='m' AND hobby ='fishing'; 当userinfo表的数据量不大的时候，可以通过在salary，age，gender，hobby列上建立索引来满足需求。但是如果userinfo表的数据量非常大，同时一张表的标签数非常多的时候，上述语句就不能满足诉求，因为如下原因：

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、计算存储独立扩容、监控告警等服务能力。广泛应用于资源监控、业务监控分析、物联网设备实时监控、工业生产监控、生产质量评估和故障回溯等。提供大并发的时序数据读写，压缩存储和类SQL查询，并且支持多维聚合计算和 数据可视化 分析能力。 GeminiDB Influx接口具有高写入、灵活弹性、高压缩率和高查询的特点。

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p而不是Iterator，因为Set/Map的查询速率接近O(1)，而Iterator是O(n)。 数据倾斜 当数据发生倾斜（某一部分数据量特别大），虽然没有GC（Garbage Collection，垃圾回收），但是task执行时间严重不一致。 需要重新设计key，以更小粒度的key使得task大小合理化。

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p而不是Iterator，因为Set/Map的查询速率接近O(1)，而Iterator是O(n)。 数据倾斜 当数据发生倾斜（某一部分数据量特别大），虽然没有GC（Gabage Collection，垃圾回收），但是task执行时间严重不一致。 需要重新设计key，以更小粒度的key使得task大小合理化。

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使用数据工程构建NLP大模型数据集 NLP大模型支持接入的数据集类型 盘古NLP大模型仅支持接入文本类数据集，该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 构建NLP大模型所需数据量 使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集进行模型训练时，所需数据量见表1。 表1 构建NLP大模型所需数据量 模型规格

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p而不是Iterator，因为Set/Map的查询速率接近O(1)，而Iterator是O(n)。 数据倾斜 当数据发生倾斜（某一部分数据量特别大），虽然没有GC（Gabage Collection，垃圾回收），但是task执行时间严重不一致。 需要重新设计key，以更小粒度的key使得task大小合理化。

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数据库：Oracle11 其他情况说明 用户量少，数据量大：按照对应用户量的应用 服务器 配置提升一档，数据库服务器以数据量为准； 更多用户，更大数据量：以全国性机构推荐配置为基准，每多3000用户增加一台应用服务器，每多6000用户再增加一台数据库服务器；更大数据量建议咨询大数据产品部； 客户端配置

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看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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如何高效备份，容灾 传统场景采用文件或者块存储的数据库系统，备份恢复与数据量强相关，故在大数据量场景下，无法快速备份恢复，进而影响数据库的数据可靠性。 云数据库 GeminiDB基于DFV存储，底层采取Append Only方式存储，并在该基础上结合数据库逻辑进行分布式并行算法优化，极大地提升了数据备份、恢复性能。

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景来完成结构化数据的模型训练。 针对高阶用户，ModelArts在开发环境提供创建Notebook进行代码开发的功能，在训练作业提供创建大数据量训练任务的功能；用户在开发、训练流程中使用Scikit_Learn、XGBoost或Spark_MLlib引擎均可。 父主题： 一般性问题

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看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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a单条消息大的场景，可以适当调高每次获取的数据量，以提高性能。 properties.max.partition.fetch.bytes int 1048576 消费Kafka时服务器将返回的每个分区的最大字节数。Kafka单条消息大的场景，可以适当调高每次获取的数据量，以提高性能。

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Cassandra应用场景 GeminiDB Cassandra能够支持高并发低时延的访问需求，具备高可用和弹性扩容能力，适合消息、订单查询、网站等各种大数据量的互联网在线应用场景。 图1 在线应用场景 方案优势 高可用：单点故障不影响业务。 低时延：时延在毫秒级别。 弹性扩容：可随着业务增长灵活扩容计算和存储能力。

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在“查询语句触发下盘量超阈值”规则所在行“操作”列单击“修改”，进入“修改告警规则”界面。 如果集群磁盘容量配置较高，可以考虑将上报阈值调大，建议不超过单个数据盘容量的5%。 需要注意的是，阈值过大时临时下盘可能会导致磁盘使用率告警甚至集群只读，如果存在数据盘使用率接近或超过80

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CDL复制槽Slot积压数据量超过阈值 告警解释 PostgreSQL或Opengauss（适用于 MRS 3.3.0及之后版本）积压过多的WAL日志，可能导致PostgreSQL或Opengauss磁盘空间耗尽。系统每5分钟检查CDL任务配置的复制槽Slot积压数据量是否超过阈值，如果

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a单条消息大的场景，可以适当调高每次获取的数据量，以提高性能。 properties.max.partition.fetch.bytes int 1048576 消费Kafka时服务器将返回的每个分区的最大字节数。Kafka单条消息大的场景，可以适当调高每次获取的数据量，以提高性能。

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态和存在的安全风险。 发布区域：全部 业务分析 综合大屏 利用AI技术将海量 云安全 数据的分析并分类，通过综合大屏将数据可视化展示，集中呈现云上实时动态，云上关键风险一目了然，掌握云上安全态势更简单，更直观，更高效。 目前，综合大屏有“综合态势感知”和“主机态势感知”两个模块。 发布区域：全部

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DDM如何进行分片 在 分布式数据库 中，可以通过分片存储方式，轻松解决大数据量单表容量达到单机数据库存储上限的瓶颈，因此创建逻辑库和逻辑表时，需要根据实际情况确定逻辑表是否进行分片以及逻辑表的分片规则。 分片存储后，需要尽量避免跨库JOIN操作带来的性能与资源消耗问题。 逻辑表是否分片

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threads.per.data.dir 10 在Kafka启动过程中，数据量较大情况下，可调大此参数，可以提升启动速度。 background.threads 10 Broker后台任务处理的线程数目。数据量较大的情况下，可适当调大此参数，以提升Broker处理能力。 num.replica

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10亿级数据量场景的解决方案有哪些？ 问： 10亿级数据量场景的解决方案有哪些？ 答： 有数据更新、联机事务处理OLTP、复杂分析的场景，建议使用云数据库 GaussDB (for MySQL)。 MRS的Impala + Kudu也能满足该场景，Impala + Kudu可以在j

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，对数据没有要求。 缺点：大数据量情况下状态后端存储的数据比较多。 通过CDC格式数据解决 CDC格式数据是指更新操作记录中会同时包含更新前数据和更新后数据。通过更新前的内容来回撤掉之前的聚合结果，通过更新后的数据更新最新的计算结果。 优点：不需要有大的状态后端存储，整体计算资源压力要小于基于状态后端的方案。

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