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那些场景会影响数据均衡？
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那些场景会影响数据均衡？ Doris运行中，FE节点会监控元数据中各磁盘的负载情况，一旦出现数据不均衡，会立刻将高负载磁盘上的数据拷贝一份至低负载磁盘，直到各磁盘间数据均衡。 那些场景会影响数据均衡？ 频繁写入数据，导致各节点、磁盘的负载一直在变化，容易触发数据均衡。 数据均衡过
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新建数据大屏
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大容量数据库
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大容量数据库
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大容量数据库
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大容量数据库
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快速搭建数据大屏
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在样式页面对组件的样式进行配置。 保存或保存并发布大屏。 完成大屏制作之后，单击大屏编辑页面右上侧的“保存并发布”或“保存”。 保存：保存大屏之后，在大屏页面大屏不具有查看大屏功能。 在保存的页面输入大屏的名称。 图10 保存大屏 大屏名称不能为空，只允许输入长度为1到32位由数字、中文
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PG
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oid 包含本页的大对象的标识符。 pageno integer - 本页在其大对象数据中的页码从零开始计算。 data bytea - 存储在大对象中的实际数据。这些数据绝不会超过LOBLKSIZE字节，而且可能更少。 PG_LARGEOBJECT的每一行保存一个大对象的一个页面，从该对象内部的字节偏移（pageno
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PG
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oid 包含本页的大对象的标识符。 pageno integer - 本页在其大对象数据中的页码从零开始计算。 data bytea - 存储在大对象中的实际数据。这些数据绝不会超过LOBLKSIZE字节，而且可能更少。 PG_LARGEOBJECT的每一行保存一个大对象的一个页面，从该对象内部的字节偏移（pageno
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大容量数据库背景介绍
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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库
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大容量数据库背景介绍
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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库
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oid 包含本页的大对象的标识符。 pageno integer - 本页在其大对象数据中的页码，从零开始计算。 data bytea - 存储在大对象中的实际数据。这些数据绝不会超过LOBLKSIZE字节，而且可能更少。 PG_LARGEOBJECT的每一行保存一个大对象的一个页面，从该对象内部的字节偏移（pageno
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PG
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oid 包含本页的大对象的标识符。 pageno integer - 本页在其大对象数据中的页码，从0开始计算。 data bytea - 实际存储在大对象中的数据。这些数据不会超过LOBLKSIZE字节，且可能更小。 PG_LARGEOBJECT的每一行保存一个大对象的一个页面，从该对象内部的字节偏移（pageno
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oid 包含本页的大对象的标识符。 pageno integer - 本页在其大对象数据中的页码，从零开始计算。 data bytea - 存储在大对象中的实际数据。这些数据绝不会超过LOBLKSIZE字节，而且可能更少。 PG_LARGEOBJECT的每一行保存一个大对象的一个页面，从该对象内部的字节偏移（pageno
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oid 包含本页的大对象的标识符。 pageno integer - 本页在其大对象数据中的页码从零开始计算。 data bytea - 存储在大对象中的实际数据。这些数据绝不会超过LOBLKSIZE字节，而且可能更少。 PG_LARGEOBJECT的每一行保存一个大对象的一个页面，从该对象内部的字节偏移（pageno
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大屏
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如图6所示，选择开发场景为“大屏”，单击右侧区域的“开发”，进入到配置的AppCube大屏开发环境。 图6 进入大屏开发环境 如果使用系统默认提供开发环境，进入到默认环境的业务大屏。 如果使用配置的开发环境，进入到配置的开发地址，配置的地址不是直接进入业务大屏，参见下图进入业务大屏。 如图7所示，单击“导入项目包”。
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oid 包含本页的大对象的标识符。 pageno integer - 本页在其大对象数据中的页码，从零开始计算。 data bytea - 存储在大对象中的实际数据。这些数据绝不会超过LOBLKSIZE字节，而且可能更少。 PG_LARGEOBJECT的每一行保存一个大对象的一个页面，从该对象内部的字节偏移（pageno
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表分区技术
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表分区技术（Table-Partitioning）通过将非常大的表或者索引从逻辑上切分为更小、更易管理的逻辑单元（分区），能够让对用户对表查询、变更等语句操作具备更小的影响范围，能够让用户通过分区键（Partition Key）快速定位到数据所在的分区，从而避免在数据库中对大表的全量扫描，能够在不同的分区上
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表分区技术
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表分区技术（Table-Partitioning）通过将非常大的表或者索引从逻辑上切分为更小、更易管理的逻辑单元（分区），能够让对用户对表查询、变更等语句操作具备更小的影响范围，能够让用户通过分区键（Partition Key）快速定位到数据所在的分区，从而避免在数据库中对大表的全量扫描，能够在不同的分区上
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大容量数据库背景介绍
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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库
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