优点：写入过程中对主键进行hash分桶写入，性能比较高，不受表的数据量限制。Flink和Spark引擎都支持，Flink和Spark引擎可以实现交叉混写同一张表。 缺点：Bucket个数不能动态调整，数据量波动和整表数据量持续上涨会导致单个Bucket数据量过大出现大数据文件。需要结合分区表来进行平衡改善。

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分区表的分区键不允许更新，否则会产生重复数据。 例外场景：超大维度表和超小事实表 特殊情况如存在持续大量新增数据的维度表（表数据量在200G以上或日增长量超过60M）或数据量非常小的事实表（表数据量小于10G且未来三至五年增长后也不会超过10G）需要针对具体场景来进行例外处理： 持续大量新增数据的维度表

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具体化、规范化，做到所见即所得。 多样化采集 系统预置了多种常用数据源适配器，包括MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQLServer、 GaussDB 、文件适配器等，针对不同系统采集需求，只需更改采集任务配置，即可适配，隔离底层系统差异，适配多样化采集。 高效模型搜索

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按需计费：在default队列中提交作业按扫描数据量计费，一种按需计费模式。 计费方式自创建起按自然小时收费。按小时结算，小时数按整点计算。 扫描量计费=单价*扫描量数据（GB）。 套餐包： 数据湖探索 支持扫描数据量套餐包，购买了扫描数据量套餐包，按需使用过程中优先抵扣扫描数据量套餐包的规格额度，超过扫描数据量套餐包额

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Second，数据库每秒执行的操作数。 不同业务模型和shard节点规格下，基于3.4版本的数据库实例，根据表2预置小数据量数据，测试的OPS数据，详见表1中加粗内容。 表1 弱一致性，且预置小数据量数据下的OPS shard节点规格 业务模型编号 s1 s6 s5 s4 s3 s2 1U4GB 9364

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OPENGAUSS：GaussDB数据源 MYSQL：MySQL数据源 ORACLE：Oracle数据源 POSTGRESQL：PostgreSQL数据源 SQLSERVER：SQL Server数据源 TAURUS：GAUSSDB(FOR MYSQL)数据源 DIS：DIS数据源 DWS：DWS数据源 HIVE：HIVE数据源

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5893 0.8 11785 2947 下图为当Host方拥有不同数据量时，使用横向联邦对比已方独立训练的性能对比。 图1 Host方拥有不同数据量时，横向联邦对比对立训练的模型性能 结论为：使用横向联邦学习，在已方拥有不同数据量的情况下都可以显著提升模型性能。 父主题： 实验结果

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postgresql：postgresql/opengauss数据源类型 hive：hive数据源类型 mssql：sqlserver数据源类型 sqlserver：sqlserver数据源类型 dws：dws数据源类型 gauss100：gauss100数据源类型 zenith：zenith数据源类型

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postgresql：postgresql/opengauss数据源类型 hive：hive数据源类型 mssql：sqlserver数据源类型 sqlserver：sqlserver数据源类型 dws：dws数据源类型 gauss100：gauss100数据源类型 zenith：zenith数据源类型

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OPENGAUSS：GaussDB数据源 MYSQL：MySQL数据源 ORACLE：Oracle数据源 POSTGRESQL：PostgreSQL数据源 SQLSERVER：SQL Server数据源 TAURUS：GAUSSDB(FOR MYSQL)数据源 DIS：DIS数据源 DWS：DWS数据源 HIVE：HIVE数据源

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Second，数据库每秒执行的操作数。 不同业务模型和实例规格下，基于3.4版本的数据库实例，根据表2预置小数据量数据，测试的OPS数据，详见表1中加粗内容。 表1 弱一致性，且预置小数据量数据下的OPS 实例规格 业务模型编号 s1 s6 s5 s4 s3 s2 1U4GB 7830 4150

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内。如果单个Tablet数据量过小，则数据的聚合效果不佳，且元数据管理压力大。如果数据量过大，则不利于副本的迁移、补齐，且会增加Schema Change或者Rollup操作失败重试的代价（这些操作失败重试的粒度是Tablet）。 当Tablet的数据量原则和数量原则冲突时，建议优先考虑数据量原则。

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Second，数据库每秒执行的操作数。 不同业务模型和实例规格下，基于3.4版本的数据库实例，根据表2预置小数据量数据，测试的OPS数据，详见表1中加粗内容。 表1 弱一致性，且预置小数据量数据下的OPS 实例规格 业务模型编号 s1 s6 s5 s4 s3 s2 2U4GB 14826 9307

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是由于迁移数据量大，迁移速率慢，导致长时间内进度无明显变化，需要查看日志进行确认。 日志截图如下，表明迁移正常进行。 参数 含义 speed 迁移速率 task progress 迁移进度 total size 迁移总数据量 replicate size 已迁移数据量 若迁移速率

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获取方法请参见获取项目ID。 database_name 是 数据库引擎。支持的引擎如下，不区分大小写： MySQL PostgreSQL SQLServer 请求消息 请求参数 无。 URI样例 GET https://{endpoint}/v3/619d3e78f61b4be68bc5

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宽资源。 DES目前支持Teleport和磁盘两种数据传输方式。磁盘方式适用于30TB以下的数据量迁移，Teleport方式适用于30TB~500TB的数据量迁移，500TB以上的数据量建议通过专线迁移。另外Teleport方式由华为数据中心邮寄Teleport设备给用户使用，而

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。 注意，当前版本PCR索引在大数据量的回滚上耗时可能较长（回滚时间随数据量增长可能呈指数型增长，数据量太大可能导致会回滚无法完全执行），回滚时间会在新的版本进行优化。以下是当前版本回滚时间的具体规格： 表1 PCR索引回滚时间的规格 类型/数据量 100 1000 1万 10万

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存储费用=单价*存储数据量（GB）*小时数 存储套餐包 购买了存储量套餐包，按需使用过程中优先抵扣存储套餐包的规格额度，超过套餐包额度的按照按需计费。存储套餐的额度每个小时会重置。 数据扫描量 按需计费 扫描量计费=单价*扫描量数据（GB） 扫描数据量套餐包 购买了扫描数据量套餐包，按需

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大容量数据库背景介绍 随着处理数据量的日益增长和使用场景的多样化，数据库越来越多地面对容量大、数据多样化的场景。在过去数据库业界发展的20多年时间里，数据量从最初的MB、GB级数据量逐渐发展到现在的TB级数据量，在如此数据大规模、数据多样化的客观背景下，数据库管理系统（DBMS）

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户量按照用户量的10%估算； 数据量：数据量和报表复杂度越大，对数据库的要求就越高，按照不同数据量和报表复杂度对数据库配置进行了推荐；如果数据量超过亿行，建议使用 分布式数据库 进行部署； 操作：推荐配置按照常用使用推荐，如果用户有特殊操作（比如大数据量的导出等），建议提升一档推荐配置；

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