若创建集群为标准版，收取占用存储空间的费用（数据集大小为322 MB）。 预置的数据在哪里？ 等待集群创建成功后，点击集群，查看 数据库管理 标签页，即可看到预置的数据库。 如何使用预置的数据进行测试？ 预置的数据在集群的 数据库管理 标签页可见。
MongoDB数据备份方案概览 - 云数据库 DocDB for MongoDB | 百度智能云文档
MongoDB数据备份方案概览 云数据库MongoDB支持对数据库实例进行数据备份，以保证数据可靠性。当数据库或表被恶意或误删除，可依赖实例的备份保障数据安全。云数据库MongoDB提供了多种数据备份方式，可以满足不同场景下MongoDB数据库的数据备份需求。
面向大数据存算分离场景的数据湖加速方案 | 百度智能云
下图是百度智能云大数据的一个处理流程，分为四个部分，数据采集、数据存储、计算分析和数据应用。 在数据采集的这部分，通过 Kafka、日志传输服务、实时同步或者增量同步的方案，把数据从关系型的数据库如 Oracle、MySQL、SQL Server，或者半结构或者非结化的存储平台以及第三方的业务、互联网数据等等，传输到存储系统。
数据恢复方案概览 - 云数据库RDS | 百度智能云文档
数据恢复方案概览 概述 若实例的数据丢失或损坏，您可以使用多种不同的备份方式来恢复实例的数据。 支持备份方式 当前云数据库 RDS for PostgreSQL 仅支持 恢复备份 一种恢复数据的方式：指备份数据将覆盖整个实例，此操作操风险较大。 计费： 原实例恢复备份，此功能免费。 恢复备份功能： 目前采用白名单的形式，如您需要开通此功能，请提交 工单 。
数据自动补全 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档
数据自动补全 数据自动补全是指Sugar BI将 SQL 查询出来的数据中空缺的数据自动填补上对应的值，自动补全可以自动填补零或补空(即 null ，对于折线图而言补空的效果是折线补空的地方无值，折线分成多段）。
异常数据处理 - Baidu Palo/Doris 使用文档
异常数据处理 在导入过程中，源数据列与目标列的数据类型可能存在不一致的情况。导入过程会对这些类型不一致的数据进行转换，但在转换过程中可能会出现字段类型不匹配、字段超长、精度不匹配等问题，从而导致转换失败。 为了处理这些异常情况，Doris 提供了两个重要的控制参数： 严格模式 (strict_mode)：用于控制是否过滤转换失败的数据行。
数据结构 - 时序时空数据库TSDB | 百度智能云文档
数据结构 单域： 我们用TSDB提供的示范数据库来举例说明数据结构，请参考示范数据库的 操作指南 。 示范数据库含有2015年全年北京、上海、广州3个城市多个空气监测站的温度、湿度、风力、PM2.5、紫外线指数等数据（非真实数据），数据来源于每个城市的多个空气监测站。 在TSDB中，温度、湿度、风力、PM2.5、紫外线指数都用metric表示，代表监测维度。
高性能和多级高可用，云原生数据库 GaiaDB 架构设计解析 | 百度智能云
GaiaDB 的解决思路是将事务和主从同步逻辑、日志逻辑、快照和存储持久化逻辑重新组合和排布。 首先是将分布式协议的主从同步逻辑融合进数据库计算节点中。由于计算层本身就需要处理主从同步、事务和一致性问题，相关的工作量增加并不大。这样一来，最直接的收益就是将两跳网络和 I/O 精简为一跳，直接降低了链路延迟。
