中软国际数据治理专业服务解决方案实践

查看日志搜索结果。 搜索结果中，关键词会高亮显示，同时会根据日志的采集时间对搜索结果进行排序，以方便您查看。您可单击“时间”列的进行切换排序。 为默认排序，为按时间正序排序（即时间最新的日志显示在最后方），为时间倒序排序（即时间最新的日志显示在最前方）。 单击日志列表左侧的，可进一步查看该条日志的详细信息。

查看更多 →

查看日志搜索结果。 搜索结果中，关键词会高亮显示，同时会根据日志的采集时间对搜索结果进行排序，以方便您查看。您可单击“时间”列的进行切换排序。为默认排序，为按时间正序排序（即时间最新的日志显示在最后方），为按时间倒序排序（即时间最新的日志显示在最前方）。 AOM支持查看上下文信息，单击“操作”

查看更多 →

域。 开启后台排序功能。 图2 开启后台排序 新建全局变量。 后台排序需要搭配全局变量使用，请创建sortType、sortField。 图3 新建排序全局变量。 交互设置。 选中高级表格组件，单击，进行组件交互设置。 添加“点击排序时”交互动作。 图4 点击排序时交互动作 设置组件数据源。

查看更多 →

域。 开启后台排序功能。 图2 开启后台排序 新建全局变量。 后台排序需要搭配全局变量使用，请创建sortType、sortField。 图3 新建排序全局变量。 交互设置。 选中高级表格组件，单击，进行组件交互设置。 添加“点击排序时”交互动作。 图4 点击排序时交互动作 设置组件数据源。

查看更多 →

获取按指定指标排序的函数列表 功能介绍 按指定指标排序的函数列表。 默认统计按错误次数指标统计最近一天失败次数最多的前10个函数 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/fgs/function/report 表1 路径参数 参数 是否必选

查看更多 →

Server字符集排序规则(collation)如何修改 实例级别的字符集排序规则支持在实例创建时进行选择，详情请参见购买实例；实例创建完成后也能够修改，详情请参见修改实例字符集。 数据库级别的字符集排序规则可以在数据库创建时指定，如果不特别指定，则该字符集自动集成实例的字符集排序规则，同

查看更多 →

B级别的数据存储和毫秒级的数据详单查询。 图2 车联网行业海量数据存储场景 该场景下 MRS 的优势如下所示。 实时：利用Kafka实现海量汽车的消息实时接入。 海量数据存储：利用HBase实现海量数据存储，并实现毫秒级数据查询。 分布式数据查询：利用Spark实现海量数据的分析查询。

查看更多 →

Oracle等异构数据库迁移到MySQL后的数据库排序规则为什么是utf8mb4_bin 由于不同的数据库支持的字符集有差异，Oracle等数据库迁移到MySQL后，会转换成支持字符相对全面的UTF8MB4字符集。此字符集对应的默认排序字符集为utf8_general_ci，是大

查看更多 →

拥有处理传统TP场景的事务能力。 功能特点 支持海量数据离线处理和交互查询，数据规模大、复杂数据挖掘具有很好的性能优势。 支持海量数据高并发的更新操作入库以及高性能的查询效率。在数据规模大、入库并发高、查询要求高的场景下具有很好的性能优势。 SQL语法 SQL语法兼容性高，语法通用，易于使用。

查看更多 →

开发GIN索引的主要目的是为了让 GaussDB 支持高度可伸缩的全文索引，并且常常会遇见全文索引返回海量结果的情形。而且，这经常发生在查询高频词的时候，因而这样的结果集没什么用处。因为从磁盘读取大量记录并对其进行排序会消耗大量资源，这在产品环境下是不能接受的。 为了控制这种情况，GIN索引有一个可

查看更多 →

序场景，对存储数据进行预计算和存储，提升分析场景的性能。针对时序数据特征，进行强有力的数据编码和压缩能力，同时其自身的副本机制也保证了数据的安全，并与Apache Hadoop和Flink等进行了深度集成，可以满足工业物联网领域的海量数据存储、高速数据读取和复杂数据分析需求。 IoTDB结构

查看更多 →

版本机制，支持保存数据的多个历史版本。 通用海量KeyValue数据存储与查询 应用类型 消息数据、报表数据、推荐类数据、风控类数据、日志数据、订单数据等结构化、半结构化的KeyValue数据均可以存储和查询。 应用场景 支持离线、在线海量KeyValue数据高速写入，并提供低延

查看更多 →

开发GIN索引的主要目的是为了让GaussDB支持高度可伸缩的全文索引，并且常常会遇见全文索引返回海量结果的情形。而且，这经常发生在查询高频词的时候，因而这样的结果集没什么用处。因为从磁盘读取大量记录并对其进行排序会消耗大量资源，这在产品环境下是不能接受的。为了控制这种情况，GIN索引有一个可配

查看更多 →

Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HiveQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HiveQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HiveQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。

查看更多 →

ect Storage Service，OBS）是一个基于对象的海量存储服务，为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力。 ModelArts：ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-

查看更多 →

数据实体、关系实体的接口，涉及排序的，根据数据库类型不同，字段首字母排序遵循如下规则： 如果是PostgreSQL数据库，在升降序排序时，先根据字母大小写，然后再根据英文字母顺序进行升降序排序显示。如升序排序时，字段首字母排序显示为B、X、Z、a、b、c。 如果是MySQL数据库，在升降序排序时，先根

查看更多 →

提供时序洞察工具，可直观展示时序数据的变化趋势 资产模型：为充分“理解”物联网设备所产生的海量数据、挖掘海量数据背后的价值，往往需要将单一设备数据和测量数值置于一个上下文中去分析，这个上下文可能是一个产线或系统装配关系、组织关系、地理空间关系等等。IoT数据分析服务提供资产模型能力，帮助

查看更多 →

。此外，按函数实际执行资源计费，不执行不产生费用。 对象存储服务 OBS：一个基于对象的海量存储服务，为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力。 媒体处理 MPC：为海量多媒体数据提供经济、高效、弹性的转码和音视频处理服务，支持丰富的转码格式，适合在PC、TV以及移动终端上播放，匹配多种商业场景。

查看更多 →

概念简介 物联网数据的数据体量大、价值密度小、数据时效性高、质量低。针对物联网数据的这些特点，在海量历史数据中提供近实时的高效探索分析能力，及时发现物联网数据中的隐含规律则显得尤为重要。IoT数据分析服务的时序分析，提供基于模型驱动的海量历史数据时序分析洞察能力，让物联网数据的规律清晰可见。

查看更多 →

附录 名词解释 对象存储服务 OBS：是一个基于对象的海量存储服务，为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力。 函数工作流 FunctionGraph：是一项基于事件驱动的函数托管计算服务。使用FunctionGraph函数，只需编写业务函数代码并设置运行的条件，无需配

查看更多 →

应用场景 大数据分析 场景描述 OBS提供的大数据解决方案主要面向海量数据存储分析、历史数据明细查询、海量行为 日志分析 和公共事务分析统计等场景，向用户提供低成本、高性能、不断业务、无须扩容的解决方案。 海量数据存储分析的典型场景：PB级的数据存储，批量数据分析，毫秒级的数据详单查询等

查看更多 →