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GaussDB 索引 在同一个表的同一个列上建立了多个gin索引； 这些gin索引使用了不同的parser（即分隔符不同）； 在查询中使用了该列，且执行计划中使用索引进行扫描； 为了避免使用不同gin索引导致查询结果不同的问题，需要保证在物理表的一列上只有一个gin索引可用。 查看和修改 GaussDB数据库 参数来自：专题![]()
3、SQL解析层 与MySQL 8.0开源版100%兼容，客户业务从MySQL生态可以平滑迁移， 从其他 数据库迁移 也能使用MySQL生态的语法、工具，降低开发、学习成本。基于原生MySQL，在100%兼容的前提下进行大量内核优化，以及开源加固，开源生态，商用能力。 MySQL数据库应用场景来自：专题![]()
b)、(b,c)创建索引。 当查询时如果只带有a字段上的过滤条件，一般也会利用组合索引进行查询。 4.不建议单表创建多个唯一索引。 同时维护多个唯一索引的开销远大于维护一个多列唯一索引，如果业务逻辑上多个唯一索引，与一个多列唯一索引等价，应使用多列唯一索引。 5.组合索引字段个数不超过5个。来自：专题![]()
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GaussDB索引设计规范 · 使用数据库索引实践推荐的索引类型。 索引设计建议使用推荐类型，如果需要使用禁用、不推荐、限制使用的索引类型，建议联系GaussDB数据库专家进行评估。 索引类型 说明 是否推荐 主键/唯一索引 单列或多列主键/唯一索引 推荐 表达式索引 索引列为表的一来自：专题![]()
字段类型转换导致不用索引，如字符串类型的不用引号，数字类型的用引号等，这有可能会用不到索引导致全表被扫描。 2. mysql不支持函数转换，所以字段前面不能加函数，否则将用不到索引。 3. 不要在字段前面加减运算。 4. 字符串比较长的可以考虑索引一部分减少索引文件大小，提高写入效率。来自：百科![]()
是指对数据的查询和分析操作，通常对大量的历史数据查询和分析。涉及到的历史周期比较长，数据量大，在不同层级上的汇总，聚合操作使得事务处理操作比较复杂。 特点 主要面向侧重于复杂查询，回答一些“战略性”的问题。 数据处理方面聚焦于数据的聚合，汇总，分组计算，窗口计算等“分析型”数据加工和操作。 从多维度去使用和分析数据。来自：百科![]()
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化的 TDengine的主流时序数据库如何保证高效性 TDengine 对每个数据采集点单独建表，但应用经常需要对数据点之间进行聚合。为 高效的进行聚合操作，TDengine 引入超级表（STable）的概念。超级表用来代表一 特定类型的数据采集点，它是表的集合，包含多张表，而且这集合里每张表的来自：专题![]()
网络爬虫的应用场景可根据用途分为四类：搜索引擎，信息收集，数据分析，图片抓取。 搜索引擎：如Google和百度，这类爬虫会爬取整个互联网的特定信息，并且分类、排序，然后用户可以使用关键字进行结果的搜索； 信息收集：如新闻资讯聚合，这类爬虫会根据关键字搜索相关联的新闻信息，聚合呈现给用户； 数据分析来自：百科![]()
区域分布统计、区域查询、密度分析、聚合、OD分析等功能。 优势： 多模数据库能力 针对不同的数据提供不同的索引能力，为其提供最优的性能和查询分析能力。 丰富的查询分析函数 GeoMesa提供高性能轨迹查询、区域分布统计、区域查询、密度分析、聚合、OD分析等功能。 无缝对接分析能力来自：百科![]()
3、 云搜索服务 支持Elasticsearch搜索引擎：提供Elasticsearch搜索引擎，Elasticsearch是基于Lucene的当前流行的企业级搜索服务器，具备分布式多用户的能力。其主要功能包括全文检索、结构化搜索、分析、聚合、高亮显示等。能为用户提供实时搜索、稳定可靠的服务。来自：专题![]()
spector启动harvester。每个harvester都会为新内容读取单个日志文件，并将新日志数据发送到libbeat，后者将聚合事件并将聚合数据发送到您为Filebeat配置的输出。 harvester harvester:负责读取单个文件的内容。读取每个文件，并将内容发送到the来自：百科
