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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新建数据大屏 大屏概述 新建大屏 大屏全局参数配置 大屏组件 预览大屏 发布大屏 复制大屏 大屏分享协作 管理大屏 典型场景示例

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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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方案概述 应用场景 客户痛点 传统前端监测终端投入大、后期维护成本高； 传统系统平台仅涉及信息化、业务系统繁多，数据壁垒高，业务全生命周期数据无法有效整合； 传统管治服务重线下排查，准确率和时效性低，个人经验要求高，管治效果差，投入大，成效低。 传统环境行业重机理微观分析，并无智

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免费试用。 图8 新建数据连接 新建 CS V文件数据连接中文件来源选择OBS文件，文件路径选择创建规则时指定的转发目标。 图9 选择文件来源 访问 DLV 控制台“我的大屏”页面，新建大屏添加并编辑组件实现下图效果(参考：创建大屏、编辑大屏)。也可以通过附件导入大屏（具体操作步骤请参考：导入导出大屏，自动售货机监控）。

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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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，海量数据写入，高压缩以及多维度分析等能力。并且继承标准数仓的各种优势场景。 功能特点 支持海量数据离线处理和交互查询，数据规模大、复杂数据挖掘具有很好的性能优势。 千万时间线，秒级聚合，典型IoT场景下导入和查询较传统引擎提升数倍。 SQL语法 SQL语法兼容性高，语法通用，易于使用。

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，海量数据写入，高压缩以及多维度分析等能力。并且继承标准数仓的各种优势场景。 功能特点 支持海量数据离线处理和交互查询，数据规模大、复杂数据挖掘具有很好的性能优势。 千万时间线，秒级聚合，典型IoT场景下导入和查询较传统引擎提升数倍。 SQL语法 SQL语法兼容性高，语法通用，易于使用。

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在左侧导航树中，选择“安全监测”，进入“安全监测”界面，如图1所示，相关参数说明如表1所示。 图1 查看安全监测列表 表1 安全监测列表参数说明 参数 参数说明 任务名称 创建监测任务时用户自定义的任务名称。 监测周期 监测任务开始执行的周期。 每天 每三天 每周 每月 监测资产 创建监测任务时填写的目标网址。

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如何监测断网和重连？ 可通过onConnectionChangedNotify回调。 父主题： SDK使用

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互联网暴露面风险监测 创建评估任务 查看风险端口 父主题： 用户指南

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在样式页面对组件的样式进行配置。 保存或保存并发布大屏。 完成大屏制作之后，单击大屏编辑页面右上侧的“保存并发布”或“保存”。 保存：保存大屏之后，在大屏页面大屏不具有查看大屏功能。 在保存的页面输入大屏的名称。 图10 保存大屏 大屏名称不能为空，只允许输入长度为1到32位由数字、中文

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科技汽车在线平台协议 用于汽车在线平台24小时实时定位。在使用汽车在线定位平台查看车辆的时候，平台上显示是实时定位信息，可用于个人及单位查找车辆。 链接 大屏协议 适用于多种终端设备与会议一体机智能互联可用于多场景进行如：智慧城市 云+端，行业指挥中心，新商业显示，智慧会议显示终端等。 链接 平台对接信息

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IoT物联网 设备接入 IoTDA 父主题： SCP授权参考

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购买物联网卡 购买流程 注意事项 父主题： 实体卡

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使用物联网卡 定向流量 激活方法 达量断网 机卡绑定 其他限制 父主题： 实体卡

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获取大屏指定组件数据 功能介绍 获取大屏指定组件数据。 URI POST /v1/{project_id}/screens/{screen_id}/query-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参考获取项目ID。

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修复后需单击“重新检查”，获取新的检查结果。 升级数据库大版本过程将造成不超过五分钟的业务中断，请您尽量在业务低峰期执行该操作，并且确保您的应用有自动重连机制。 升级主实例大版本时，如有只读实例，也会同步升级只读实例的大版本（不支持单独升级只读实例的大版本）。 升级大版本后，实例会升级到新的内核大版本，不支持降级。

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物联网卡管理 如何查询购买的物联网卡的卡号、MSISDN等基本信息？ 怎样绑定设备？ 绑定设备后还能更换设备吗，怎样解绑？ 物联网卡是否支持通用流量？ 运营商的APN是多少？ 客户物联网卡丢失，如何进行补卡？ 物联网卡基本信息怎么导出？ 请问NB卡跟普通物联网卡有什么区别？ 业务

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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