排序查询结果 排序试图针对特定查询衡量文档的相关度，从而将众多的匹配文档中相关度最高的文档排在最前。 GaussDB 提供了两个预置的排序函数。函数考虑了词法，距离，和结构信息；也就是，他们考虑查询词在文档中出现的频率、紧密程度、以及他们出现的地方在文档中的重要性。然而，相关性的概念

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排序查询结果 排序试图针对特定查询衡量文档的相关度，从而将众多的匹配文档中相关度最高的文档排在最前。GaussDB提供了两个预置的排序函数。函数考虑了词法，距离，和结构信息；也就是，他们考虑查询词在文档中出现的频率、紧密程度、以及他们出现的地方在文档中的重要性。然而，相关性的概念

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提交排序作业 提交排序任务API 查询ModelArts服务AK/SK 关联AK/SK到ModelArts服务 查询ModelArts计算节点规格 父主题： 作业相关API

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排序查询结果 排序是指试图针对特定查询衡量文档的相关度，从而将众多的匹配文档中相关度最高的文档排在最前。GaussDB(DWS)提供了两个预置的排序函数:ts_rank和ts_rank_cd。函数考虑了词法，距离，和结构信息；也就是，考虑查询词在文档中出现的频率、紧密程度、以及出

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排序查询结果 排序试图针对特定查询衡量文档的相关度，从而将众多的匹配文档中相关度最高的文档排在最前。GaussDB(DWS)提供了两个预置的排序函数。函数考虑了词法，距离，和结构信息；也就是，考虑查询词在文档中出现的频率、紧密程度、以及出现的地方在文档中的重要性。然而，相关性的概

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的规格，并依赖管理调度平台，弹性扩展自有的高性能计算集群规模，在业务量高峰时段，可快速提升机算速度，缩短计算周期，节省大量硬件设施投入，优化投入产出成本。 能源勘探 场景概述 为了满足全球日益增长的能源需求，石油和天然气行业已经成为高性能计算（HPC）的最大应用和创新行业之一。随

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错误示例（如下两个关联查询，均是为了获取Device ID）： 不要在循环内，每条记录都去查询一次数据库，频繁的数据库交互，会严重影响性能。 例如，查询5000条数据，查询补充数据时，不要在循环内多次交互数据库，把可以合并的条件在循环外拼接并进行一次性查询，在循环内只需要从结果集中获取数据，可以极大提升查询性能。

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入资金的新药研发等领域。 能源勘探：野外作业，勘探地质，对地质资料进行处理和解释以及进行油藏和汽藏的识别要求文件系统内存大、高带宽。 图片渲染：图像处理、三维渲染，频繁处理小文件，要求文件系统数据读写性能强、容量大、高带宽。 异构计算：这种以不同类型的指令集和体系架构的计算单元为

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排序规则版本函数 pg_collation_actual_version (oid) 描述：返回当前安装在操作系统中的该排序规则对象的实际版本，目前仅对case_insensitive有效。 返回值类型：text 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

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排序规则版本函数 pg_collation_actual_version (oid) 描述：返回当前安装在操作系统中的该排序规则对象的实际版本，目前仅对case_insensitive有效。 返回值类型：text 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

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案例：使排序下推 现象描述 在做场景性能测试时，发现某场景大部分时间是CN端在做window agg，占到总执行时间95%以上，系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是：将两列分别求sum作为一个子查询，外层对两列的和再求和后做trunc，然后排序。 表结构如下所示： 1 2

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（可选）调整员工排序 管理员可调整部门人员的排序，置顶某个员工，方便查看关键人员的信息。 在员工管理界面，单击“调整排序”。 拖动员工信息列表到某个位置，进行排序。 在搜索框中，搜索某个员工，单击，可置顶该员工。 父主题： 通讯录

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提交排序任务API 功能介绍 用于提交排序训练作业。 URI POST /v1/{project_id}/rank-job 参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号，用于资源隔离。获取方法请参见获取项目ID。

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鼠标左键选中表单直接上下拖动，即可调节表单排序。 图1 表单排序 父主题： 表单管理

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案例：使排序下推 在做场景性能测试时，发现某场景大部分时间是CN端在做window agg，占到总执行时间95%以上，系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是：将两列分别求sum作为一个子查询，外层对两列的和再求和后做trunc，然后排序。可以尝试将语句改写为子查询，使排序下推。

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案例：使排序下推 现象描述 在做场景性能测试时，发现某场景大部分时间是CN端在做window agg，占到总执行时间95%以上，系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是：将两列分别求sum作为一个子查询，外层对两列的和再求和后做trunc，然后排序。 表结构如下所示： 1 2

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高性能计算型 高性能计算型实例类型总览 高性能计算型实例每一个vCPU都对应一个英特尔® 至强® 可扩展处理器核心的超线程，主要适用于高性能计算业务场景，能够提供海量并行计算资源和高性能的基础设施服务，达到高性能计算和海量存储的要求，保障渲染效率。 该类型 弹性云服务器 默认开启超线

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超高性能计算型 超高性能计算型实例类型总览 超高性能计算型主要用于满足高端计算（例如工业仿真、分子建模、计算流体力学）的需要，除了提供强大的CPU能力外，还提供了多种选择，使用EDR InfiniBand网卡组成的低延迟RDMA网络，支持内存密集的计算需求。 该类型弹性 云服务器 默

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自定义排序器 编写自定义排序类继承BulkInsertPartitioner，在写入Hudi时加入配置： .option(BULKINSERT_USER_DEFINED_PARTITIONER_CLASS, <自定义排序类的包名加类名>) 自定义分区排序器样例： public class

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自定义排序器 编写自定义排序类继承BulkInsertPartitioner，在写入Hudi时加入配置： .option(BULKINSERT_USER_DEFINED_PARTITIONER_CLASS, <自定义排序类的包名加类名>) 自定义分区排序器样例： public class

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自定义排序器 编写自定义排序类继承BulkInsertPartitioner，在写入Hudi时加入配置： .option(BULKINSERT_USER_DEFINED_PARTITIONER_CLASS, <自定义排序类的包名加类名>) 自定义分区排序器样例： public class

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