cast( round( "input"/ 1000.0 / 1000 / 1000 / 1000, 1 ) AS VARCHAR ), '万亿行' ) END AS "total" from (select sum("input") as "input") 输出行数图表所关联的查询分析语句如下所示

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cast( round( "input"/ 1000.0 / 1000 / 1000 / 1000, 1 ) AS VARCHAR ), '万亿行' ) END AS "total" from (select sum("process.accept") as "input")

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Influx接口具有高写入、灵活弹性、高压缩率和高查询的特点。 高写入性能 数据按“时间Range + 时间线Hash”两层打散，分布式并行写入,且最高每天处理万亿级时间点写入。 灵活弹性 计算独立按需扩展、扩容不迁移数据，分钟级完成集群节点扩缩容。 高压缩率 列式存储布局和专用压缩算法，相比开源版本压缩率可以提升5~10倍左右。

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势的影响，全方位了解智慧家庭、园区及城市行业发展趋势与典型应用场景。 培训内容 培训内容 说明 物联网的前世今生 物联网概念，发展趋势，AIoT的概念与发展，物联网对政府和企业的重要性 物联网技术与架构 物联网分层架构，物联网与5G，物联网平台及操作系统 物联网应用案例 智慧家庭，智慧园区，智慧城市

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不允许使用字符类型存放时间、日期或数值类型的数据 特别是需要对该时间、日期或数值类型字段进行运算或者比较的时候。 单表(分布式表)的记录数不要超过万亿，单表(本地表)不超过百亿 对于万亿以上表的查询，性能较差，且集群维护难度变大。 表的设计都要考虑到数据的生命周期管理 磁盘的空间是有限的，需要考虑数据的生

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cast( round( diff [ 1 ]/ 1000.0 / 1000 / 1000 / 1000, 1 ) AS VARCHAR ), ' 万亿次' ) END AS "value" , CASE WHEN diff [ 2 ]=

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评估、样板管理模块，支持多业态管理。 安全管理 主要功能：安全资料档案，安全活动管理，在线学习考核，危险源管理，安全巡检等模块，可对接 AIOT 安全监控设备。 合作方考评 主要功能：提供供应商库、供方考察（含移动考察）、供方评估（含移动评估）、供方定级、供方处置、供方投诉、供方

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内存：256GB 硬盘：20块 600GB SAS盘 网络：10GE 数据导出能力 单节点100MB/s 全表扫能力 单节点3亿条/s 点查询能力 万亿条精确查询秒级响应 分组能力（group by） 单节点2000万条/s 连接能力（join） 单节点500万条/s 排序能力（order

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外，还为用户提供了图数据的持久化功能，将用户写入的数据落盘，通过多副本和硬件冗余等方式，实现高可用和快速故障恢复，目前持久化版已完成千亿和万亿的大规模图存储和查询验证。 现将图规格为持久化版的图支持的API单独成章节，方便您查阅和使用。 支持的数据类型 类型 描述 char 字符。

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ClickHouse本地表设计 规则 单表（分布式表）的记录数不要超过万亿，对于万亿以上表的查询，性能较差，且集群维护难度变大。单表（本地表）不超过百亿。 表的设计都要考虑到数据的生命周期管理，需要进行TTL表属性设置或定期老化清理表分区数据。 单表的字段建议不要超过5000列。

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场景介绍 Baichuan2是百川智能推出的 新一代Q开源大语言模型,采用 2.6 万亿 Tokens 的高质量语料训练。在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域 benchmark 上取得同尺寸最佳的效果。包含有 7B、13B 的 Base 和 Chat 版本,并提供了 Chat

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从云端下发应用到边缘，帮助用户在云端对边缘应用进行管理，解决应用“推送/简化部署”到边缘的问题。 典型应用场景 主要面向政企/低时延、数据合规、AIoT等业务，典型应用场景包含： 传统应用云化 大数据/ 数据治理 SaaS本地化部署 智慧园区 详细介绍请参见CloudPond应用场景。 主

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从云端下发应用到边缘，帮助用户在云端对边缘应用进行管理，解决应用“推送/简化部署”到边缘的问题。 典型应用场景 主要面向政企/低时延、数据合规、AIoT等业务，典型应用场景包含： 传统应用云化 大数据/数据治理 SaaS本地化部署 智慧园区 详细介绍请参见CloudPond应用场景。 主

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to Offline）等行业提供强大的商业决策分析支持。 优势 数据迁移 多数据源，高效批量、实时数据导入。 高性能 PB级数据低成本的存储与万亿级数据关联分析秒级响应。 实时 业务数据流实时整合，及时对经营决策进行优化与调整。 图3 增强型ETL+实时BI分析 实时数据分析 移动互

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采用全并行的MPP架构数据库，业务数据被分散存储在多个节点上，数据分析任务被推送到数据所在位置就近执行，并行地完成大规模的数据处理工作，实现对数据处理的快速响应。 查询高性能，万亿数据秒级响应 GaussDB (DWS) 通过算子并行执行、向量化执行引擎实现指令在寄存器并行执行，以及LLVM动态编译减少查询时冗余的条件逻辑判断，助力数据查询性能提升。

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to Offline）等行业提供强大的商业决策分析支持。 优势 数据迁移 多数据源，高效批量、实时数据导入。 高性能 PB级数据低成本的存储与万亿级数据关联分析秒级响应。 实时 业务数据流实时整合，及时对经营决策进行优化与调整。 图3 增强型ETL+实时BI分析 实时数据分析 移动互

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据实时接入，实时分析。最终实现流式数据实时入库、业务数据准实时同步；数据入库即可查，零等待；万亿数据查询分析毫秒级响应。不仅解决了传统BI只能T+1分析数据的低时效问题，同时也解决了万亿数据即时查询分析的性能问题。 通过集成RDS云数据库，实现常规业务的轻量化集成并支持高可用容灾能力及任意时间点备份恢复。

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表4 图表样式参数 参数 说明 数值设置 支持对语境和单位的设置。语境支持中文（简体）和English。单位支持自动、无、百、千、万、亿、万亿。 科学计数法 单位支持科学计数法设置。 关闭科学计数法：当未勾选框时，关闭科学计数法。 开启科学计数法：当勾选框时，开启科学计数法。 使用千分位分隔符

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被分散存储在多个节点上，数据分析任务被推送到数据所在位置就近执行，并行地完成大规模的数据处理工作，实现对数据处理的快速响应。 查询高性能，万亿数据秒级响应 DWS后台通过算子多线程并行执行、向量化计算引擎实现指令在寄存器并行执行，以及LLVM动态编译减少查询时冗余的条件逻辑判断，助力数据查询性能提升。

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、是否从之前位置开始相关信息。 数值设置：支持对语境和单位的设置。语境支持中文（简体）和English。单位支持自动、无、百、千、万、亿、万亿。 系列：可以配置系列的配色方案。 步骤3：保存或保存并发布大屏 完成大屏字段和样式配置之后，单击大屏编辑页面右上侧的“保存并发布”或“保存”。

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使用大模型创建AI应用部署在线服务 背景说明 目前大模型的参数量已经达到千亿甚至万亿，随之大模型的体积也越来越大。千亿参数大模型的体积超过200G，在版本管理、生产部署上对平台系统产生了新的要求。例如：导入AI应用管理时，需要支持动态调整租户存储配额；模型加载、启动慢，部署时需要

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