---+------------------------------ 1 | you are so cute,will commit! (1 row) 上述例子，最后在回滚的事务块前执行包含自治事务的匿名块，也能直接说明了自治事务的特性，即主事务的回滚，不会影响自治事务已经提交的内容。 父主题： 自治事务

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当多个规则需要重写时，重写顺序非常重要； 因此在实践中需要使用ORDER BY将源查询按照某些字段进行排序。 例如：举一个现实生活中天文学上的例子。将使用表驱动的重写规则扩大supernovae的查询范围： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 CREATE TABLE tsearch

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当多个规则需要重写时，重写顺序非常重要； 因此在实践中需要使用ORDER BY将源查询按照某些字段进行排序。 例如：举一个现实生活中天文学上的例子。将使用表驱动的重写规则扩大supernovae的查询范围： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 CREATE TABLE tsearch

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。 操作步骤 以“同行车判断”例子讲解DAG设计的思路。 数据格式：通过收费站时间、车牌号、收费站编号...... 逻辑：以下两种情况下判定这两辆车是同行车： 如果两辆车都通过相同序列的收费站， 通过同一收费站之间的时间差小于一个特定的值。 该例子有两种实现模式，其中实现1的逻辑如图1所示，实现2的逻辑如图2所示。

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作。 操作步骤 以“同行车判断”例子讲解DAG设计的思路。 数据格式：通过收费站时间、车牌号、收费站编号...... 逻辑：以下两种情况下判定这两辆车是同行车 如果两辆车都通过相同序列的收费站， 通过同一收费站之间的时间差小于一个特定的值。 该例子有两种实现模式，其中实现1的逻辑如图1所示，实现2的逻辑如图2所示。

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SQL查询语句中，当查询条件中含有日期格式的字符串时，Spark SQL不会对它做日期格式的检查，就是把它当做普通的字符串进行匹配。以上面的例子为例，如果数据格式为"yyyy-mm-dd"，那么字符串'2016-6-30'就是不正确的数据格式。 父主题： SQL和DataFrame

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服务可以向租户或者消息处理系统发送事件通知。对接SMN的云服务使用SMN的详细信息请参见相应服务的用户指南。 现列举几个云服务使用SMN的例子，如图1所示。 图1 消息通知服务与其他服务的关系示意图 表1 与其他服务的关系 交互功能 相关服务 位置 相关服务通过消息通知服务提供的功能发送消息

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store_sales_row | [13.352,13.352] | 3360 | [34KB, 34KB] | (2 rows) 上述例子中，全表扫描返回3360条数据，过滤掉大量数据，在ss_sold_date_sk列上建立索引后，使用IndexScan扫描效率显著提高，从3

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最小创建时间，格式：YYYY-MM-DD HH:MM:SS。例子："2006-01-02 15:04:05"。此参数用于获取作业列表。 --createEndTime -e 否 最大创建时间，格式：YYYY-MM-DD HH:MM:SS。例子："2006-01-02 15:04:05"。此参数用于获取作业列表。

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座席签入 通过调用签入进行登录操作，登录操作的相关参数信息放置在请求内容中，以JSON格式进行标识，例子如下： {"password":"xxxxxxxx","phonenum":"6001"} password代表座席的签入密码，phonenum代表座席的电话号码。 座席签入调用成功后，会返回结果信息，如下：

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---+------------------------------ 1 | you are so cute,will commit! (1 row) 上述例子，最后在回滚的事务块前执行包含自治事务的匿名块，也能直接说明了自治事务的特性，即主事务的回滚，不会影响自治事务已经提交的内容。 父主题： 自治事务

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当多个规则需要重写时，重写顺序非常重要； 因此在实践中需要使用ORDER BY将源查询按照某些字段进行排序。 例如：举一个现实生活中天文学上的例子。我们将使用表驱动的重写规则扩大supernovae的查询范围： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 openGauss=# CREATE

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删除，这时有依赖的对象也被删除。例子：一个表字段对其数据类型有一般依赖关系。 DEPENDENCY_AUTO (a)：有依赖对象可以和被引用对象分别删除，并且如果删除了被引用对象则应该被自动删除（不管是RESTRICT或CASCADE模式）。例子：一个表上面的命名约束是在该表上的

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当多个规则需要重写时，重写顺序非常重要； 因此在实践中需要使用ORDER BY将源查询按照某些字段进行排序。 例如：举一个现实生活中天文学上的例子。我们将使用表驱动的重写规则扩大supernovae的查询范围： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 openGauss=# CREATE

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项32 (rank/(rank+1))可用于所有规模的从零到一之间的排序，当然，这只是一个表面变化；它不会影响搜索结果的排序。 下面是一个例子，仅选择排名前十的匹配： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 openGauss=# SELECT id

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项32 (rank/(rank+1))可用于所有规模的从零到一之间的排序，当然，这只是一个表面变化；它不会影响搜索结果的排序。 下面是一个例子，仅选择排名前十的匹配： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 openGauss=# SELECT id

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ARE SO CUTE,WILL COMMIT! (1 row) gaussdb=# DROP TABLE t1; DROP TABLE 上述例子，最后在回滚的事务块前执行包含自治事务的匿名块，直接说明了自治事务的特性，即主事务的回滚，不会影响自治事务已经提交的内容。 父主题： 自治事务

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。 操作步骤 以“同行车判断”例子讲解DAG设计的思路。 数据格式：通过收费站时间、车牌号、收费站编号...... 逻辑：以下两种情况下判定这两辆车是同行车： 如果两辆车都通过相同序列的收费站， 通过同一收费站之间的时间差小于一个特定的值。 该例子有两种实现模式，其中实现1的逻辑如图1所示，实现2的逻辑如图2所示。

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Caffe分类范例 本实践采用caffe官方的分类例子，地址为https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb。 使用CPU 创建一个普通job，镜像输入第三方镜像bvlc/caffe:cpu，设置对应的容器规格。

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and strings和 Search for text occurrences复选框。 单击Refactor以应用重构。 示例 作为一个例子，让我们将包com.source.feature移动到包com.target中，并替换代码中出现的com.source.feature包的位置。

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压测时长（单位为min）：即测试任务阶段的持续时间，压测执行的时间。 思考时间并不会影响并发总的时长，它只会影响到您并发请求的个数。下面以一个例子来解释说明。 思考时间设置为1000ms，压测时长为10min，并发用户为10个。并发请求个数的计算公式为：压测时长*并发用户/思考时间，

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