最小最大规范化 概述 将数据集指定的某些数字列，转换到一定的数值范围（例如0和1之间）。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 数据集 参数说明 参数 子参数

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规范化的数据如何使用？ 问题描述 规范化的数据使用场景需要说明下。 解决方案 规范化的数据可以作为BI的基本信息，也可以作为上层应用的源数据，也可以接入各类 数据可视化 报表等。 父主题： 数据架构

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OPS06-04 规范化应用日志 日志是随时间推移发生的不可变、记录时间戳的离散事件。系统需要记录关键事件和故障，以帮助诊断问题和解决故障。 风险等级 高 关键策略 对于一个系统来说，日志是非常重要的。它可以记录在系统中发生的一切，包括成功的操作、错误的操作、警告信息等等。因此，

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码表和数据标准有什么关系？ 关系建模和维度建模的区别？ 数据架构支持哪些数据建模方法？ 规范化的数据如何使用？ 数据架构支持逆向数据库吗？ 数据架构中的指标与数据质量的指标的区别？ 为什么关系建模或维度建模修改字段后，数据库中表无变化？ 表是否可配置生命周期管理？

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words），即全文检索时不搜索哪些词。 词典还可以用于对同一词的不同形式进行规范化，这样同一个词的不同派生形式都可以进行匹配。规范化后的词称为词位（lexeme）。 除了提高检索质量外，词的规范化和删除停用词可以减少文档tsvector格式的大小， 从而提高性能。词的规范化和删除停用词并不总是具有语言学意义，用户可

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words），即全文检索时不搜索哪些词。 词典还可以用于对同一词的不同形式进行规范化，这样同一个词的不同派生形式都可以进行匹配。规范化后的词称为词位（lexeme）。 除了提高检索质量外，词的规范化和删除停用词可以减少文档tsvector格式的大小， 从而提高性能。词的规范化和删除停用词并不总是具有语言学意义，用户可

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'Fat' 'Rats' 'The' (1 row) 但是对于英文全文检索应用来说，上面的单词会被认为非规范化的，所以需要通过to_tsvector函数对这些单词进行规范化处理： 1 2 3 4 5 SELECT to_tsvector('english', 'The Fat Rats');

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'Fat' 'Rats' 'The' (1 row) 但是对于英文全文检索应用来说，上面的单词会被认为非规范化的，所以需要通过to_tsvector函数对这些单词进行规范化处理： 1 2 3 4 5 SELECT to_tsvector('english', 'The Fat Rats');

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'Fat' 'Rats' 'The' (1 row) 但是对于英文全文检索应用来说，上面的单词会被认为非规范化的，所以需要通过to_tsvector函数对这些单词进行规范化处理： 1 2 3 4 5 SELECT to_tsvector('english', 'The Fat Rats');

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数据源、关系型数据源、NoSQL 数据库、文件数据源、消息队列数据源等异构数据源类型进行接入，屏蔽不同数据库之间的差异，实现数据源的统一管理。 图1 数据源管理1 图2 数据源管理2 数据标准管理 数据元标准 通过“数据标准”，可以对数据元标准进行统一的规范化定义，包括标准名称、标准版本

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conf中相应的设置default_text_search_config。如果为了整个数据库使用同一个文本搜索分词器可以使用postgresql.conf中的值。如果需要在数据库中使用不同分词器，可以使用ALTER DATABASE ... SET在任一数据库进行配置。用户也可以在每个会话中设置default_text_search_config。

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words），即全文检索时不搜索哪些词。 词典还可以用于对同一词的不同形式进行规范化，这样同一个词的不同派生形式都可以进行匹配。规范化后的词称为词位（lexeme）。 除了提高检索质量外，词的规范化和删除停用词可以减少文档tsvector格式的大小， 从而提高性能。词的规范化和删除停用词并不总是具有语言学意义，用户可

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words），即全文检索时不搜索哪些词。 词典还可以用于对同一词的不同形式进行规范化，这样同一个词的不同派生形式都可以进行匹配。规范化后的词称为词位（lexeme）。 除了提高检索质量外，词的规范化和删除停用词可以减少文档tsvector格式的大小， 从而提高性能。词的规范化和删除停用词并不总是具有语言学意义，用户可

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'Fat' 'Rats' 'The' (1 row) 但是对于英文全文检索应用来说，上面的单词会被认为非规范化的，所以需要通过to_tsvector函数对这些单词进行规范化处理： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT to_tsvector('english'

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'Fat' 'Rats' 'The' (1 row) 但是对于英文全文检索应用来说，上面的单词会被认为非规范化的，所以需要通过to_tsvector函数对这些单词进行规范化处理： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT to_tsvector('english'

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text_search_config。 为了更方便的建立自定义文本搜索分词器，可以通过简单的数据库对象建立分词器。 GaussDB (DWS)文本搜索功能提供了四种类型与分词器相关的数据库对象： 文本搜索解析器将文档分解为token，并且分类每个token（例如：词和数字）。 文本

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昇腾硬件后端上运行网络的性能。 AKG由三个基本的优化模块组成：规范化、自动调度和后端优化。 规范化： 为了解决polyhedral表达能力的局限性（只能处理静态的线性程序），需要首先对计算公式IR进行规范化。规范化模块中的优化主要包括自动运算符inline、自动循环融合和公共子表达式优化等。

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lt_text_search_config。 为了更方便的建立自定义文本搜索分词器，可以通过简单的数据库对象建立分词器。 GaussDB文本搜索功能提供了四种类型与分词器相关的数据库对象： 文本搜索解析器将文档分解为token，并且分类每个token（例如：词和数字）。 文本搜索

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text_search_config。 为了更方便的建立自定义文本搜索分词器，可以通过简单的数据库对象建立分词器。 GaussDB(DWS)文本搜索功能提供了四种类型与分词器相关的数据库对象： 文本搜索解析器将文档分解为token，并且分类每个token（例如：词和数字）。 文本

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text_search_config。 为了更方便的建立自定义文本搜索分词器，可以通过简单的数据库对象建立分词器。 GaussDB(DWS)文本搜索功能提供了四种类型与分词器相关的数据库对象： 文本搜索解析器将文档分解为token，并且分类每个token（例如：词和数字）。 文本

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