特性约束 类别 特性 是否支持 事务 Serializable × 在事务块中对分区表执行DDL操作 × 可扩展性 Hashbucket × SQL Table sampling/物化视图/键值锁 × 父主题： Ustore特性与规格

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约束限制 更详细的限制请参见具体API的说明。 父主题： 使用前必读

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约束限制 您能创建的文件系统的数量和容量与配额有关系，如果您想查看服务配额、扩大配额，具体请参见“配额”。 更详细的限制请参见具体API的说明。 父主题： 使用前必读

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约束限制 更详细的限制请参见具体API的说明。 父主题： 使用前必读

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约束限制 升级和回退的耗时受更新的RPM包数量、大小和从repo源下载速度等影响，一般会在30分钟内完成，具体时间视实际环境确定，执行操作时注意预留足够的时间。 OSMT工具仅支持对base、updates两个官方repo源中的RPM包进行升级，请确保这两个源配置的正确性。修改repo源后需要执行systemctl

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约束限制 您能创建的文件系统的数量和容量与配额有关系，如果您想查看服务配额、扩大配额，具体请参见“配额”。 更详细的限制请参见具体API的说明。 通用文件系统API只支持内网调用，不支持公网调用。 父主题： 使用前必读

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环境约束 准备项 说明 准备操作系统 Windows系统。Windows版本要求：Windows 7及以上版本。 安装JDK 开发环境的基本配置。JDK版本要求： 1.8.0_262及以上版本。 安装Maven MAS-Redis-SDK使用Maven获取项目版本。Maven版本要求：3

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环境约束 安装的工具包括JDK、Maven、IDEA ，配置对应的环境变量，确保本地开发环境可用。 使用MAS-DB-SDK组件需具备一定的Java后端、持久层框架集成等知识。 准备项 说明 准备操作系统 Windows系统。Windows版本要求：Windows 7及以上版本。

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管理约束 为已创建的表添加、删除、重命名约束。 不支持为列存表添加约束。 添加约束 右键单击表下的“约束”，选择“添加约束”。 弹出“添加新约束”对话框，提示在新约束中输入信息。 约束类型有CHECK、PRIMARY KEY、UNIQUE三个选项，详细说明请参考定义表约束。 输入

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NULL和DEFAULT约束外，其他约束都可以显式命名。 唯一约束 从命名上明确标识唯一约束，例如，命名为“UNI+字段名”。 主键约束 从命名上明确标识主键约束，例如，将主键约束命名为 “PK+字段名”。 检查约束 从命名上明确标识检查约束，例如，将检查约束命名为 “CK+字段名”。

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规格约束 自治事务执行时，将会在后台启动自治事务session，可以通过max_concurrent_autonomous_transactions设置自治事务执行的最大并行数量，该参数取值范围为0~1024，默认值为10。 当max_concurrent_autonomous_

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【建议】给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT NULL和DEFAULT约束外，其他约束都可以显式命名。 唯一约束 【关注】行存表支持唯一约束。 【建议】从命名上明确标识唯一约束，例如，命名为“UNI+构成字段”。 主键约束 【关注】行存表支持主键约束。 【建议】从命名上明确标识主键约束，例如，将主键约束命名为“PK+字段名”。

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由于当前版本新增了部分解压特性，会导致部分极小的表在判断压缩收益时不通过，从而不进行压缩。但此前没有部分解压的版本可以压缩。例如：单表单字段int1类型的数据从当前版本开始无法进行压缩。 父主题： 数据生命周期管理-OLTP表压缩

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特性约束 类别 特性 是否支持 事务 Serializable × 在事务块中对分区表执行DDL操作 × 可扩展性 Hashbucket × SQL Table sampling/物化视图/键值锁 × 父主题： Ustore特性与规格

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由于当前版本新增了部分解压特性，会导致部分极小的表在判断压缩收益时不通过，从而不进行压缩。但此前没有部分解压的版本可以压缩。例如：单表单字段int1类型的数据从当前版本开始无法进行压缩。 父主题： 数据生命周期管理-OLTP表压缩

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规格约束 自治事务执行时，将会在后台启动自治事务session，可以通过max_concurrent_autonomous_transactions设置自治事务执行的最大并行数量，取值范围：0~10000，默认值：10。 当max_concurrent_autonomous_tr

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接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控，不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入

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接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控，不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入

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限制约束 API的演进会保持前向兼容性，若接口升级了版本，其旧版本接口可以继续使用，但功能不再做增强，新增功能仅在新版本接口中提供。 更详细的限制请参见具体API的说明。 父主题： 使用前必读

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约束与限制 详细的限制请参见具体API的说明。 父主题： 使用前必读

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约束与限制 您能创建的在线服务的数量与配额有关系，具体请参见关于配额。 更详细的限制请参见具体API的说明。 父主题： 使用前必读

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