中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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关键策略 算法优化是提高程序性能的关键，可以通过改进算法的设计和实现方式来提高其效率和性能。以下是一些最佳实践： 使用正确的数据结构：选择合适的数据结构可以大辐提高算法的效率。例如，使用哈希表可以快速查找元素，使用数组可以快速访问元素。 减少内存分配：内存分配是一个耗时的操作。可以

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ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点： 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎 支持嵌套数据结构 支持稀疏索引 支持数据Insert和Update

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ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点： 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎 支持嵌套数据结构 支持稀疏索引 支持数据Insert和Update

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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C# 本文档所述Demo在提供服务的过程中，可能会涉及个人数据的使用，建议您遵从国家的相关法律采取足够的措施，以确保用户的个人数据受到充分的保护。 本文档所述Demo仅用于功能演示，不允许客户直接进行商业使用。 本文档信息仅供参考，不构成任何要约或承诺。 发送短信 using System;

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C# 样例 语音通知API、呼叫状态通知API、话单通知API 环境要求 .NET Core 2.0及以上版本或.NET Framework 4.7.1及以上版本。 引用库 Newtonsoft.Json 11.0.2，请参考https://www.newtonsoft.com/json获取。

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C版 SDK获取和安装 1. 安装cmake开发环境。 通过命令安装，也可以手动下载，下载地址： https://cmake.org/download/ 华为云C SDK支持cmake 3.9.5 及其以上版本。 2. 使用CLion创建工程。 3. 下载ModuleSDK。 4

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templateId_1 = "8ff55eac1d0b478ab3c06c3c6a492300"; //模板ID1 string templateId_2 = "8ff55eac1d0b478ab3c06c3c6a492301"; //模板ID2

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"csms12345678"; //国内短信签名通道号 string templateId = "8ff55eac1d0b478ab3c06c3c6a492300"; //模板ID //条件必填,国内短信关注,当templateId指定的模板类型为通用模板时生效且必填

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C# 样例 语音验证码场景API、呼叫状态通知API、话单通知API 环境要求 .NET Core 2.0及以上版本或.NET Framework 4.7.1及以上版本。 引用库 Newtonsoft.Json 11.0.2，请参考https://www.newtonsoft.com/json获取。

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C# 样例 语音回呼场景API、获取录音文件下载地址API、呼叫状态通知API、话单通知API 环境要求 .NET Core 2.0及以上版本或.NET Framework 4.7.1及以上版本。 引用库 Newtonsoft.Json 11.0.2，请参考https://www

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如下： 图1 并行查询原理图 应用场景 并行查询适用于大部分SELECT语句，例如大表查询、多表连接查询、计算量较大的查询。对于非常短的查询，效果不太显著。 轻分析类业务 报表查询通常SQL复杂而且比较耗费时间，通过并行查询可以加速单次查询效率。 系统资源相对空闲 并行查询会使用

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示。 图11 大屏效果 单击右上角右“保存”，输入大屏的名称，单击“确定”，大屏保存成功。 步骤5：管理大屏 切换大屏发布状态 在控制台右侧“我的项目”单击项目名称，进入项目页面。 单击“数据分析 > 大屏”，进入大屏页面。 单击大屏名称，进入大屏编辑页面。 发布大屏：单击页面右上角“保存并发布”，大屏发布成功。

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如下： 图1 并行查询原理图 应用场景 并行查询适用于大部分SELECT语句，例如大表查询、多表连接查询、计算量较大的查询。对于非常短的查询，效果不太显著。 轻分析类业务 报表查询通常SQL复杂而且比较耗费时间，通过并行查询可以加速单次查询效率。 系统资源相对空闲 并行查询会使用

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ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点： 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎 支持嵌套数据结构 支持稀疏索引 支持数据Insert和Update

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