示例应用程序中的组织树
emp表的行根据mgr列构成层次结构，该列包含员工经理的员工编号。每个员工最多有一名经理。KING是公司总裁，所以KING没有经理，因此KING的mgr列为null。此外，一个员工也可能担任多个员工的经理。这种关系形成了一个典型的树结构层次组织...
块关系
术语 块是基本 SPL 结构，该结构由可选的声明部分、必需的可执行部分和可选的异常部分组成。块实现独立的存储过程和函数程序、匿名块、触发器、包、子存储过程和子函数。标识符（变量、游标、类型或子程序）是块本地的，意味着它在给定块的...
概述
但是，不能对层次结构中较低层的子程序进行相同的标识符访问和调用。子存储过程和子函数可从以下任何类型的SPL程序中进行声明和调用：独立的存储过程和函数。匿名块。触发器。包。对象类型主体的存储过程和函数。在上述任意程序内声明的子...
基本概念
域名的分层结构 由于因特网的用户数量较多，所以因特网在命名时采用的是层次树状结构的命名方法。任何一个连接在因特网上的主机或路由器，都有一个唯一的层次结构的名字，即域名（domain name）。这里，“域”（domain）是名字空间中一个可...
快速入门
维度包含维度值、节点两层结构，类似于文件夹和文件的结构，只有维度可以标记资源实例，节点用来构建树结构，最多支持5层结构。可以依据组织、部门、项目、成本中心等业务树创建维度树，当业务调整时，不需要更改维度和资源实例的关联关系...
核心概念的层次结构
MaxCompute具有层次结构，您可以通过了解其结构，为后期项目规划、安全管理等提供思路。本文为您介绍MaxCompute中核心概念的层次结构及简要含义。MaxCompute核心概念的层次结构如下。核心概念 说明 Project（项目）项目是MaxCompute的基本...
TDE透明数据加密
透明数据加密TDE（Transparent Data Encryption）通过在数据库层执行透明的数据加密，阻止可能的攻击者绕过数据库直接从存储层读取敏感信息。前提条件 支持的 PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle）的版本如下：Oracle 2.0（内核小版本2.0.14...
TDE透明数据加密
透明数据加密TDE（Transparent Data Encryption）通过在数据库层执行透明的数据加密，阻止可能的攻击者绕过数据库直接从存储层读取敏感信息。前提条件 支持的 PolarDB PostgreSQL版 的版本如下：PostgreSQL 14（内核小版本14.5.1.1及以上）...
内存型
云原生内存数据库Tair 内存型（简称内存型）适合并发量大、读写热点多、高性能场景，内存型重点增强了多线程性能并集成多个自研扩展数据结构。购买方式 创建实例 主要优势 类别 说明 兼容性 100%兼容原生Redis，无需修改业务代码，提供 ...
PolarDB并行查询
MySQL的执行结构非常复杂，expression（Item）和query block（SELECT_LEX）的交叉引用，内外层查询的关联（Item_ref）等，都使得这项任务难度大增，但在这个不断填坑不断完善的过程中，团队也对MySQL的优化执行结构有了很深入的理解，还...
明确统计指标
需求调研输出的文档中，含有原子指标与派生指标，此时我们需要在设计汇总层表模型前完成指标的设计。指标定义注意事项 原子指标是明确的统计口径、计算逻辑：原子指标=业务过程+度量。派生指标即常见的统计指标：派生指标=时间周期+修饰词+...
明确统计指标
需求调研输出的文档中，含有原子指标与派生指标，此时我们需要在设计汇总层表模型前完成指标的设计。指标定义注意事项 原子指标是明确的统计口径、计算逻辑：原子指标=业务过程+度量。派生指标即常见的统计指标：派生指标=时间周期+修饰词+...
概述
从层次结构方面来看，列存引擎节点采用Delta+Main（类LSM结构）二层模型，采用了标记删除的技术，确保了行存和列存之间实现低延时的数据同步，可以保证秒级的实时更新。数据实时写入到MemTable，在一个group commit的周期内，会将数据存储...
逻辑结构说明
Dataphin业务模型的核心概念具有一定的逻辑结构，您可以通过了解其结构，为后期项目规划、建模等提供思路。本文为您介绍Dataphin中核心概念的逻辑结构及简要含义。Dataphin核心概念的逻辑结构如下图所示。由上图可见，Dataphin的架构包括...
Native 框架简介
统一组件库架构 AntUI 的整体架构类似于积木搭建，由下至上构建出 AntUI 统一控件体系：由下而上的构架层级及其描述如下表所示：构架层级 描述 基础层（Foundation）视觉规范单元化的体现，构建 AntUI 体系的基础，主要包含原子资源、原子...
玄武分析型存储
多种索引类型多路归并查找的过程如下所示：结构化与非结构化融合 玄武存储层索引管理器实现结构化索引与非结构化索引的统一管理，如数值类的BKD索引、字符串类的倒排索引、非结构化的JSON索引及向量索引，还有文本数据的全文索引。对计算层...
确定需求
基于上述拆解，您还需要进一步思考并设计明细数据层的事实模型（原子指标中成交金额的数据来源）、公共可引用的维度模型（统计粒度的来源，且需要与成交金额所属事实模型有关联关系）和汇总数据层模型（原子指标、业务限定、统计周期的拆解...
MySQL InnoDB空间文件
基本结构如下：页 在InnoDB中，16 KB大小的页（page）是最小的原子单元。其他的大小都在页之上，因此：1 page=16 KB=16384 bytes 1 extent=64 pages=1 MB FSP_HDR page=256 extents=16384 pages=256 MB Page有最基础的38字节的FIL Header和...
汇总数据层（DWS）
为获取和查询与原始模型一致的结果，聚集的维度和度量必须与原始模型保持一致，因此聚集是不跨越事实的，所以原子指标只能基于一张事实表定义，但是支持原子指标组合为衍生原子指标。聚集会带来查询性能的提升，但聚集也会增加ETL维护的...
数据模型架构规范
数据层次的划分 ODS：Operational Data Store，操作数据层，在结构上其与源系统的增量或者全量数据基本保持一致。它相当于一个数据准备区，同时又承担着基础数据的记录以及历史变化。其主要作用是把基础数据引入到MaxCompute。CDM：Common ...
原子指标
例如，用户的业务活动为购买，则原子指标就可以指定为支付金额。本文为您介绍如何创建原子指标。前提条件 已创建业务过程，用于明确需要统计分析的具体业务活动。创建业务过程，详情请参见 业务过程。背景信息 指标是衡量业务特征的统计...
维度建模
步骤三：数据指标 概览 原子指标和派生指标可以被汇总层或应用层表模型关联。在后续建表模型时，我们可以快速勾选派生指标，构建模型，模型中的字段也可以和指标构建关联关系。例如：原子指标 mbr_cnt 被汇总表模型“dws_ec_mbr_cnt_std”...
X-Engine简介
在持久化层如何实现高效，就需要讨论每层的细微结构。数据组织 X-Engine的每层都划分成固定大小的Extent，存放每个层次中的数据的一个连续片段（Key Range）。为了快速定位Extent，为每层Extents建立了一套索引（Meta Index），所有这些...
如何将一棵LSM-Tree塞进NVM
我们以X-Engine为基础结合非易失内存的优势与限制，重新设计并实现了存储引擎的主要内存数据结构、事务处理和持久化内存分配器等基础组件，最终实现了不需要记录预写式日志的高性能事务处理，降低了整体系统的写入放大并提高了存储引擎的...
创建数仓分层
例如，从ODS层中对用户的行为做一个初步的归类汇总，抽象出来一些通用的维度，假设维度为 时间、IP、ID，并根据这些维度统计出相关数据，比如用户每个时间段在不同登录IP购买的商品数。则在DWS层可以进一步添加一层轻度的汇总，可以让计算...
数据建模：智能数据建模
适用场景 DataWorks智能建模可助力企业构建自身建模能力，挖掘企业的数据资产价值，例如：海量数据的标准化管理 企业业务越庞大数据结构就越复杂，企业数据量会随着企业业务的快速发展而迅速增长，如何结构化有序地管理和存储数据是每个...
什么是图数据库GDB?
分类 图数据库 关系型数据库 模型 图结构 表结构 存储信息 结构化/半结构化数据库 高度结构化数据库 2度查询 高效 低效 3度查询 高效 低效/不支持 空间占用 高 中 开始使用 您可以通过 入门概览 了解如何购买实例、重置密码以及链接实例和...
云市场API概览
增值税发票卷票识别 增值税发票卷票识别，支持对卷票上包括价税合计、发票代码、发票号码、合计税额、合计金额、密码区、开票日期、税率、购买方识别号、销售方识别号等结构化识别。航空行程单识别 航空行程单识别可识别航空运输电子行程单...
教育场景识别
试卷切题 读光试卷切题可支持各学科的教辅试卷的结构化电子录入，将试卷中的题目进行自动化切分和结构化打标，并进行对应题目、题干、选项、答案等内容的结构化输出，能够大大释放手工录题成本，在教辅数字化、试卷批改有广泛应用。...
概述
数据分层 您可以结合业务场景、数据场景综合考虑设计数仓的数据分层，DataWorks为您默认创建业界通用的五层数仓分层：数据引入层 ODS（Operational Data Store）明细数据层 DWD（Data Warehouse Detail）汇总数据层 DWS（Data Warehouse ...
通用行业模板配置
创建应用 步骤：创建并购买应用 配置应用：定义应用结构->定义索引结构->配置数据源->创建成功 搜索测试 使用搜索算法中心和扩展功能（如：查询分析、排序配置等等）首先通过控制台进入后，选择对应的区域，创建的实例类型最后单击 创建...
OpenAPI列表
OpenAPI能够提供灵活多样的功能，是所有模块都要提供的标准能力，需购买对应功能模块的OpenAPI后方可使用。本文为您介绍OpenAPI支持的功能。运维 通过该API模块，用户可构建个性化的运维工具，通过API可完成节点及实例的相关操作，又可以...
通用文字识别
为了能够更好的还原文字信息和文档结构，读光文档识别在通用全文识别能力（文字定位、行分析、文字识别）的基础上，增加了文档结构的版面分析和文档图像处理能力，使得文档类图像也能按照结构化的方式进行文档元素提取，进一步提升文档识别...
从零开始完成无锁结构变更
数据管理DMS的无锁结构变更功能可以较好地规避因锁表而导致的业务阻塞，以及数据库原生OnlineDDL带来的主备延迟问题。本文以云数据库RDS MySQL举例，引导您快速使用DMS完成无锁结构变更。新增实例并开启无锁结构变更 登录 数据管理DMS 5.0...
零售电商数据建模
层级 描述 数据引入层 ODS（Operational Data Store）ODS层用于存放 未经过处理的原始数据 至数据仓库系统，其数据表的结构与原始数据所在的数据系统中的表结构一致，是数据仓库的数据准备区。公共维度层 DIM（Dimension）DIM层使用维度...
向量介绍
每一层图的检索逻辑大致相同（第0层逻辑有些差异），在第k层图遍历收敛到一个节点后，会将其作为第k-1层的入口节点并继续在第k-1层遍历。相较于第k-1层图，第k层图包含的节点更加稀疏，节点之间的距离更长，这使得第k层图游走时的步长更大...
明细粒度事实层（DWD）
明细粒度事实层DWD（Data Warehouse Detail）以业务过程驱动建模，基于每个具体的业务过程特点，构建最细粒度的明细层事实表。您可以结合企业的数据使用特点，将明细事实表的某些重要维度属性字段做适当冗余，即宽表化处理。公共汇总粒度...
明细粒度事实层（DWD）
明细粒度事实层DWD（Data Warehouse Detail）以业务过程驱动建模，基于每个具体的业务过程特点，构建最细粒度的明细层事实表。您可以结合企业的数据使用特点，将明细事实表的某些重要维度属性字段做适当冗余，即宽表化处理。公共汇总粒度...
如何基于LSM-tree架构实现一写多读
本文主要阐述如何基于LSM-tree结构的存储引擎实现数据库的一写多读能力。LSM-tree数据库引擎 LSM-Tree全称是Log Structured Merge Tree，是一种分层、有序，面向磁盘设计的数据结构，其核心思想是利用磁盘批量的顺序写要比随机写性能高的...
识别任务说明
识别任务用来扫描资产中的敏感数据，对数据进行分类分级。数据安全中心提供两种识别任务模式：系统默认任务和自定义...相关文档 查看敏感数据识别结果 配置识别模板 支持的数据库类型 支持识别的原子模型 数据扫描会影响我的数据库性能吗？
- 产品推荐
- 这些文档可能帮助您