逻辑复制 逻辑解码

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逻辑解码 逻辑解码概述 逻辑解码选项 使用SQL函数接口进行逻辑解码 使用流式解码实现数据逻辑复制 父主题： 逻辑复制

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逻辑复制 逻辑解码 使用逻辑复制工具复制数据

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逻辑函数 表1 逻辑函数 SQL函数 返回类型 描述 boolean1 OR boolean2 BOOLEAN 如果 boolean1 为 TRUE 或 boolean2 为 TRUE 返回 TRUE。支持三值逻辑。 例如 true || Null(BOOLEAN) 返回 TRUE。

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生成逻辑日志。目标数据库解析逻辑日志以实时进行数据复制。具体如图1所示。逻辑复制降低了对目标数据库的形态限制，支持异构数据库、同构异形数据库对数据的同步，支持目标库进行数据同步期间的数据可读写，数据同步时延低。 图1 逻辑复制 逻辑复制由两部分组成：逻辑解码和数据复制。逻辑解码会

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逻辑解码 逻辑解码概述 逻辑解码选项 使用SQL函数接口进行逻辑解码 使用流式解码实现数据逻辑复制 父主题： 逻辑复制

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逻辑解码 逻辑解码概述 逻辑解码选项 使用SQL函数接口进行逻辑解码 使用流式解码实现数据逻辑复制 父主题： 逻辑复制

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逻辑解码 逻辑解码概述 逻辑解码选项 使用SQL函数接口进行逻辑解码 使用流式解码实现数据逻辑复制 逻辑解码支持DDL 父主题： 逻辑复制

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逻辑解码 逻辑解码概述 使用SQL函数接口进行逻辑解码 父主题： 逻辑复制

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数据仓库 规格 GaussDB (DWS)的规格按照产品类型分为标准数仓、实时数仓和IoT数仓。其中实时数仓还包含单机版模式。各产品类型的不同差异，详情请参见数据仓库类型。 标准数仓（DWS 2.0）规格 标准数仓（DWS 2.0）云盘规格，该规格弹性伸缩，无限算力、无限容量，规格详情请参见表1。

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数据仓库类型 产品类型概述 标准数仓（DWS 2.0）：面向数据分析场景，为用户提供高性能、高扩展、高可靠、高安全、易运维的企业级数仓服务，支持2048节点、20PB级超大规模数据分析能力。支持冷热数据分析，存储、计算弹性伸缩，并按需、按量计价，为用户提供弹性灵活、极致性价比的体

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模型精度有问题怎么办？ 首先考虑通过FP16的方式进行转换和执行，再通过精度诊断工具来进行分析，更进一步可以到华为云官网上提交工单处理。 父主题： 常见问题

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按照传统的定义，元数据（Metadata）是关于数据的数据。元数据打通了源数据、数据仓库、数据应用，记录了数据从产生到消费的全过程。元数据主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及ETL的任务运行状态。在数据仓库系统中，元数据可以帮助数据仓库管理员和开发人员非常方便地找到其所关心的数据

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基本使用逻辑 父主题： Web SDK

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导出逻辑实体：选择一个分层，在界面左上角，单击。 全量同步：全量逻辑模型同步至租户OBS。 批量设置密级：勾选逻辑实体后批量设置密级。 修改逻辑实体：在需要修改的逻辑实体对应的“操作”列下，单击。 快速复制逻辑实体：在需要复制的逻辑实体对应的“操作”列下，单击。 调整逻辑实体的

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删除逻辑库 您可以删除不再需要的逻辑库。 使用须知 删除操作无法恢复，请谨慎操作。 操作步骤 登录 分布式数据库 中间件控制台。 在实例管理列表页面，单击目标实例名称，进入实例基本信息页面。 在左侧导航栏选择“逻辑库管理”，查看对应实例逻辑库列表。 在逻辑库列表页面，选择目标逻辑库，操作列单击“删除”。

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称，进入实例基本信息页面。 在左侧导航栏，选择“逻辑库管理”，查看对应实例逻辑库列表。 图1 逻辑库列表 单击“导出逻辑库信息”，系统会自动导出当前实例下的逻辑库的JSON文件。 父主题： 逻辑库管理

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基本使用逻辑 创建新的项目工程，导入 SDK 后，需要创建客户端并获取本地音视频设备信息。 创建本地流并初始化。 当用户加入房间后，将通过回调的方式通知房间内的其他用户，收到用户加入的回调后，可以对音视频流进行订阅、取消订阅等其它操作。 在会中，也可以对本地录音或播放设备等进行配置。

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在CN上创建复制槽失败报错后，需要在CN上进行复制槽删除操作，然后在CN上重新创建复制槽。 在CN上删除逻辑复制槽时，若为LSN序逻辑复制槽，则仅删除当前节点复制槽，其他节点同名逻辑复制槽不受影响；否则只要其他节点有残留同名 CS N序逻辑复制槽，执行删除时不会因为某些节点不存在复制槽而报错，同时所有节点的同名复

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在使用CSN顺序输出解码结果的场景下，批量发送仅限于单个事务内（即如果一个事务有多条较小的语句会采用批量发送），不会使用批量发送功能在同一批次里发送多个事务。 parallel-queue-size： 指定并行逻辑解码线程间进行交互的队列长度。 取值范围：2~1024的int型，且必须为2的整数幂，默认值为128。

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逻辑回归分类 概述 “逻辑回归”节点用于数据二分类，支持自动化建模。它可以根据输入训练集高效地完成参数自动调优，并通过 LOG ISTIC函数将线性回归的输出映射到[0,1]区间，最后根据阈值判断完成数据二分类。 逻辑回归本质上是一种线性分类方法，因此在考虑使用逻辑回归模型前，要保证

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