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函数
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函数 函数类型解析 从系统表PG_PROC中选择所有可能被选到的函数。如果使用了一个不带模式修饰的函数名字，那么认为该函数是那些在当前搜索路径中的函数。如果给出一个带修饰的函数名，那么只考虑指定模式中的函数。 如果搜索路径中找到了多个不同参数类型的函数。将从中选择一个合适的函数。
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的本地残留文件和OBS全部残留文件。连接到DN执行时，扫描当前DN节点所在数据库的本地残留文件。该函数为库级函数，只针对当前数据库。不支持备机执行。 返回值类型：record 函数返回字段如下： 名称 类型 描述 pgscrf text 记录残留文件信息的元文件本地路径。 示例：
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函数 函数类型解析 从系统表pg_proc中选择所有可能被选到的函数。如果使用了一个不带模式修饰的函数名称，那么认为该函数是那些在当前搜索路径中的函数。如果给出一个带修饰的函数名，那么只考虑指定模式中的函数。 如果搜索路径中找到了多个不同参数类型的函数。将从中选择一个合适的函数。
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函数 函数类型解析 从系统表pg_proc中选择所有可能被选到的函数。如果使用了一个不带模式修饰的函数名称，那么认为该函数是那些在当前搜索路径中的函数。如果给出一个带修饰的函数名，那么只考虑指定模式中的函数。 如果搜索路径中找到了多个不同参数类型的函数。将从中选择一个合适的函数。
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函数 当前系统内置了如下函数。 表1 函数列表 函数名称 函数分类 函数功能 举例 Sum([...]) 数学 求数组的总和值 Sum([1,2,3])，结果为6 Avg([...]) 数学 求数组的平均值 Avg([1,2,3])，结果为2 Min([...]) 数学 求数组的最小值
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函数 函数类型解析 从系统表pg_proc中选择所有可能被选到的函数。如果使用了一个不带模式修饰的函数名字，那么认为该函数是那些在当前搜索路径中的函数。如果给出一个带修饰的函数名，那么只考虑指定模式中的函数。 如果搜索路径中找到了多个不同参数类型的函数。将从中选择一个合适的函数。
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函数 函数类型解析 从系统表pg_proc中选择所有可能被选到的函数。如果使用了一个不带模式修饰的函数名称，那么认为该函数是那些在当前搜索路径中的函数。如果给出一个带修饰的函数名，那么只考虑指定模式中的函数。 如果搜索路径中找到了多个不同参数类型的函数。将从中选择一个合适的函数。
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函数 本章节介绍了在PostgreSQL11开源版本的基础上，RDS for PostgreSQL增强版支持的内置函数和高级函数包。 表1 内置函数 内置函数 说明 add_months(date,integer) 返回date加上integer的值，返回值为DATE类型。 ap
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函数 函数类型解析 从系统表pg_proc中选择所有可能被选到的函数。如果使用了一个不带模式修饰的函数名称，那么认为该函数是那些在当前搜索路径中的函数。如果给出一个带修饰的函数名，那么只考虑指定模式中的函数。 如果搜索路径中找到了多个不同参数类型的函数。将从中选择一个合适的函数。
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同比和环比函数
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同比和环比函数 本文介绍同比和环比函数的语法规则，包括参数解释、函数示例等。 函数列表 表1 同比和环比函数 函数 描述 compare函数 用于对比当前时间周期内的计算结果与n秒之前时间周期内的计算结果。 ts_compare函数 用于对比当前时间周期内的计算结果与n秒之前时间周期内的计算结果。
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（可选）点位计算
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（可选）点位计算 点位计算特性为可选项，支持点位清洗和点位缩放功能。具体描述请参见点位计算。 使用点位计算特性，会造成一定的性能消耗，性能消耗在10%以内。 点位缩放 增加点位缩放配置，在基于IoT边缘实现OT数采章节的配置上，可以选择增强功能“高级配置 > 点位缩放”。 访问I
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云端建模与计算
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修改计算资源
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non-schedule]。add-labels：添加计算节点标签。delete-labels：删除计算节点标签。stop：停止节点。reboot：重启节点。start：启动节点。schedulable：设置节点可被调度。non-schedule：设置节点不可被调度 命令示例 删除计算节点标签 health edit
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计算节点扩容
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计算节点扩容 随着业务数据的增加，为了提高实例业务稳定性，您可对DDM实例节点进行扩容。 使用须知 计算节点扩容期间，服务不中断，不影响业务的正常运行。 请在业务低峰时间段进行节点扩容操作。 请确保实例关联的数据节点状态正常并且没有进行其他操作。 一个DDM实例最多支持32个节点。
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计算资源数量
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计算资源数量 ERS提供集群可部署Pod的数量计算功能。 计算资源数量 进入运维中心工作台。 在顶部导航栏选择自有服务。 单击，选择“运维 > 弹性资源服务（ERS）”。 选择左侧导航栏的“资源计算工具”，进入“O&M tools”页面。 选择集群名称，输入Pod CPU 规格和Pod
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批量计算
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批量计算 CCE部署使用Kubeflow CCE部署使用Caffe CCE部署使用Tensorflow CCE部署使用Flink ClickHouse on CCE部署指南 Spark on CCE with OBS安装使用指南
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部署计算节点
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部署计算节点 同一个空间中的用户，在使用可信计算服务时（多方安全计算和可信联邦学习），需要部署计算节点，将数据上传，作为可信计算服务的输入，通过执行多方安全计算和可信联邦学习作业后，最终拿到结果。 计算节点以容器的形式部署，支持云容器引擎（CCE，Cloud Container
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