API分析 API指标分析

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单击“日志分析”。 单击“配置访问日志”。 在弹窗中将“启动日志记录”修改为即启用日志记录能力。 “日志组”和“日志流”设置完成后，单击“确定”。 查看日志分析可单击“日志字段说明”，根据日志字段说明分析日志。 访问日志的字段采用空格作为分隔符，按照顺序，每个字段的含义如下： 表1 日志字段说明

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ANALYZE 表自动分析 GaussDB 提供了GUC参数autovacuum用于控制数据库自动清理功能的启动。 autovacuum设置为on时，系统定时启动autovacuum线程来进行表自动分析，如果表中数据量发生较大变化达到阈值时，会触发表自动分析，即autoanalyze。

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ANALYZE 表自动分析 GaussDB提供了GUC参数autovacuum用于控制数据库自动清理功能的启动。 autovacuum设置为on时，系统定时启动autovacuum线程来进行表自动分析，如果表中数据量发生较大变化达到阈值时，会触发表自动分析，即autoanalyze。

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监控分析 告警监控 用户登录记录 桌面使用记录

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在左侧导航栏选择“威胁运营 > 安全分析”，进入安全分析页面。 图1 进入安全分析页面 在左侧数据空间导航栏中，单击数据空间名称，展开数据管道列后，再单击管道名称，右侧将显示管道数据的检索页面。 图2 管道数据页面 在管道数据检索页面，选择查询分析时间，设置查询条件或直接输入查询语句进行溯源分析。 设置查

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负荷分析 负荷分析概述 负荷信息快照 负荷诊断报告 父主题： 数据库监控（DMS）

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诊断分析 大Key诊断 热key诊断 父主题： 用户指南

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线程分析 线程分析支持显示该应用的所有线程和查看线程的堆栈信息，帮助您快速定位耗时较高的线程。 由于线程分析获取方法以及对象的实时参数，因此线程的状态等相关信息可能会产生变化。 线程分析 登录管理控制台。 单击左侧，选择“管理与监管 > 应用性能管理 APM”，进入APM服务页面。

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单击“Debugging诊断”，切换至Debugging诊断页签。 单击“方法分析”，进入方法分析页面。 图1 方法分析 输入类名称并选择方法名，单击“确认”。页面展示该方法的某一次执行的信息。 图2 类名及方法 图3 方法分析详情 页面左侧展示该方法的执行记录，包括：耗时明细、调用来源以及方法源码。

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中进行分析，无需上传OBS。 通过 DLI 分析数据 进入 数据湖探索 DLI控制台，参考DLI用户指南中的创建数据库创建数据库。 参考创建OBS表创建OBS外表，包括贸易统计数据库、贸易详单信息表和基础信息表。 基于业务需求，在DLI控制台中开发相应的SQL脚本进行贸易统计分析。 父主题：

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商品分析 商家在“经营数据分析>商品分析”页面可以根据商品名称，查看截止至前一日24点的交易额和订单量信息。 操作步骤 进入卖家中心页面。 单击左侧导航的“经营数据分析>商品分析”。 在“商品名称”处选择要查询的商品，查看交易额和订单量信息。 父主题： 商品管理

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对话分析 您可以定期查看机器人的统计数据和运营数据，并根据数据情况提出解决方案，如补充知识库、管理词典等措施，来提升 对话机器人 的体验效果。当前 对话机器人服务 提供了对话分析的功能，您可以通过查看对话分析解决现有的对话问题。 对话分析界面入口： 进入对话机器人服务管理控制台，在左侧菜

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死锁分析 操作场景 RDS for SQL Server具有强大的死锁检测功能。当多个用户同时访问同一资源时，可能会出现死锁现象，即两个或多个进程互相等待对方释放资源，导致所有进程都无法继续执行。此时，SQL Server将选择其中一个进程终止（Kill），其他进程就可以完成其事务。

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分析函数 分析函数根据一组行计算一个聚合值。它与聚集函数的不同之处在于，它为每个组返回多行。分析函数通常用于计算累积值，数据移动值，中间值和报告聚合值。DSC支持分析函数，包括RATIO_TO_REPORT函数。 输入：分析函数 1 2 3 4 5 SELECT empno, ename

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口调用”详细信息。 单击“Profiler性能分析”，切换至Profiler性能分析页签。 图1 性能分析 在Profiler页签选择您想要查看的实例、性能分析类型、范围以及聚合维度，可以查看该实例对应的性能分析数据。 表1 性能分析参数说明 选择项 参数 说明 类型 CPU Time

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解决方案 数据仓库 主要适用于企业数据的关联和聚合等分析场景， 并从中发掘出数据背后的商业信息供决策者参考。这里的数据发掘主要指涉及多张表的大范围数据聚合和关联的复杂查询。 使用数据仓库，通过某个数据转换（ETL）的过程，业务运营数据库的数据可以被拷贝到数据仓库中供分析计算使用。同

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之间很难做到数据共享，数据之间的集成与分析也存在非常大的挑战。 为解决企业的数据集成与分析问题，数据仓库之父比尔·恩门于1990年提出数据仓库（Data Warehouse）。数据仓库主要功能是将OLTP经年累月所累积的大量数据，通过数据仓库特有的数据储存架构进行OLAP，最终帮

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之间很难做到数据共享，数据之间的集成与分析也存在非常大的挑战。 为解决企业的数据集成与分析问题，数据仓库之父比尔·恩门于1990年提出数据仓库（Data Warehouse）。数据仓库主要功能是将OLTP经年累月所累积的大量数据，通过数据仓库特有的数据储存架构进行OLAP，最终帮

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某用户计划构建基于行业AI模型的数据分析平台，以便于对公司核心业务提供更符合预期的销售和生产预测，在了解了CloudPond产品的特性后，用户决定将CloudPond部署到自有数据中心，结合中心云的平台同时进行部署来满足业务需求。用户将业务现状进行了如下梳理： 该业务的数据分析需要从多个分散点位收

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实时交互分析 针对即时的分析需求，分析人员可实时从大数据平台中获取信息。 弹性伸缩 增加节点，即可扩展系统的数据存储能力和查询分析的性能，可支持PB级数据的存储和计算。 增强型ETL和实时BI分析 数据仓库在整个BI系统中起到了支柱的作用，更是海量数据收集、存储、分析的核心。为IoT（Internet

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