哈希索引原理 更多内容
  • 源库集合复合哈希索引检查

    源库集合复合哈希索引检查 MongoDB->DDS迁移、同步场景 表1 源库集合复合哈希索引检查 预检查项 源库集合复合哈希索引检查。 描述 源库存在复合哈希索引的集合。 不通过提示及处理建议 不通过原因:已选集合的包含复合哈希索引。 处理建议:请取消选择上述不支持的集合,或在源库重建索引为非复合hash索引。

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  • 哈希函数

    数值大小相同的参数使用不同数据类型的哈希函数计算,最后结果会不一样,因为不同类型哈希函数会选取不同的哈希计算策略。 hll_hash_smallint(smallint, int32) 描述:设置hash seed(即改变哈希策略)同时对smallint类型数据计算哈希值。 返回值类型:hll_hashval

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  • 哈希分区

    哈希分区 哈希分区(Hash Partition)基于对分区键使用哈希算法将数据映射到分区。使用的哈希算法为 GaussDB 内置哈希算法,在分区键取值范围不倾斜(no data skew)场景下,哈希算法在分区之间均匀分布行,使分区大小大致相同。因此哈希分区是实现分区间均匀分布数据

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  • 哈希分区

    哈希分区 哈希分区(Hash Partition)基于对分区键使用哈希算法将数据映射到分区。使用的哈希算法为GaussDB内置哈希算法,在分区键取值范围不倾斜(no data skew)的场景下,哈希算法在分区之间均匀分布行,使分区大小大致相同。因此哈希分区是实现分区间均匀分布数

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  • 哈希分区

    哈希分区 哈希分区(Hash Partition)基于对分区键使用哈希算法将数据映射到分区。使用的哈希算法为GaussDB Kernel内置哈希算法,在分区键取值范围不倾斜(no data skew)场景下,哈希算法在分区之间均匀分布行,使分区大小大致相同。因此哈希分区是实现分区

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  • 哈希函数

    数值大小相同的参数使用不同数据类型的哈希函数计算,最后结果会不一样,因为不同类型哈希函数会选取不同的哈希计算策略。 hll_hash_smallint(smallint, int32) 描述:设置hash seed(即改变哈希策略)同时对smallint类型数据计算哈希值。 返回值类型:hll_hashval

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  • 哈希分区

    哈希分区 哈希分区(Hash Partition)基于对分区键使用哈希算法将数据映射到分区。使用的哈希算法为GaussDB内置哈希算法,在分区键取值范围不倾斜(no data skew)的场景下,哈希算法在分区之间均匀分布行,使分区大小大致相同。因此哈希分区是实现分区间均匀分布数

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  • DD按日期哈希

    DD按日期哈希 适用场景 DD适用于按日期的天数进行分表,分表的表数就是日期的天数。 使用说明 拆分键的类型必须是DATE/DATETIME/TIMESTAMP其中之一。 只能作为分表函数使用,但不能作为分库函数。 路由方式 根据拆分键的时间值的日期的天数进行取余运算并得到分表下标。

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  • YYYYMM按年月哈希

    YYYYMM按年月哈希 适用场景 适用于需要按年份与月份进行分库的场景,建议该函数与 tbpartition YYYYMM(ShardKey) 联合使用。 使用说明 拆分键的数据类型必须是DATE / DATETIME / TIMESTAMP其中之一。 路由方式 根据拆分键的时间

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  • MMDD按月日哈希

    MMDD按月日哈希 适用场景 MMDD适用于按一年的天数(即一年中日期)进行分表,分表的表名的下标就是一年中的第几天,一年最多366天。 使用说明 拆分键的类型必须是DATE/DATETIME/TIMESTAMP其中之一。 只能作为分表函数使用,但不能作为分库函数。 路由方式 根

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  • MM按月份哈希

    MM按月份哈希 适用场景 MM适用于按月份数进行分表,分表的表名就是月份数。 使用说明 拆分键的类型必须是DATE/DATETIME/TIMESTAMP其中之一。 只能作为分表函数使用,但不能作为分库函数。 路由方式 根据拆分键的时间值的月份数进行取余运算并得到分表下标。 例如:

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  • WEEK按星期哈希

    WEEK按星期哈希 适用场景 WEEK适用于按周数的日期目进行分表,分表的表名的下标分别对应一周中的各个日期(星期一到星期天)。 使用说明 拆分键的类型必须是DATE/DATETIME/TIMESTAMP其中之一。 只能作为分表函数使用,但不能作为分库函数。 路由方式 根据拆分键

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  • 技术原理

    技术原理 父主题: CA代理服务介绍

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  • 方案原理

    方案原理 本章节分别通过生产站点正常工作、生产站点故障以及生产站点和跨可用区容灾站点同时故障三个场景,介绍在不同的故障情况下,本方案如何接管用户的业务。 生产站点正常工作 当生产站点正常工作时,状态如图1所示。 通过SDRS,在区域A内将可用区1的生产站点 服务器 的数据、配置信息同

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  • 技术原理

    技术原理 CA服务技术原理图请参见图1。 图1 CA服务的技术原理 用户在通过CA服务申请证书时,需要根据实际需求来配置CA信息、证书模板、白名单和CRL等信息。 申请证书方式: 手动申请:分为通过基本信息申请证书、通过上传 CS R文件申请证书两种方式。 自动申请:通过配置CMP协

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  • 迁移原理

    迁移原理 CDM 迁移原理 用户使用CDM服务时,CDM管理系统在用户VPC中发放全托管的CDM实例。此实例仅提供控制台和Rest API访问权限,用户无法通过其他接口(如SSH)访问实例。这种方式保证了CDM用户间的隔离,避免数据泄漏,同时保证VPC内不同云服务间数据迁移时的传输

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  • 备份原理

    备份原理 GaussDB(for MySQL)实例支持自动备份和手动备份,您可以定期对数据库进行备份,当数据库故障或数据损坏时,可以通过备份文件恢复数据库,从而保证数据可靠性。 自动备份 您可以在管理控制台设置同区域备份策略,系统将会按照自动备份策略中设置的备份时间段和备份周期进

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  • 原理介绍

    原理介绍 工业数字模型驱动引擎(Industrial Digital Model Engine,简称iDME)基于数据模型驱动,以正向设计即开发的模式构建云化SaaS多租的业务应用,基于全领域数据模型和数字化模型,构建企业级数字化与智能化数据应用。 图1 iDME工作原理 数据建模引擎是怎样工作的?

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  • 技术原理

    技术原理 下图展示在 app 中集成视频通话的基本工作流程: 图2-1技术原理

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  • 方案原理

    方案原理 本章节分别通过生产站点正常工作、生产站点故障以及生产站点和跨可用区容灾站点同时故障三个场景,介绍在不同的故障情况下,本方案如何接管用户的业务。 生产站点正常工作 当生产站点正常工作时,状态如图1所示。 通过SDRS,在区域A内将可用区1的生产站点服务器的数据、配置信息同

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  • 集成原理

    集成原理 轻量级接续条可以快速高效的集成到第三方系统,您可以通过图1了解主要集成原理。 图1 轻量级接续条集成原理 OpenEye:云客服的多媒体软终端产品,通过该客户端界面实现呼叫功能。您也可以通过其他可注册到云客服的工具进行呼叫,例如WebRTC、手机APP等。 软电话号码:

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