树状表格 树状表格是文本组件的一种，通过表格的方式，将数据信息以表格的形式清晰的展示在可视化应用上。 在大屏设计页面，从“全部组件 > 文本”中，拖拽“树状表格”组件至画布空白区域，如图1。 图1 树状表格 图2 边距样式说明 卡片 卡片是指包裹图表组件的外层架构，可以理解为组件

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选择目标字段，将该字段在表格中隐藏。 表格配置 每页显示 每页显示的数据条数。 显示总数 显示表格数据的总条目数。 列配置 对齐方式 表格数据的对齐方式，支持左对齐，右对齐以及居中。 开启搜索 开启后，即可对表格列数据进行搜索功能。 开启排序 开启后，即可对表格列数据进行排序功能。 字体大小

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透明程度越低。 图1 尺寸位置 全局样式 表格行数：输入数值设置表格的显示行数。 轮播：勾选时，会进行表格轮播。未勾选时，表格的内容不会进行轮播，当表格数据超过“表格行数”所指定的显示行数时，表格会显示滚动条，您可以通过滚动滚轮查看表格数据。 动画类型：单击下拉选项设置动画类型，可设置为翻转、跑马灯、跳动。

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获取实例分片带宽 功能介绍 获取实例各个分片带宽。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/instances/{instance_id}/bandwidths 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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支持按HBase的Region分片。 Apache Hive HDFS读取方式时，支持按Hive文件分片。 JDBC读取方式时，不支持分片。 对象存储 对象存储服务（OBS） 支持按文件分片。 文件系统 FTP 支持按文件分片。 SFTP 支持按文件分片。 HTTP 支持按文件分片。 关系型数据库

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合理制定分片策略 当数据表之间存在E-R关系时，可以制定相同的分片规则，各数据表分别选择有关联关系的字段作为拆分键，这样各表中有关联关系的数据将会存储在一个分片上，避免数据跨分片JOIN操作。如客户表、订单表与订单明细表，在创建拆分表时，建议都选取客户ID作为拆分键。 表1 拆分键与拆分算法使用简介

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在逻辑库列表页面，单击“操作”列“分片变更”。 图1 选择分片变更操作 在“分片变更”页面，填选对应参数，单击“测试”。 图2 分片变更 表1 参数说明 参数名称 说明 已有实例和分片 展示已有实例和分片数的信息。 变更后逻辑库总分片数 默认显示的是当前已有的总分片数，如果需要增加分片，请填写增加后

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支持按HBase的Region分片。 Apache Hive HDFS读取方式时，支持按Hive文件分片。 JDBC读取方式时，不支持分片。 对象存储 对象存储服务（OBS） 支持按文件分片。 文件系统 FTP 支持按文件分片。 SFTP 支持按文件分片。 HTTP 支持按文件分片。 关系型数据库

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'2023-10-20',rand64() from numbers(1000); 步骤二：fetch partition进行分片间数据迁移（将数据从分片1迁移到分片2） 选择迁移的分片和表数据分区。 SELECT partition AS `分区名称`, formatReada

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表格配置模式 表格配置模式指通过填写基础数据映射前后的相关字段，完成知识映射配置。 前提条件 已创建图谱并选择图谱规格，请参见购买知识图谱。 已创建并选择本体，详情请参见配置图谱本体。 已完成数据源配置，详情请参见配置数据源。 已完成信息抽取配置，详情请参见配置信息抽取。 操作步骤

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创建上传分片文件任务 功能介绍 创建上传分片文件任务 URI POST /v1/{project_id}/sbc/task/multipart/create 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户project_id 最小长度：32

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背景 分片集群中数据的分片以集合为基础单位，集合中的数据通过分片键被分成多个部分。分片键是在集合中选择的一个合适的字段，数据拆分时以该分片键的值为依据均衡地分布到所有分片中。如果您没有选择到合适的的分片键，可能会降低集群的使用性能，出现执行分片语句时执行过程卡住的问题。 分片键一旦设

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结束上传分片文件任务 功能介绍 结束上传分片文件任务 URI POST /v1/{project_id}/sbc/task/multipart/notify 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户project_id 最小长度：32

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HBase表格存储的每日新增数据使用量怎么查看? HBase集群无法查看单个表的增量值，需要通过后台帮您查询，或者可以通过控制台查看每日新增数据，查看详情页已经使用的存储容量，通过记录存储容量值计算增量。 父主题： 数据读写类

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到所有分片中。为了按照片键划分数据块，MongoDB数据库使用基于范围的分片方式或者基于哈希的分片方式。 表1 分片键分类 分片键类型 描述 使用场景 基于范围的分片键 基于范围的分片键是根据分片键值把数据分成一个个邻接的范围，如果没有指定特定的分片类型，则基于范围的分片键是默认的分片类型。

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DDM如何进行分片 在 分布式数据库 中，可以通过分片存储方式，轻松解决大数据量单表容量达到单机数据库存储上限的瓶颈，因此创建逻辑库和逻辑表时，需要根据实际情况确定逻辑表是否进行分片以及逻辑表的分片规则。 分片存储后，需要尽量避免跨库JOIN操作带来的性能与资源消耗问题。 逻辑表是否分片

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Boolean 可选值包括： true：输入图像仅包含有线表格，仅进行有线表格识别。 false: 输入图像可能包含无线表格，同时进行有线表格与无线表格识别。 未传入该参数时默认为false，即同时进行有线表格与无线表格识别。当确认输入仅包含有线表格时，该参数设为true可达到更优识别效果。 响应参数

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跨分片复杂SQL调优 本章节主要针对跨分片复杂SQL时的调优操作。 Group by和Order by SQL调优建议 当group by 字段不是表中现有的数据列时，可以使用generated column机制（MySQL5.7版本以上支持，5.6及之前版本可新建普通字段和添加

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在“实例管理”页面，选择指定的实例，单击实例的名称。 在“基本信息”页面“分片数量”处，单击“添加”。 图1 分片扩容 选择新增的分片数量。单击“下一步”。 图2 分片扩容 确认无误后，单击“提交”进行分片数量扩容。 一个分片中默认包含三个DN副本，因此每增加一个分片会新增三个DN副本。 查看扩容结果。 在实例

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分片平移到新实例：将逻辑库部分分片（分库）平移到新增的实例上，数据不会进行重分布。 图1 分片平移示意图 分片个数变更：逻辑库对应的物理库分片可以根据用户需要自定义添加，单数据节点上的物理分片数不超过64个。如果因业务需要分片数超过64，请联系DDM技术人员。DDM会尽量将分片均匀分配到数据节点

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分片节点主备切换 功能介绍 支持用户对单个或多个DN分片做主备切换，同一分组内只能指定一个新的备节点进行升主操作。 调用接口前，您需要了解API 认证鉴权。 调用接口前，您需要提前获取到地区和终端节点，即下文中的Endpoint值。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。

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