RDS for MySQL与 GaussDB (for MySQL)的区别 GaussDB(for MySQL)拥有较好的性能、扩展性和易用性，详情请参见表1。 表1 GaussDB(for MySQL)与RDS for MySQL的差异 类别 RDS for MySQL GaussDB(for

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新建模型失败 问题描述 新建数据模型时，提示保存失败。 处理方法 检查数据模型度量数据的“聚合类型”函数设置是否合理，比如“聚合类型”设置为求和“sum”函数，这种情况会导致数据建模保存报错。 父主题： 运营中心

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数据聚合方式，支持的聚合方式如下: average：聚合周期内指标数据的平均值。 max：聚合周期内指标数据的最大值。 min：聚合周期内指标数据的最小值。 sum：聚合周期内指标数据的求和值。 variance：聚合周期内指标数据的方差。 filter参数的值不会影响原始数据（period为1）的查询结果。

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进入自定义字段页面 在弹窗中拖入编辑好的字段模板，单击“确定”。 图15 拖入字段模板 导入字段模板成功后，系统会自动批量创建已定义好的所有字段。 图16 导入后的字段 相关操作 （可选）设置字段访问权限。 默认批量创建自定义字段后，所有权限Profile都会添加批量导入自定义字段的访问

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readRowCount 读取行数 该sql的读取行数 - INT SUM runningCount 正在执行数 采集时间点正在执行的sql数量 - INT SUM slowTraceId 慢traceId 采集周期内最慢的调用链对应的traceid - STRING LAST sqlString

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和被更新的数据进行标记删除，同时将新的数据写入新的文件。在查询时，所有被标记删除的数据都会在文件级别被过滤，读取出的数据就都是最新的数据，消除了读时合并中的数据聚合过程，并且能够在很多情况下支持多种谓词的下推。因此在许多场景都能带来比较大的性能提升，尤其是在有聚合查询的情况下。 Duplicate模型

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在左侧导航栏选择“字段授权 > 添加字段”，参数说明如表1所示，编辑完成后单击“确定”。 表1 参数说明 参数 说明 字段编码 选填，需要添加的字段编码，最大不超过64个字符，要求输入字母数字的组合编码，保存后不可再次编辑。 字段名称 必填，需要添加的字段名称，最大不超过15个字符，支持汉字、字母、数字、特殊字符。

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内联字段 这个重构操作允许您将字段的使用替换为其值，并删除字段的声明。这与引入字段相反。 执行重构 在代码编辑器中，将光标放在您想要内联其值的字段的声明或使用位置。 在主菜单或编辑器上下文菜单中，选择Refactor>Inline Field。 在打开的Inline Field对

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字段设计 选择数据类型 在字段设计时，基于查询效率的考虑，一般需要遵循以下原则： 尽量使用高效数据类型。 选择数值类型时，在满足业务精度的情况下，选择数据类型的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 当多个表存在逻辑关系时，表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。

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字段设计 选择数据类型 在字段设计时，基于查询效率的考虑，一般遵循以下原则： 【建议】尽量使用高效数据类型。 选择数值类型时，在满足业务精度的情况下，选择数据类型的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 【建议】当多个表存在逻辑关系时，表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。

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字段设计 选择数据类型 在字段设计时，基于查询效率的考虑，一般遵循以下原则： 【建议】尽量使用高效数据类型。 选择数值类型时，在满足业务精度的情况下，选择数据类型的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 【建议】当多个表存在逻辑关系时，表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。

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字段设计 选择数据类型 在字段设计时，基于查询效率的考虑，一般遵循以下原则： 【建议】尽量使用高效数据类型。 选择数值类型时，在满足业务精度的情况下，选择数据类型的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 【建议】当多个表存在逻辑关系时，表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。

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引入字段 此重构允许您创建一个新的类字段，使用选定的表达式初始化它，并使用对创建的类字段的引用替换原始表达式。这与内联字段重构相反。 执行重构 在代码编辑器中，将光标放置在要提取到类字段的表达式上。 在主菜单或编辑器上下文菜单中，选择Refactor>Introduce Fiel

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字段设计 选择数据类型 在字段设计时，基于查询效率的考虑，一般需要遵循以下原则： 尽量使用高效数据类型。 选择数值类型时，在满足业务精度的情况下，选择数据类型的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 当多个表存在逻辑关系时，表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。

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节，转换成多个输入字段。 表输入：将关系型数据库表的指定列按顺序转换成同等数量的输入字段。 HBase输入：将HBase表的指定列转换成同等数量的输入字段。 HTML输入：将HTML文件中的元素转换成输入字段。 Hive输入：将Hive表的指定列转换成同等数量的输入字段。 转换

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节，转换成多个输入字段。 表输入：将关系型数据库表的指定列按顺序转换成同等数量的输入字段。 HBase输入：将HBase表的指定列转换成同等数量的输入字段。 HTML输入：将HTML文件中的元素转换成输入字段。 Hive输入：将Hive表的指定列转换成同等数量的输入字段。 转换

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异常状态下的任务仍然会计费，而长时间异常的任务无法续传和恢复。设置任务异常自动结束天数后，异常且超时的任务将会自动结束，以免产生不必要的费用。 回放任务提交后，您可在“录制回放管理”页面，查看并管理自己的任务。 您可查看任务提交后的状态，状态请参见任务状态说明。 在任务列表的右上角，单击刷新列表，可查看到最新的任务状态。

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异常状态下的任务仍然会计费，而长时间异常的任务无法续传和恢复。设置任务异常自动结束天数后，异常且超时的任务将会自动结束，以免产生不必要的费用。 回放任务提交后，您可在“录制回放管理”页面，查看并管理自己的任务。 您可查看任务提交后的状态，状态请参见任务状态说明。 在任务列表的右上角，单击刷新列表，可查看到最新的任务状态。

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列中非重复值的数量小于B时，返回精确的百分数。 stddev_pop stddev_pop(col) DOUBLE 返回指定列的偏差。 stddev_samp stddev_samp(col) DOUBLE 返回指定列的样本偏差。 sum sum(col), sum(DISTINCT

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列中非重复值的数量小于B时，返回精确的百分数。 stddev_pop stddev_pop(col) DOUBLE 返回指定列的偏差。 stddev_samp stddev_samp(col) DOUBLE 返回指定列的样本偏差。 sum sum(col), sum(DISTINCT

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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 CREATE TABLE public.test(imsi

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