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保密性：機(jī)密信息受到所承諾或預(yù)設(shè)的系統(tǒng)保護(hù)。 進(jìn)程完整性：系統(tǒng)處理是完整的、準(zhǔn)確的、及時(shí)的和經(jīng)授權(quán)的。 隱私性：個(gè)人信息的收集、使用、保留、披露和銷毀符合隱私聲明中的承諾以及AICPA/CICA發(fā)布的通用隱私原則中規(guī)定的標(biāo)準(zhǔn)。 本次審計(jì)由全球四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所之一的安永執(zhí)行，華為云是目前全球唯一通過全
向?qū)ο?span id="eha2msl" class='cur'>的編程語言（如Java、C++）緊密集成。 示例：常見的OODBMS包括ObjectDB、db4o和Versant。 優(yōu)點(diǎn)： 與編程語言的兼容性：與面向?qū)ο缶幊陶Z言的模型更自然地匹配，簡化了對象的存儲(chǔ)和檢索。 復(fù)雜數(shù)據(jù)模型支持：能夠處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)模型和關(guān)系。 缺點(diǎn)：
3D地圖是數(shù)字孿生世界的基礎(chǔ)。傳統(tǒng)制作3D地圖的成本，是非常高昂的。圖商需要采購價(jià)格高昂的測繪車隊(duì)，常年雇傭規(guī)模在千人左右的采集團(tuán)隊(duì)，并組織人力對采集來的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注、補(bǔ)缺。隨著AI算法、傳感器的發(fā)展，技術(shù)上已能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化程度更高的制圖流程。 華為云XR提供手機(jī)拍攝視頻的眾包建圖方案，只
imit節(jié)點(diǎn)以下的Operator級(jí)別的告警。 對于“數(shù)據(jù)傾斜”和“估算不準(zhǔn)”兩種類型告警，在某一個(gè)plan樹結(jié)構(gòu)下，只上報(bào)下層節(jié)點(diǎn)的告警，上層節(jié)點(diǎn)不再重復(fù)告警。這主要是因?yàn)檫@兩種類型的告警可能是因?yàn)榈讓佑|發(fā)上層的。例如，如果在scan節(jié)點(diǎn)已經(jīng)存在數(shù)據(jù)傾斜，那么在上層的hashagg等其他算子很可能也出現(xiàn)數(shù)據(jù)傾斜。
一個(gè)查詢語句要經(jīng)過多個(gè)算子步驟才會(huì)輸出最終的結(jié)果。由于個(gè)別算子耗時(shí)過長導(dǎo)致整體查詢性能下降的情況比較常見。這些算子是整個(gè)查詢的瓶頸算子。通用的優(yōu)化手段是EXPLAIN ANALYZE/PERFORMANCE命令查看執(zhí)行過程的瓶頸算子，然后進(jìn)行針對性優(yōu)化。 如下面的執(zhí)行過程信息中，Hashagg算子的執(zhí)行時(shí)間占總時(shí)間的：(51016-13535)/
為性能瓶頸（帶寬、存儲(chǔ)、計(jì)算等）。在進(jìn)行性能調(diào)優(yōu)的時(shí)候，應(yīng)盡量避免只能選擇第3種策略的查詢語句。 執(zhí)行語句不能下推是因?yàn)檎Z句中含有不支持下推的函數(shù)或者不支持下推的語法。一般都可以通過等價(jià)改寫規(guī)避執(zhí)行計(jì)劃不能下推的問題。 語句下推典型場景 在GaussDB優(yōu)化器中如果想要支持語句下
數(shù)據(jù)傾斜問題是分布式架構(gòu)的重要難題，它破壞了MPP架構(gòu)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)對等的要求，導(dǎo)致單節(jié)點(diǎn)（傾斜節(jié)點(diǎn)）所存儲(chǔ)或者計(jì)算的數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)大于其他節(jié)點(diǎn)，所以會(huì)造成以下危害： 存儲(chǔ)上的傾斜會(huì)嚴(yán)重限制系統(tǒng)容量，在系統(tǒng)容量不飽和的情況下，由于單節(jié)點(diǎn)傾斜的限制，使得整個(gè)系統(tǒng)容量無法繼續(xù)增長。 計(jì)算上的傾斜會(huì)嚴(yán)重影響
用在這個(gè)事件中注冊的所有過程。一個(gè)事件的觸發(fā)就導(dǎo)致了另一個(gè)模塊中的過程調(diào)用。這種風(fēng)格中的構(gòu)件是匿名的過程，它們之間交互的連接件往往是以過程之間的隱式調(diào)用來實(shí)現(xiàn)的。主要優(yōu)點(diǎn)是為軟件復(fù)用提供了強(qiáng)大的支持，為構(gòu)件的維護(hù)和演化帶來了方便；其缺點(diǎn)是構(gòu)件放棄了對系統(tǒng)計(jì)算的控制。 虛擬機(jī)風(fēng)格 解釋器
包含聚集函數(shù)的等值相關(guān)子查詢的提升 子查詢的WHERE條件中必須含有來自上一層的列，而且此列必須和子查詢本層涉及表中的列做相等判斷，且這些條件必須用AND連接。其它地方不能包含上層的列。其它限制條件如下： 子查詢中WHERE條件包含的表達(dá)式(列名)必須是表中的列。 子查詢的SELEC
長查詢或長事務(wù)將影響autovacuum對舊版本的清理，數(shù)據(jù)更新操作產(chǎn)生的舊版本將不能被及時(shí)清理。 數(shù)據(jù)訪問時(shí)，需要遍歷舊版本進(jìn)行可見性判斷，以便確定對當(dāng)前查詢快照可見的版本。長查詢或長事務(wù)持續(xù)的時(shí)間越久，不能及時(shí)清理的舊版本就越多，對訪問性能的影響也越大。極端場景下，例如考察基于較小數(shù)據(jù)量的索引點(diǎn)查吞吐的場景，舊版
賬號(hào)，登陸到它們的云控制臺(tái)，去購買和配置你需要的服務(wù)（比如 云服務(wù)器，云存儲(chǔ)，CDN等等），再為你的應(yīng)用做一些簡單的配置之后，你就可以讓你的應(yīng)用對外服務(wù)了，這比傳統(tǒng)的在企業(yè)的數(shù)據(jù)中心去部署一套應(yīng)用要簡單方便得多。而且你可以隨時(shí)隨地通過你的PC或移動(dòng)設(shè)備來控制你的資源，這就好像是云
的演進(jìn)與行業(yè)場景應(yīng)用之間形成了緊密的雙向驅(qū)動(dòng)關(guān)系，不僅加速了大模型在行業(yè)的落地應(yīng)用，還為基礎(chǔ)大模型的進(jìn)一步完善提供了源源不斷的動(dòng)力。 二是大模型中臺(tái)提供靈活、安全的行業(yè)大模型解決方案。 華為的大模型中臺(tái)不僅能同時(shí)納管盤古大模型、用戶自研的大模型，還能兼容傳統(tǒng)的小模型，實(shí)現(xiàn)了模型管
統(tǒng)計(jì)信息調(diào)優(yōu)介紹 GaussDB是基于代價(jià)估算生成的最優(yōu)執(zhí)行計(jì)劃。優(yōu)化器需要根據(jù)analyze收集的統(tǒng)計(jì)信息進(jìn)行行數(shù)估算和代價(jià)估算，因此統(tǒng)計(jì)信息對優(yōu)化器行數(shù)估算和代價(jià)估算起著至關(guān)重要的作用。通過analyze收集全局統(tǒng)計(jì)信息，主要包括：PG_CLASS系統(tǒng)表中的relpages和reltuple
高斯數(shù)據(jù)庫相比普通的數(shù)據(jù)庫有什么優(yōu)點(diǎn)？
在開發(fā)中有使用到分析函數(shù)，只知道在處理一些復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)時(shí)能夠提供較大的幫助，簡化很多子查詢，但對于分析函數(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)還不是很了解。比如查詢性能的影響？
消息傳遞是現(xiàn)代分布式系統(tǒng)中關(guān)鍵的組件之一。Apache Kafka和ActiveMQ是兩個(gè)流行的開源消息傳遞系統(tǒng)，被廣泛應(yīng)用于構(gòu)建可靠、高吞吐量的分布式應(yīng)用程序。本文將詳細(xì)介紹Apache Kafka和ActiveMQ的主要優(yōu)點(diǎn)和典型用例，幫助讀者了解它們的特點(diǎn)和適用場景。 Apache
在執(zhí)行函數(shù)嚴(yán)格必要的時(shí)間內(nèi)支付資產(chǎn)。 只為實(shí)際使用的服務(wù)的價(jià)值付費(fèi)可以讓團(tuán)隊(duì) 專注于產(chǎn)品的開發(fā) 及其獨(dú)特的功能，而不是關(guān)注服務(wù)的成本或?qū)嵤@些服務(wù)實(shí)際上只是為了支持主要功能而集成的。 2、可擴(kuò)展性 可擴(kuò)展性是快速發(fā)展的公司的一個(gè)關(guān)鍵因素，因?yàn)?需要垂直或水平的基礎(chǔ)設(shè)施擴(kuò)展。一
183.什么是云桌面。有什么優(yōu)點(diǎn)？答案：云桌面就是把用戶桌面以虛擬化的方式運(yùn)行在服務(wù)器上，集中部署在數(shù)據(jù)中心里，用戶通過各種類型的終端，利用虛擬交付技術(shù)去訪問個(gè)人桌面，傳輸的只是遠(yuǎn)端桌面的虛擬圖像，數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)中心，從而達(dá)到個(gè)人電腦的使用效果。優(yōu)勢：1、集中部署,減少維護(hù)，
微服務(wù)架構(gòu)是一種面向服務(wù)的架構(gòu)風(fēng)格，它將一個(gè)大型應(yīng)用程序拆分成一系列小型、自治的服務(wù)，每個(gè)服務(wù)都可以獨(dú)立開發(fā)、部署和擴(kuò)展。微服務(wù)架構(gòu)在近年來逐漸成為軟件開發(fā)領(lǐng)域的熱門話題。本文將詳細(xì)探討微服務(wù)架構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，幫助讀者更好地了解和評估微服務(wù)架構(gòu)在實(shí)際項(xiàng)目中的應(yīng)用。 微服務(wù)架構(gòu)的優(yōu)點(diǎn) 1. 高度可擴(kuò)展性
長查詢或長事務(wù)將影響autovacuum對舊版本的清理，數(shù)據(jù)更新操作產(chǎn)生的舊版本將不能被及時(shí)清理。 數(shù)據(jù)訪問時(shí)，需要遍歷舊版本進(jìn)行可見性判斷，以便確定對當(dāng)前查詢快照可見的版本。長查詢或長事務(wù)持續(xù)的時(shí)間越久，不能及時(shí)清理的舊版本就越多，對訪問性能的影響也越大。極端場景下，例如考察基于較小數(shù)據(jù)量的索引點(diǎn)查吞吐的場景，舊版
