生成器 生成器连接器，可以生成随机数，生成时间区间数组等数据。生成器连接器包含“生成随机整数”、“生成整数列表”、“生成连续时间区间”、“生成UUID”四个执行动作。 连接参数 变量连接器无需认证，无连接参数。 生成随机整数 生成一个指定区间内的随机整数。 输入参数 用户配置生成

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步骤3：添加ID生成器并发布 在“ID生成器定义”页面，选择“生成器配置”页签。 单击。 在弹出的“创建ID标识器”窗口中，填写表3信息。 表3 创建ID标识器参数表 参数 说明 生成器代码 ID生成器代码，系统自动生成取值。 生成器名称 ID生成器的名称，系统默认填充“生成器代码”取值。

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序列 SEQUENCE是Oracle对象，用于创建数字序列号。该序列用于创建自动编号字段，可用作主键。 如果参数MigSupportSequence设为true（默认值），则在PUBLIC模式中创建序列。 CACHE和ORDER参数不支持迁移。 Oracle中，序列的MAXVAL

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在“ID生成器定义”页面的“生成器标签”页签，选中生成器标签记录，单击页面中间的“添加”，将生成器标签与ID生成器绑定。 查询ID生成器与生成器标签绑定信息 在“ID生成器定义”页面的“生成器标签”页签，在页面中间的输入框输入“生成器代码”信息，按回车键，查询ID生成器与生成器标签绑定信息。

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deHeaderSequence Integer 首序列十进制值 deTailSequence Integer 尾序列十进制值 traceKey String 追踪信息 status Integer 生成器的状态：草稿10，发布20，锁定30，失效40 genId String 生成器Id genCode String

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序列 查看sequence详情 父主题： PostgreSQL

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多种生成器类型 CodeArts IDE for C/C++为CMake工程提供了两种生成器类型：ninja和make。IDE构建项目时，默认使用ninja生成器。 打开设置页面，搜索 cpp-build-tool.CMakeBuildTool.generator，在工作区修改生成器类型。

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序列 查看sequence详情 父主题： GaussDB

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业务编码生成器 新增模型业务编码 父主题： 数据建模引擎

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生成数据的总行数。默认条件下，不限制生成数据的总行数。如果有字段生成器类型为序列生成器，则当生成数据的行数达到上限或者序列数字达到结束值时，都不会再生成数据。 fields.#.kind 否 random String 指定 '#' 字段的生成器。 '#' 字段必须是DataGen表中的字段，实

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s.#.length”字段指定长度。random是无界的生成器。 sequence生成器，您可以通过“fields.#.start”和“fields.#.end”指定序列的起始和结束值。sequence是有界的生成器，当序列数字达到结束值，读取结束。 fields.#.min 否

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s.#.length”字段指定长度。random是无界的生成器。 sequence生成器，您可以通过“fields.#.start”和“fields.#.end”指定序列的起始和结束值。sequence是有界的生成器，当序列数字达到结束值，读取结束。 fields.#.min 否

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全局序列 全局序列概述 nextval、currval在全局序列的使用 全局序列在INSERT或REPLACE语句中的使用 父主题： SQL语法

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序列管理 查看sequence详情 父主题： GaussDB(DWS)（即将下线）

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查询时间序列 场景描述 本章以查询一个节点的CPU使用率时间序列为例。 涉及的基本信息 查询时间序列前，需要确定节点的ID和集群ID的值，节点ID值可以在E CS 的dimensions中查看，集群ID值可以在CCE的“集群管理”页面，基本信息的dimensions中查看。 CPU使

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时间序列预测 流数据处理中经常需要对于时间序列数据进行建模和预测，建模是指提取数据中有用的统计信息和数据特征，预测是指使用模型对未来的数据进行推测。 DLI 服务提供了一系列随机线性模型，帮助用户在线实时进行模型的建模和预测。 ARIMA (Non-Seasonal) ARIMA（Auto-Regressive

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Builder对话框中，提供重构参数。 选择是创建新的生成器类还是使用现有的生成器类。 提供生成器类名，如果创建新类，则提供其包和目标目录。 在Parameters to Pass to the Builder选项，配置作为生成器类字段传递的构造函数参数。如果指定的字段的默认值与作

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时间序列预测 流数据处理中经常需要对于时间序列数据进行建模和预测，建模是指提取数据中有用的统计信息和数据特征，预测是指使用模型对未来的数据进行推测。DLI服务提供了一系列随机线性模型，帮助用户在线实时进行模型的建模和预测。 ARIMA (Non-Seasonal) ARIMA（Auto-Regressive

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SEQUENCE 除了为序列指定了cache，方法二所实现的功能基本与方法一类似。但是一旦定义cache，序列将会产生空洞(序列值为不连贯的数值，如：1.4.5)，并且不能保序。另外为某序列指定从属列后，该列删除，对应的sequence也会被删除。 虽然数据库并不限制序列只能为一列产生默认值，但建议不要多列共用同一个序列。

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SEQUENCE 除了为序列指定了cache，方法二所实现的功能基本与方法一类似。但是一旦定义cache，序列将会产生空洞(序列值为不连贯的数值，如：1.4.5)，并且不能保序。另外为某序列指定从属列后，该列删除，对应的sequence也会被删除。 虽然数据库并不限制序列只能为一列产生默认值，但建议不要多列共用同一个序列。

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SEQUENCE 除了为序列指定cache，方法二所实现的功能基本与方法一类似。但是一旦定义cache，序列将会产生空洞(序列值为不连贯的数值，如：1.4.5)，并且不能保序。另外为某序列指定从属列后，该列删除，对应的sequence也会被删除。 虽然数据库并不限制序列只能为一列产生默认值，但建议不要多列共用同一个序列。

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