华为云用户手册

rb_clear(roaringbitmap,int,int) 描述：从roaringbitmap中清除指定范围内的元素。 返回值类型：roaringbitmap 示例： 1 SELECT rb_to_array(rb_clear(rb_build('{1,2,3}'),1,2)); rb_to_array ------------- {2,3} (1 row)

rb_containedby_rb(roaringbitmap,roaringbitmap) 描述：判断跟定的第二个roaringbitmap是否包含第一个roaringbitmap。 返回值类型：bool 示例： 1 2 3 4 5 SELECT rb_containedby_rb(rb_build('{1,3}'), rb_build('{2,3}')); rb_containedby_rb --------------- f (1 row)

rb_build(array) 描述：将int数组转成roaringbitmap类型。 返回值类型：roaringbitmap 示例： 1 2 3 4 5 SELECT rb_build('{1,2,3}'); rb_build ------------------------------------------------ \x3a300000010000000000020010000000010002000300 (1 row) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 CREATE TABLE r_row (a int, b text, c roaringbitmap); NOTICE: The 'DISTRIBUTE BY' clause is not specified. Using round-robin as the distribution mode by default. HINT: Please use 'DISTRIBUTE BY' clause to specify suitable data distribution column. CREATE TABLE INSERT INTO r_row values (1, 'a', rb_build('{1,2,3}')); INSERT 0 1 SELECT * FROM r_row; a | b | c ---+---+------------------------------------------------ 1 | a | \x3a300000010000000000020010000000010002000300 (1 row) INSERT INTO r_row values (2, 'b', rb_build('{}')); INSERT 0 1 SELECT * FROM r_row; a | b | c ---+---+------------------------------------------------ 2 | b | \x3a30000000000000 1 | a | \x3a300000010000000000020010000000010002000300 (2 rows)

var_pop(expression) 描述：总体方差（总体标准差的平方）。 当入参类型为DOUBLE PRECISION时，入参取值范围为1.34E-154~1.34E+154，若数值超过取值范围则报错：value out of range: overflow。如果实际使用中不可避免入参超出范围，则使用cast函数强转该列类型为numeric。 返回类型：对于浮点类型的输入返回double precision类型，其他输入返回numeric类型。 示例： 1 2 3 4 5 SELECT VAR_POP(inv_quantity_on_hand) FROM tpcds.inventory WHERE inv_warehouse_sk = 1; var_pop -------------------- 83650.692793695475 (1 row)

var_samp(expression) 描述：样本方差（样本标准差的平方）。 当入参类型为DOUBLE PRECISION时，入参取值范围为1.34E-154~1.34E+154，若数值超过取值范围则报错：value out of range: overflow。如果实际使用中不可避免入参超出范围，则使用cast函数强转该列类型为numeric。 返回类型：对于浮点类型的输入返回double precision类型，其他输入返回numeric类型。 示例： 1 2 3 4 5 SELECT VAR_SAMP(inv_quantity_on_hand) FROM tpcds.inventory WHERE inv_warehouse_sk = 1; var_samp -------------------- 83650.730277028768 (1 row)

bit_and(expression) 描述：所有非NULL输入值的按位与（AND），如果全部输入值皆为NULL，那么结果也为NULL 。 返回类型：和参数数据类型相同。 示例： 1 2 3 4 5 SELECT BIT_AND(inv_quantity_on_hand) FROM tpcds.inventory WHERE inv_warehouse_sk = 1; bit_and --------- 0 (1 row)

bit_or(expression) 描述：所有非NULL输入值的按位或（OR），如果全部输入值皆为NULL，那么结果也为NULL。 返回类型：和参数数据类型相同 示例： 1 2 3 4 5 SELECT BIT_OR(inv_quantity_on_hand) FROM tpcds.inventory WHERE inv_warehouse_sk = 1; bit_or -------- 1023 (1 row)

checksum(expression) 描述：返回所有输入值的CHECKSUM值。使用该函数可以用来验证 GaussDB (DWS)数据库（不支持GaussDB(DWS)之外的其他数据库）的备份恢复或者数据迁移操作前后表中的数据是否相同。在备份恢复或者数据迁移操作前后都需要用户通过手工执行SQL命令的方式获取执行结果，通过对比获取的执行结果判断操作前后表中的数据是否相同。 对于大表，CHECKSUM函数可能会需要很长时间。 如果某两表的CHECKSUM值不同，则表明两表的内容是不同的。由于CHECKSUM函数中使用散列函数不能保证无冲突，因此两个不同内容的表可能会得到相同的CHECKSUM值，存在这种情况的可能性较小。对于列进行的CHECKSUM也存在相同的情况。 对于时间类型timestamp, timestamptz和smalldatetime，计算CHECKSUM值时请确保时区设置一致。 若计算某列的CHECKSUM值，且该列类型可以默认转为TEXT类型，则expression为列名。 若计算某列的CHECKSUM值，且该列类型不能默认转为TEXT类型，则expression为列名::TEXT。 若计算所有列的CHECKSUM值，则expression为表名::TEXT。 可以默认转换为TEXT类型的类型包括：char, name, int8, int2, int1, int4, raw, pg_node_tree, float4, float8, bpchar, varchar, nvarchar2, date, timestamp, timestamptz, numeric, smalldatetime，其他类型需要强制转换为TEXT。 返回类型：numeric 示例： 表中可以默认转为TEXT类型的某列的CHECKSUM值： 1 2 3 4 5 SELECT CHECKSUM(inv_quantity_on_hand) FROM tpcds.inventory; checksum ------------------- 24417258945265247 (1 row) 表中不能默认转为TEXT类型的某列的CHECKSUM值（注意此时CHECKSUM参数是列名::TEXT）： 1 2 3 4 5 SELECT CHECKSUM(inv_quantity_on_hand::TEXT) FROM tpcds.inventory; checksum ------------------- 24417258945265247 (1 row) 表中所有列的CHECKSUM值。注意此时CHECKSUM参数是表名::TEXT，且表名前不加Schema： 1 2 3 4 5 SELECT CHECKSUM(inventory::TEXT) FROM tpcds.inventory; checksum ------------------- 25223696246875800 (1 row)

variance(expexpression,ression) 描述：var_samp的别名。 当入参类型为DOUBLE PRECISION时，入参取值范围为1.34E-154~1.34E+154，若数值超过取值范围则报错：value out of range: overflow。如果实际使用中不可避免入参超出范围，则使用cast函数强转该列类型为numeric。 返回类型：对于浮点类型的输入返回double precision类型，其他输入返回numeric类型。 示例： 1 2 3 4 5 SELECT VARIANCE(inv_quantity_on_hand) FROM tpcds.inventory WHERE inv_warehouse_sk = 1; variance -------------------- 83650.730277028768 (1 row)

stddev(expression) 描述：stddev_samp的别名。 当入参类型为DOUBLE PRECISION时，入参取值范围为1.34E-154~1.34E+154，若数值超过取值范围则报错：value out of range: overflow。如果实际使用中不可避免入参超出范围，则使用cast函数强转该列类型为numeric。 返回类型：对于浮点类型的输入返回double precision，其他输入返回numeric。 示例： 1 2 3 4 5 SELECT STDDEV(inv_quantity_on_hand) FROM tpcds.inventory WHERE inv_warehouse_sk = 1; stddev ------------------ 289.224359757315 (1 row)

stddev_pop(expression) 描述：总体标准差。 当入参类型为DOUBLE PRECISION时，入参取值范围为1.34E-154~1.34E+154，若数值超过取值范围则报错：value out of range: overflow。如果实际使用中不可避免入参超出范围，则使用cast函数强转该列类型为numeric。 返回类型：对于浮点类型的输入返回double precision，其他输入返回numeric。 示例： 1 2 3 4 5 SELECT STDDEV_POP(inv_quantity_on_hand) FROM tpcds.inventory WHERE inv_warehouse_sk = 1; stddev_pop ------------------ 289.224294957556 (1 row)

group_concat(expression [ORDER BY {col_name | expr} [ASC | DESC]] [SEPARATOR str_val]) 描述：将列数据使用指定的str_val分隔符，按照ORDER BY子句指定的排序方式拼接成字符串，ORDER BY子句必须指定排序方式，不支持ORDER BY 1的写法。 expression：必选，指定列名或基于列的有效表达式，不支持DISTINCT关键字和VARIADIC参数。 str_val：可选，指定的分隔符，可以是字符串常数或基于分组列的确定性表达式。缺省时表示分隔符为逗号。 返回类型：text group_concat函数仅8.1.2及以上版本支持。 示例： 默认分隔符为逗号： 1 2 3 4 5 SELECT group_concat(sname) FROM group_concat_test; group_concat ------------------------------------------ ADAMS,FORD,JONES,KING,MILLER,SCOTT,SMITH (1 row) group_concat函数支持自定义分隔符： 1 2 3 4 5 SELECT group_concat(sname separator ';') from group_concat_test; group_concat ------------------------------------------ ADAMS;FORD;JONES;KING;MILLER;SCOTT;SMITH (1 row) group_concat函数支持ORDER BY子句，将列数据进行有序拼接： 1 2 3 4 5 SELECT group_concat(sname order by snumber separator ';') FROM group_concat_test; group_concat ------------------------------------------ MILLER;FORD;SCOTT;SMITH;KING;JONES;ADAMS (1 row)

stddev_samp(expression) 描述：样本标准差。 当入参类型为DOUBLE PRECISION时，入参取值范围为1.34E-154~1.34E+154，若数值超过取值范围则报错：value out of range: overflow。如果实际使用中不可避免入参超出范围，则使用cast函数强转该列类型为numeric。 返回类型：对于浮点类型的输入返回double precision，其他输入返回numeric。 示例： 1 2 3 4 5 SELECT STDDEV_SAMP(inv_quantity_on_hand) FROM tpcds.inventory WHERE inv_warehouse_sk = 1; stddev_samp ------------------ 289.224359757315 (1 row)

listagg(expression [, delimiter]) WITHIN GROUP(ORDER BY order-list) 描述：将聚集列数据按WITHIN GROUP指定的排序方式排列，并用delimiter指定的分隔符拼接成一个字符串。 expression：必选。指定聚集列名或基于列的有效表达式，不支持DISTINCT关键字和VARIADIC参数。 delimiter：可选。指定分隔符，可以是字符串常数或基于分组列的确定性表达式，缺省时表示分隔符为空。 order-list：必选。指定分组内的排序方式。 返回类型：text listagg是兼容Oracle 11g2的列转行聚集函数，可以指定OVER子句用作窗口函数。为了避免与函数本身WITHIN GROUP子句的ORDER BY造成二义性，listagg用作窗口函数时，OVER子句不支持ORDER BY的窗口排序或窗口框架。 示例： 聚集列是文本字符集类型： 1 2 3 4 5 6 7 SELECT deptno, listagg(ename, ',') WITHIN GROUP(ORDER BY ename) AS employees FROM emp GROUP BY deptno; deptno | employees --------+-------------------------------------- 10 | CLARK,KING,MILLER 20 | ADAMS,FORD,JONES,SCOTT,SMITH 30 | ALLEN,BLAKE,JAMES,MARTIN,TURNER,WARD (3 rows) 聚集列是整型： 1 2 3 4 5 6 7 SELECT deptno, listagg(mgrno, ',') WITHIN GROUP(ORDER BY mgrno NULLS FIRST) AS mgrnos FROM emp GROUP BY deptno; deptno | mgrnos --------+------------------------------- 10 | 7782,7839 20 | 7566,7566,7788,7839,7902 30 | 7698,7698,7698,7698,7698,7839 (3 rows) 聚集列是浮点类型： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 SELECT job, listagg(bonus, '($); ') WITHIN GROUP(ORDER BY bonus DESC) || '($)' AS bonus FROM emp GROUP BY job; job | bonus ------------+------------------------------------------------- CLERK | 10234.21($); 2000.80($); 1100.00($); 1000.22($) PRESIDENT | 23011.88($) ANALYST | 2002.12($); 1001.01($) MANAGER | 10000.01($); 2399.50($); 999.10($) SALESMAN | 1000.01($); 899.00($); 99.99($); 9.00($) (5 rows) 聚集列是时间类型： 1 2 3 4 5 6 7 SELECT deptno, listagg(hiredate, ', ') WITHIN GROUP(ORDER BY hiredate DESC) AS hiredates FROM emp GROUP BY deptno; deptno | hiredates --------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 10 | 1982-01-23 00:00:00, 1981-11-17 00:00:00, 1981-06-09 00:00:00 20 | 2001-04-02 00:00:00, 1999-12-17 00:00:00, 1987-05-23 00:00:00, 1987-04-19 00:00:00, 1981-12-03 00:00:00 30 | 2015-02-20 00:00:00, 2010-02-22 00:00:00, 1997-09-28 00:00:00, 1981-12-03 00:00:00, 1981-09-08 00:00:00, 1981-05-01 00:00:00 (3 rows) 聚集列是时间间隔类型： 1 2 3 4 5 6 7 SELECT deptno, listagg(vacationTime, '; ') WITHIN GROUP(ORDER BY vacationTime DESC) AS vacationTime FROM emp GROUP BY deptno; deptno | vacationtime --------+------------------------------------------------------------------------------------ 10 | 1 year 30 days; 40 days; 10 days 20 | 70 days; 36 days; 9 days; 5 days 30 | 1 year 1 mon; 2 mons 10 days; 30 days; 12 days 12:00:00; 4 days 06:00:00; 24:00:00 (3 rows) 分隔符缺省时，默认为空： 1 2 3 4 5 6 7 SELECT deptno, listagg(job) WITHIN GROUP(ORDER BY job) AS jobs FROM emp GROUP BY deptno; deptno | jobs --------+---------------------------------------------- 10 | CLERKMANAGERPRESIDENT 20 | ANALYSTANALYSTCLERKCLERKMANAGER 30 | CLERKMANAGERSALESMANSALESMANSALESMANSALESMAN (3 rows) listagg作为窗口函数时，OVER子句不支持ORDER BY的窗口排序，listagg列为对应分组的有序聚集： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 SELECT deptno, mgrno, bonus, listagg(ename,'; ') WITHIN GROUP(ORDER BY hiredate) OVER(PARTITION BY deptno) AS employees FROM emp; deptno | mgrno | bonus | employees --------+-------+----------+------------------------------------------- 10 | 7839 | 10000.01 | CLARK; KING; MILLER 10 | | 23011.88 | CLARK; KING; MILLER 10 | 7782 | 10234.21 | CLARK; KING; MILLER 20 | 7566 | 2002.12 | FORD; SCOTT; ADAMS; SMITH; JONES 20 | 7566 | 1001.01 | FORD; SCOTT; ADAMS; SMITH; JONES 20 | 7788 | 1100.00 | FORD; SCOTT; ADAMS; SMITH; JONES 20 | 7902 | 2000.80 | FORD; SCOTT; ADAMS; SMITH; JONES 20 | 7839 | 999.10 | FORD; SCOTT; ADAMS; SMITH; JONES 30 | 7839 | 2399.50 | BLAKE; TURNER; JAMES; MARTIN; WARD; ALLEN 30 | 7698 | 9.00 | BLAKE; TURNER; JAMES; MARTIN; WARD; ALLEN 30 | 7698 | 1000.22 | BLAKE; TURNER; JAMES; MARTIN; WARD; ALLEN 30 | 7698 | 99.99 | BLAKE; TURNER; JAMES; MARTIN; WARD; ALLEN 30 | 7698 | 1000.01 | BLAKE; TURNER; JAMES; MARTIN; WARD; ALLEN 30 | 7698 | 899.00 | BLAKE; TURNER; JAMES; MARTIN; WARD; ALLEN (14 rows)

array_agg(expression) 描述：将所有输入值（包括空）连接成一个数组。函数入参不支持数组形式。 返回类型：参数类型的数组。 示例： 创建表employeeinfo，并插入数据： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 CREATE TABLE employeeinfo (empno smallint, ename varchar(20), job varchar(20), hiredate date,deptno smallint); INSERT INTO employeeinfo VALUES (7155, 'JACK', 'SALESMAN', '2018-12-01', 30); INSERT INTO employeeinfo VALUES (7003, 'TOM', 'FINANCE', '2016-06-15', 20); INSERT INTO employeeinfo VALUES (7357, 'MAX', 'SALESMAN', '2020-10-01', 30); SELECT * FROM employeeinfo; empno | ename | job | hiredate | deptno -------+-------+----------+---------------------+-------- 7155 | JACK | SALESMAN | 2018-12-01 00:00:00 | 30 7357 | MAX | SALESMAN | 2020-10-01 00:00:00 | 30 7003 | TOM | FINANCE | 2016-06-15 00:00:00 | 20 (3 rows) 查询部门编号为30的所有员工姓名： 1 2 3 4 5 SELECT array_agg(ename) FROM employeeinfo where deptno = 30; array_agg ------------ {JACK,MAX} (1 row) 查询属于同一个部门的所有员工： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 SELECT deptno, array_agg(ename) FROM employeeinfo group by deptno; deptno | array_agg --------+------------ 30 | {JACK,MAX} 20 | {TOM} (2 rows) SELECT distinct array_agg(ename) OVER (PARTITION BY deptno) FROM employeeinfo; array_agg ------------ {TOM} {JACK,MAX} (2 rows) 查询所有的部门编号且去重： 1 2 3 4 5 6 SELECT array_agg(distinct deptno) FROM employeeinfo group by deptno; array_agg ----------- {20} {30} (2 rows) 查询所有的部门编号去重后按降序排列： 1 2 3 4 5 SELECT array_agg(distinct deptno order by deptno desc) FROM employeeinfo; array_agg ----------- {30,20} (1 row)

percentile_disc(const) within group(order by expression) 描述：返回第一个在排序中位置等于或者超过指定分数的输入值。 输入：const为在0-1之间的数值，expression当前只支持数值类型和interval类型。其中空值不参与计算。 返回类型：对于任何整型数据输入，结果都是NUMERIC类型。否则，与输入数据类型相同。 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SELECT percentile_disc(0.3) within group(order by x) FROM (SELECT generate_series(1,5) AS x) AS t; percentile_disc ----------------- 2 (1 row) SELECT percentile_disc(0.3) within group(order by x desc) FROM (SELECT generate_series(1,5) AS x) AS t; percentile_disc ----------------- 4 (1 row)

percentile_cont(const) within group(order by expression) 描述：返回一个对应于目标列排序中指定分位数的值，如有必要就在相邻的输入项之间插入值。其中空值不参与计算。 输入：const为在0-1之间的数值，expression当前只支持数值类型和interval类型。 返回类型： 对于任何整型数据输入，结果都是NUMERIC类型。否则与输入数据类型相同。 Teradata兼容模式下，如果输入为整型，则返回的数据精度只有整数位。 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SELECT percentile_cont(0.3) within group(order by x) FROM (SELECT generate_series(1,5) AS x) AS t; percentile_cont ----------------- 2.2 (1 row) SELECT percentile_cont(0.3) within group(order by x desc) FROM (SELECT generate_series(1,5) AS x) AS t; percentile_cont ----------------- 3.8 (1 row)

avg(expression) 描述：所有输入值的均值（算术平均）。 当入参类型为DOUBLE PRECISION时，入参取值范围为1.34E-154~1.34E+154，若数值超过取值范围则报错：value out of range: overflow。如果实际使用中不可避免入参超出范围，则使用cast函数强转该列类型为numeric。 返回类型： 对于任何整数类型输入，结果都是NUMBER类型。 对于任何浮点输入，结果都是DOUBLE PRECISION类型。 其他，和输入数据类型相同。 示例： 1 2 3 4 5 SELECT AVG(inv_quantity_on_hand) FROM tpcds.inventory; avg ---------------------- 500.0387129084044604 (1 row)

median(expression) 描述：所有输入值的中位数值。当前只支持数值类型和interval类型。其中空值不参与计算。 返回类型： 对于任何整型数据输入，结果都是NUMERIC类型。否则与输入数据类型相同。 Teradata兼容模式下，如果输入为整型，则返回的数据精度只有整数位。 示例： 1 2 3 4 5 SELECT MEDIAN(inv_quantity_on_hand) FROM tpcds.inventory; median -------- 500 (1 row)

sum(expression) 描述：所有输入行的expression总和。 返回类型： 通常情况下输入数据类型和输出数据类型是相同的，但以下情况会发生类型转换： 对于SMALLINT或INT输入，输出类型为BIGINT。 对于BIGINT输入，输出类型为NUMBER 。 对于浮点数输入，输出类型为DOUBLE PRECISION。 示例： 1 2 3 4 5 SELECT SUM(ss_ext_tax) FROM tpcds.STORE_SALES; sum -------------- 213267594.69 (1 row)

可更新的视图 当开启视图可更新参数（enable_view_update）后，系统允许对简单视图使用INSERT，UPDATE、DELETE和MERGE INTO语句进行更新。（MERGE INTO语句更新仅8.1.2及以上版本支持） 满足以下所有条件的视图可进行更新： 视图定义的FROM语句中只能有一个普通表，不能是系统表、外表、delta表、toast表、错误表。 视图中包含可更新的列，这些列是对基础表可更新列的简单引用。 视图定义不能包含WITH、DISTINCT、GROUP BY、ORDER BY、FOR UPDATE、FOR SHARE、HAVING、TABLESAMPLE、LIMIT、OFFSET子句。 视图定义不能包含UNION、INTERSECT、EXCEPT集合操作。 视图定义的选择列表不能包含聚集函数、窗口函数、返回集合的函数。 对于INSERT、UPDATE和DELETE语句，视图上不能有触发时机为INSTEAD OF的触发器。对于MERGE INTO语句，视图和基础表上都不能有触发器。 视图定义不能包含子链接。 视图定义不能包含属性为VOLATILE的函数（函数值可以在一次表扫描内改变的函数） 视图定义不能对表的分布键所在列起别名，或将普通列起别名为分布键列名。 视图更新操作中包含RETURNING子句时，视图定义中的列只能来自于基础表。 如果可更新的视图定义包含WHERE条件，则该条件将会限制UPDATE和DELETE语句修改基础表上的行。如果UPDATE语句更改行后不再满足WHERE条件，更新后通过视图将无法查询到。类似地如果INSERT命令插入了不满足WHERE条件的数据，插入后通过视图将无法查询到。在视图上执行插入、更新或删除的用户必须在视图和表上具有相应的插入、更新或删除权限。

参数说明 OR REPLACE 如果视图已存在，则重新定义。 TEMP | TEMPORARY 创建临时视图。 view_name 要创建的视图名称。可以用模式修饰。 取值范围：字符串，符合标识符命名规范。 column_name 可选的名字列表，用作视图的字段名。如果没有给出，字段名取自查询中的字段名。 取值范围：字符串，符合标识符命名规范。 view_option_name [= view_option_value] 该子句为视图指定一个可选的参数。 目前view_option_name支持的参数仅有security_barrier，当VIEW试图提供行级安全时，应使用该参数。 取值范围：boolean类型，TRUE、FALSE query 为视图提供行和列的SELECT或VALUES语句。 视图解耦功能下不支持CTE重名。例如： 1 2 3 CREATE TABLE t1(a1 INT, b1 INT); CREATE TABLE t2(a2 INT, b2 INT, c2 INT); CREATE OR REPLACE VIEW v1 AS WITH tmp AS (SELECT * FROM t2) ,tmp1 AS (SELECT b2,c2 FROM tmp WHERE b2 = (WITH RECURSIVE tmp(aa, bb) AS (SELECT a1,b1 FROM t1) SELECT bb FROM tmp WHERE aa = c2)) SELECT c2 FROM tmp1;

入门指引 本章节介绍如何通过云备份为服务器、磁盘、文件系统和线下服务器等提供备份保护，流程如图所示。 图1 备份流程 注册华为云，为账户充值等，请参见步骤1：准备工作。 针对不同的保护对象，在备份前需要购买不同类型的备份存储库，用于存放备份，请参见： 购买云服务器 备份存储库 购买云硬盘备份存储库 购买SFS Turbo备份存储库 购买混合云备份存储库 购买 云桌面 备份存储库 混合云备份存储库购买后，请参考混合云备份进行后续操作。 如果购买存储库时未绑定资源，还需要将资源绑定至存储库，请参见步骤3：绑定资源。 完成绑定资源后，即可对资源进行备份，产生的备份将存放至对应的存储库中，请参见： 创建云服务器备份 创建云硬盘备份 创建SFS Turbo备份 创建云桌面备份 创建文件备份 成功创建备份后，当资源数据因病毒、误删除导致数据丢失时，可以使用备份恢复资源的数据，请参见： 使用云服务器备份恢复数据 使用云硬盘备份恢复数据 使用混合云备份恢复数据 使用云桌面备份恢复数据 使用文件备份恢复数据

修订记录 发布日期 修订记录 2022-07-07 第六次正式发布。 本次更新说明如下： 文件备份功能上线。 2021-05-17 第五次正式发布。 本次更新说明如下： 应用备份功能上线。 2020-04-08 第四次正式发布。 本次更新说明如下： 增加支持文件系统备份的内容。 2019-09-26 第三次正式发布。 本次更新说明如下： 增加“入门流程”章节。 2019-08-01 第二次正式发布。 本次更新说明如下： “购买混合云备份存储库”章节新增其他操作说明。 2019-05-31 第一次正式发布。

入门实践 当您购买云备份后，可以根据业务需要通过自定义脚本实现应用一致性备份。 本文介绍云备份常见的应用一致性备份实践，帮助您更好的实现应用一致性备份。 实践 描述 通过自定义脚本实现MySQL一致性备份 以SuSE 11 SP3操作系统下MySQL 5.5单机版为例，介绍如何通过自定义脚本来冻结、解冻MySQL数据库，以实现对于MySQL数据库的数据库备份。 通过自定义脚本实现SAP HANA一致性备份 以SuSE 11 SP4 for SAP操作系统下HANA 2.0单机版为例，介绍如何通过自定义脚本来冻结、解冻HANA数据库，以实现对HANA数据库的数据库备份。 通过自定义脚本实现其它Linux应用的一致性备份 以一个虚构的应用appexample为例，介绍如何通过自定义脚本实现Linux应用一致性备份。

更多操作 在权限管理页面，还可执行表1所示的操作。 表1 更多操作 操作 步骤 延期权限 在左侧导航栏选择“我的权限”。 在“我的权限”页面的权限列表中，勾选需要延期的权限，单击“延期权限”。 在“已选中权限”区域修改有效期时间（权限最长有效期为360天），并填写审批人；在“申请信息”区域填写申请原因。 单击“提交”。 取消权限 在左侧导航栏选择“我的权限”。 在“我的权限”页面的权限列表中，勾选需要取消的权限，单击“取消权限”。 在“权限取消”对话框中，单击“确定”。 查看我的申请 在左侧导航栏选择“我的申请”，可查看我已申请的单号状态（分为审批中、通过或驳回三种状态）。 （可选）在“操作”列可单击“撤回”撤回自己的权限申请。 查看我的权限变更记录 在左侧导航栏选择“我的权限变更记录”。 选择起始时间和结束时间，单击“查询”，可查看到自己在不同租户部门、产品、服务的岗位/角色的变更类型和变更日期。

异常检测任务配置说明 任务配置主要分为6个部分，每个部分的含义及配置说明如下： 表2 异常检测任务配置说明 操作 操作说明 数据 定义异常检测数据从何而来，目前支持指标仓库和MPPDB两种，建议直接使用指标仓库类型。 视图是异常检测使用的视图，一般是一键创建步骤的时候自动创建而来。指标是用哪个指标的数据来进行检测。 基础 主要配置项为指标列和维度列的指定。 时间列：指标列和计数列指定了对于异常检测而言，哪些列的数据是时间，指标和请求量。 维度：指定了对哪些维度进行检测。如果新增维度，单击“+”号；单击“获取动态值”，输入维度，从数据库中动态查询参数值；如需手动修改，单击“打开编辑器”进行修改，如果需动态更新维度，可以打开自动更新按钮，选择自动更新周期。 模型 算法配置：模型主要涉及算法及任务相关信息。其中算法配置页签主要涉及算法及其模型。 检测任务配置：训练配置和Judge配置主要是训练和Judge定时任务相关的配置及任务执行的结果。这些配置的都是自动完成，使用者重点关注任务每次执行是否成功。 抑制 抑制主要是利用根因诊断的能力，对数据进行下钻分析，确认根因的维度。如果根因的维度与配置的维度一致，则抑制该告警。所以前提是先配置完成根因诊断能力。 告警 基础配置，指定告警配置，主要配置如下： 推送状态： Start或者Stop，设置Stop将不会推送告警。 告警级别：告警的级别与告警系统对应。 阈值类型：是要对上限还是下限进行检测。 告警降级配置：选择是否开启告警降级。 告警路由：配置告警路由规则。 大盘 监控服务支持报表开发功能，其中告警总览页面类型的报表可以通过大盘设置过滤。

适用计费项 计算资源（vCPUs和内存）只有同时配合云硬盘、公网带宽，才能确定一个集群的具体服务形态。以下计费项支持按需计费。 计费项 说明 节点规格 包括vCPUs和内存。 节点存储 节点的磁盘存储类型和节点存储大小。 公网带宽 集群开通公网访问或者Kibana公网访问功能时，会产生带宽费用，带宽的计费模式同为按需计费。 假设您计划购买一个节点存储为高I/O 40GB的集群，且选择Kibana公网访问。在购买集群的配置确认页面，您将看到所需费用的明细，如图1所示。 图1 配置费用示例 配置费用将包括以下部分： 节点规格：根据所选配置（包括vCPU和内存）计算的费用。 节点存储：节点的存储费用。 Kibana公网带宽：根据所选带宽大小计算的费用。

计费周期 按需计费集群按小时计费，每一个小时整点结算一次费用（以UTC+8时间为准），不足一小时按一小时计费，结算完毕后进入新的计费周期。计费的起点以集群创建成功的时间点为准，终点以实例删除时间为准。 集群从创建到启动需要一定时长，计费的起点是创建成功的时间点，而非创建时间。您可以在集群详情页“基本信息”页签查看集群的“创建时间”。 例如，您在8:45:30购买了一个集群，相关资源包括节点规格（vCPUs和内存）、节点存储和公网带宽，然后在8:55:00将其删除，则计费周期为8:00:00 ~ 9:00:00，在8:45:30 ~ 8:55:30的计费时长不足一小时按一小时计费。

计费示例 假设您在2023/04/18 9:39:30购买了一按需计费集群（规格：ess.spec-4u8g），计费资源包括节点规格（vCPUs和内存）、节点存储以及Kibana公网带宽（6Mbit/s），然后在2023/04/18 10:45:46将其删除，计费周期如下所示： 第一个计费周期为9:00:00 ~ 10:00:00，在9:39:30 ~ 10:00:00间产生费用，该计费周期内的计费时长为1小时。 第二个计费周期为10:00:00 ~ 11:00:00，在10:00:00 ~ 10:45:46间产生费用，该计费周期内的计费时长为1小时。 您需要为每个计费周期付费，各项集群单独计费，计费公式如表1所示。产品价格详情中标出了资源的每小时价格。 表1 计费公式 资源类型 计费公式 资源单价 节点规格 节点规格单价 * 计费时长 请参见 云搜索服务 价格计算器中的“规格价格”。 节点存储 节点存储单价 * 计费时长 请参见 云搜索 服务价格计算器中的“存储价格”。 公网带宽 按固定带宽值采用阶梯计费 0Mbit/s~5Mbit/s（含）：均为一个统一的单价 大于5Mbit/s：按每Mbit/s计费 请参见云搜索服务价格计算器中的“带宽价格。 图2给出了上述示例配置的费用计算过程。 图中价格仅供参考，实际计算请以云搜索服务价格计算器中的价格为准。 图2 按需计费集群费用计算示例