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    要求。并行查询的基本实现原理将查询任务进行切分并分发到多个CPU核上进行计算,充分利用cpu的多核计算资源来缩短查询时间。并行查询的性能提升倍数理论上与CPU的核数正相关,也就是说并行度越高能够使用的CPU核数就越多,性能提升的倍数也就越高。 下图使用CPU多核资源并行计算一
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    业务流量不均衡 平时业务流量少,月末结账场景流量巨大,特别是在季结、年结时,1~2小时内需完成200多万笔资产折旧、300多万的分录生成; 原先业务基于关系型数据库构建,这套架构能很好地解决数据一致性控制,但强依赖数据库性能,在业务数据流量不均衡的情况下,系统计算资源无法实现弹性伸缩。平
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    数据可视化 :提供时序洞察工具,方便物联网数据分析师进行时序数据探索 资产模型 为充分“理解”物联网设备所产生的海量数据,往往需要将单一设备数据和测量数值置于一个上下文中去分析,这个上下文可能一个产线或系统装配关系、组织关系、地理空间关系等等。IoT数据分析服务提供资产模型能力,帮助开发者快速定义复杂业务系统
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    project_id String 租户项目 ID,获取方式请参见获取项目ID。 function_urn String 函数的URN,详细解释见FunctionGraph函数模型的描述。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 func_name String
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