优化向量检索写入与查询性能 写入性能优化 关闭副本，待数据导入完成后再开启副本，减少副本构建的开销。 调整“refresh_interval”为120s或者更大，避免频繁刷新索引生成大量小的segments，同时减少merge带来的向量索引构建开销。 适当调大“native.vector

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varchar 描述：通过将源字符串中找到的字符替换为目标字符串中的相应字符来返回翻译后的源字符串。如果from字符串包含重复项，则仅使用第一个。如果源字符在from字符串中不存在，则将复制源字符而不进行翻译。如果在from字符串中匹配字符的索引超出了to字符串的长度，则将从结果字符串中省略源字符。

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向量数据库函数与操作符 向量距离计算接口 向量操作函数接口 向量函数和操作符 相似文档排序召回检索函数和操作符 父主题： 函数和操作符

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够有效减少训练的开销、中心点索引的查询次数，提升写入以及查询的性能。 选择启用向量检索的集群，单击操作列“Kibana”，登录Kibana界面。 单击左侧导航栏的“Dev Tools”，进入操作界面。 创建中心点索引表。 创建的索引命名为my_dict，注意该索引的number_

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ble创建成功。 —是否选择了正确的转换配置进行转换，部分转换会将源库语法进行保留，目标库不兼容语法则会迁移失败，应根据需求选择合理的转换配置。 父主题： 迁移项目

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Machine）动态编译技术可以为每个查询生成定制化的机器码用于替换原本的通用函数。通过减少实际查询时冗余的条件逻辑判断、虚函数调用并提高数据局域性，从而达到提升查询整体性能的目的。 由于LLVM需要消耗额外的时间预生成IR中间态表示并编译成机器码，因此在小数据量场景或查询本身耗时较少时，可能引起性能的劣化。 LLVM适用场景与限制

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Machine）动态编译技术可以为每个查询生成定制化的机器码用于替换原本的通用函数。通过减少实际查询时冗余的条件逻辑判断、虚函数调用并提高数据局域性，从而达到提升查询整体性能的目的。 由于LLVM需要消耗额外的时间预生成IR中间态表示并编译成机器码，因此在小数据量场景或查询本身耗时较少时，可能引起性能的劣化。 LLVM适用场景与限制

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使用给定的key计算二进制块的HMAC值（采用md5）。 hmac_sha1(binary, key) → varbinary 使用给定的key计算二进制块的HMAC值（采用sha1）。 hmac_sha256(binary, key) → varbinary 使用给定的key计算二进制块的HMAC值（采用sha256）。

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使用给定的key计算二进制块的HMAC值（采用 md5）。 hmac_sha1(binary, key) → varbinary 使用给定的key计算二进制块的HMAC值（采用 sha1）。 hmac_sha256(binary, key) → varbinary 使用给定的key计算二进制块的HMAC值（采用

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是 无 Authorization bearer ${access_token} 是 bearer +“ ”+5.2.1中获取的access_token的值 请求参数 参数 类型 是否必填 描述 docName String 是 文档名称： standardTrouble-标准隐

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是 无 Authorization bearer ${access_token} 是 bearer +“ ”+5.2.1中获取的access_token的值 请求参数 参数 类型 是否必填 描述 docName String 是 文档名称： standardTrouble-标准隐

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检索知识库数据 功能介绍 检索知识库数据，根据用户提供的检索信息，返回命中的信息数据。 URI POST https://aiae.appstage.myhuaweicloud.com/v1/knowledge-bases/{knowledge_base_id}/embed-datas

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如何使用GeminiDB Influx的hint功能 GeminiDB Influx支持hint功能，来提高查询性能。该功能只能用于单时间线（单时间线可以简单理解为查询语句中需要指定所有的tag的值）查询的场景，使用hint功能时只需要在查询语句前面加上“/*+ full_series

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allow_system_table_mods 参数说明：设置是否允许修改系统表的结构和系统自带模式的名称。 参数类型：布尔型 参数单位：无 取值范围： on：表示允许修改系统表的结构和系统自带模式的名称。 off：表示不允许修改系统表的结构和系统自带模式的名称。 默认值：off 设置方式：该参数属于POST

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，导致作业不稳定，因此需要对查询语句的作业内存使用进行限制，保证作业运行的稳定性。 假如作业想要使用500M内存，但实际上因为内存限制最终只分配到300M内存，则需要把临时不用的数据写到磁盘上，内存中只保留正在使用的数据，这就是中间数据落盘的由来。当发生中间数据落盘时，称之为算子

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页面大小，范围1~65535 最小值：1 最大值：65535 filter_string 否 String 带语法的查询字符串，使用具有严格语法的解析器，根据提供的查询字符串返回文档。 例如：tags:(魔都 OR 首都) AND category:"城市(city)" 例如：需

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是 无 Authorization bearer ${access_token} 是 bearer +“ ”+5.2.1中获取的access_token的值 请求参数 参数 类型 是否必填 描述 docName String 是 文档名称： standardTrouble-标准隐

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参数B为“-24h”。环境参数的设置方式请参考设置CodeArts TestPlan接口脚本的环境参数。 if判断 如下图所示，if判断的目标值为时间戳加减运算函数，函数中的参数A为环境变量“status”、参数B为数字“1d”。环境参数的设置方式请参考设置CodeArts TestPlan接口脚本的环境参数。

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表1 标准查询的参数说明 参数 说明 vector（第一个） 表示该查询类型为VectorQuery。 my_vector 指定了需要查询的向量字段名称。 vector（第二个） 指定查询向量的具体值，支持数组形式以及Base64编码形式的输入。 topk topk的值通常与size保持一致。

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GaussDB数据库对于分析类的复杂查询能够获得更好的查询性能。 为了提升行存表在分析类的复杂查询上的查询性能，GaussDB数据库提供行存表使用向量化执行引擎的能力。通过设置GUC参数try_vector_engine_strategy，可以将包含行存表的查询语句转换为向量化执行计划执行。

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GaussDB 数据库对于分析类的复杂查询能够获得更好的查询性能。 为了提升行存表在分析类的复杂查询上的查询性能，GaussDB数据库提供行存表使用向量化执行引擎的能力。通过设置GUC参数try_vector_engine_strategy，可以将包含行存表的查询语句转换为向量化执行计划执行。

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