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创建端口
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ip_address 否 String 端口IP地址 响应参数 状态码： 200 表5 响应Body参数 参数 参数类型 描述 port Port object 端口对象。 表6 Port 参数 参数类型 描述 id String 端口唯一标识 name String 端口名称 取值：默认为空，最大长度不超过255
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更新端口
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使用说明：不支持更新，只允许用户在创建虚拟IP端口时，为虚拟IP端口设置device_owner为neutron:VIP_PORT，当端口的该字段不为空时，仅支持该字段为neutron:VIP_PORT时的端口删除。 tenant_id String 项目ID。 status String 功能说明：端口状态，Hana硬直通虚拟机端口状态总为DOWN。
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删除端口
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删除端口 功能介绍 删除端口。 接口约束： 不允许删除device_owner为非空且不为neutron:VIP_PORT的端口。 不允许删除device_id为非空的端口。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI DELETE /v1/{project_id}/ports/{port_id}
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创建端口
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使用说明：不支持更新，只允许用户在创建虚拟IP端口时，为虚拟IP端口设置device_owner为neutron:VIP_PORT，当端口的该字段不为空时，仅支持该字段为neutron:VIP_PORT时的端口删除。 tenant_id String 项目ID。 status String 功能说明：端口状态，Hana硬直通虚拟机端口状态总为DOWN。
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端口（废弃）
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更新端口
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"udp_srvports": "port1 port2 port3"} 端口号之间以空格间隔，最多允许指定的端口号总共为15个，端口号范围是1到65535。 【示例】 {"tcp_srvports": "80 443", "udp_srvports": "53"} 示例表示入方向目的端口为80或者4
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端口（废弃）
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Over聚合
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Over聚合 OVER 聚合通过排序后的范围数据为每行输入计算出聚合值。和 GROUP BY 聚合不同， OVER 聚合不会把结果通过分组减少到一行，它会为每行输入增加一个聚合值。 更多介绍和使用请参考开源社区文档：Over聚合。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 SELECT
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SQL聚合函数
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SQL聚合函数 聚合函数是对结构化后的日志的指定列进行的统计运算。聚合函数返回的是单个值，经常与SELECT语句和GROUP BY语句一起使用。LTS支持如下表格所示聚合函数，具体请参考表1。 在聚合函数的使用中请注意以下几点： 聚合函数可用在任何查询的SELECT子句中。您可以使用如AGG(expr)
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HLL函数和操作符
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。当数据规模比较小的时候会使用Explicit模式，这种模式下distinct值的计算是没有误差的；随着distinct值越来越多，hll会先后转换为Sparse模式和Full模式，这两种模式在计算结果上没有任何区别，只影响hll函数的计算效率和hll对象的存储空间。下面的函数可以用于查看hll的一些参数。
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HLL函数和操作符
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。当数据规模比较小的时候会使用Explicit模式，这种模式下distinct值的计算是没有误差的；随着distinct值越来越多，hll会先后转换为Sparse模式和Full模式，这两种模式在计算结果上没有任何区别，只影响hll函数的计算效率和hll对象的存储空间。下面的函数可以用于查看hll的一些参数。
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ALM-3276800058 端口工作在半双工模式
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ALM-3276800058 端口工作在半双工模式 告警解释 SRM/4/HALFDUPLEXALARM: OID [OID] The port works in half duplex mode.(EntityPhysicalIndex=[INTEGER1], BaseTrapSeverity=[INTEGER2]
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ALM-3276800059 端口工作在全双工模式
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ALM-3276800059 端口工作在全双工模式 告警解释 SRM/4/HALFDUPLEXCLEAR: OID [OID] The port works in full duplex mode. (EntityPhysicalIndex=[INTEGER], BaseTrapSeverity=[INTEGER]
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HLL函数和操作符
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。当数据规模比较小的时候会使用Explicit模式，这种模式下distinct值的计算是没有误差的；随着distinct值越来越多，hll会先后转换为Sparse模式和Full模式，这两种模式在计算结果上没有任何区别，只影响hll函数的计算效率和hll对象的存储空间。下面的函数可以用于查看hll的一些参数。
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HLL函数和操作符
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。当数据规模比较小的时候会使用Explicit模式，这种模式下distinct值的计算是没有误差的；随着distinct值越来越多，hll会先后转换为Sparse模式和Full模式，这两种模式在计算结果上没有任何区别，只影响hll函数的计算效率和hll对象的存储空间。下面的函数可以用于查看hll的一些参数。
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HLL函数和操作符
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。当数据规模比较小的时候会使用Explicit模式，这种模式下distinct值的计算是没有误差的；随着distinct值越来越多，hll会先后转换为Sparse模式和Full模式，这两种模式在计算结果上没有任何区别，只影响hll函数的计算效率和hll对象的存储空间。下面的函数可以用于查看hll的一些参数。
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最佳实践
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Aggregate模型。 Aggregate模型可以通过预聚合，极大地降低聚合查询时所需扫描的数据量和查询的计算量，非常适合有固定模式的报表类查询场景。但是该模型对count( * ) 查询很不友好。同时因为固定了Value列上的聚合方式，在进行其他类型的聚合查询时，需要考虑语意正确性。 Aggregate
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HLL函数和操作符
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。当数据规模比较小的时候会使用Explicit模式，这种模式下distinct值的计算是没有误差的；随着distinct值越来越多，hll会先后转换为Sparse模式和Full模式，这两种模式在计算结果上没有任何区别，只影响hll函数的计算效率和hll对象的存储空间。下面的函数可以用于查看hll的一些参数。
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HLL函数和操作符
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。当数据规模比较小的时候会使用Explicit模式，这种模式下distinct值的计算是没有误差的；随着distinct值越来越多，hll会先后转换为Sparse模式和Full模式，这两种模式在计算结果上没有任何区别，只影响hll函数的计算效率和hll对象的存储空间。下面的函数可以用于查看hll的一些参数。
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。当数据规模比较小的时候会使用Explicit模式，这种模式下distinct值的计算是没有误差的；随着distinct值越来越多，hll会先后转换为Sparse模式和Full模式，这两种模式在计算结果上没有任何区别，只影响hll函数的计算效率和hll对象的存储空间。下面的函数可以用于查看hll的一些参数。
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使用独享WAF和7层ELB以防护任意非标端口
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