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  • pdf文档 深度揭秘Greenplum开源数据库透明加密

    In DATABASE 工作流程 GPDB透明加密解析 KMS Master key Disk Memory Major key (Encrypted) Disk Memory/Client Object key (Encrypted) Data (Encrypted) Object key (Encrypted) Data (Encrypted) 工作流程 GPDB透明加密解析 key (Decrypted) Cached Data (Encrypted) Object key (Encrypted) Data (Encrypted) 系统域认证+二进制文件证书认证 工作流程 GPDB透明加密解析 KMS Master key Disk Memory Major key (Encrypted) Disk Memory/Client Object key Cached Object key (Decrypted) Cached Data (Encrypted) Object key (Encrypted) Data (Encrypted) 工作流程 GPDB透明加密解析 KMS Master key Disk Memory Major key (Encrypted) Disk Memory/Client Object key
    0 码力 | 48 页 | 10.19 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 TiDB v6.1 中文手册

    在使用乐观事务并开启事务重试的情况下,默认限制 5000,可通过stmt-count-limit 调整 2.8 TiDB 社区荣誉列表 每一位贡献者都是推动 TiDB 健壮发展的重要成员,我们感谢所有为 TiDB 提交代码、撰写或翻译文档的贡献者。 2.8.1 TiDB 开发者 TiDB 开发者为 TiDB 的新功能开发、性能优化、稳定性保障做出了贡献。以下链接包含了 TiDB 相关 repo 的贡献 者名单: • pingcap/tidb tidb-incubator/TiBigData • ti-community-infra 2.8.2 TiDB 文档写作者和译员 TiDB 文档写作者和译员为 TiDB 及相关项目撰写文档、提供翻译。以下链接包含了 TiDB 文档相关 repo 的贡献者 名单: • pingcap/docs-cn • pingcap/docs • pingcap/docs-tidb-operator • online-ddl 的影响 当开启online-ddl特性后,DM 同步 gh-ost 或 pt-osc 工具所产生的 DDL 语句将会发生一些变化: 上游 gh-ost 或 pt-osc 工具工作流如下: • 根据 DDL 目标表 (real table) 的表结构新建一张镜像表 (ghost table); • 在镜像表上应用变更 DDL; • 将 DDL 目标表的数据同步到镜像表;
    0 码力 | 3572 页 | 84.36 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 Apache ShardingSphere v5.5.0 中文文档

    419 影子算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 420 SQL 翻译 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 422 分片审计算法 . . . 方言难于标准化,工程师需要针对不同种类的数据库使用 不同的方言,缺乏统一化的查询平台。 将不同类型的数据库方言自动翻译为后端数据库所使用的方言,让工程师可以使用任意一种数据库方言 访问所有的后端异构数据库,可以极大的降低开发和维护成本。 8.4.3 目标 SQL 方言的自动翻译,是 Apache ShardingSphere 数据库网关希望达成的主要目标。 8.4.4 应用场景 随着业务 之外,还会有一些自己独有的语法,这 就称之为方言,不同的数据库产品,也可能会有不同的 SQL 方言。 8.4.6 使用限制 Apache ShardingSphere 的 SQL 方言翻译处于实验阶段。 目前仅支持 MySQL/PostgreSQL 的方言自动翻译,工程师可以使用 MySQL 的方言和协议,访问 PostgreSQL 数据库,反之亦然。 8.5 流量治理 8.5.1 背景 随着数据规模的不断膨胀,
    0 码力 | 557 页 | 4.61 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 NetBackup™ for SQLite 管理指南: Windows 和 Linux - 版本:10.2

    版本,以便成功执行备份和 还原操作。 此外,代理还支持: ■ 验证备份。 ■ 查询备份和还原。 ■ 从目录库文件中删除备份信息。 ■ 重定向还原。 1 NetBackup for SQLite 工作流程 代理创建存在单个数据库文件的卷的快照。适用于 Windows 的卷影复制服务 (VSS) 或适用于 Linux 的逻辑卷管理器 (LVM) 创建 SQLite 数据库的快照。 代理装入快照,将文件复制到 backup 命令使用 -S、-P、-d 和 -s 作为必需参数启动备份操作。对 于 Linux LVM 配置系统,参数 -z 是必需参数。 3 图 3-1 NetBackup for SQLite 备份工作流程 连接到 SQLite 数据库 并准备创建快照 存储单元 NetBackup 主服务器 NetBackup 介质服务器 NetBackup XBSA 快照 VSS/LVM SQLite 2 快照创建 3 发送要备份的 SQLite 数据 4 SQLite 数据 已备份 5 已返回备份状态 NetBackup 客户端 NetBackup for SQLite 备份工作流程 启动备份时,NetBackup 客户端 (nbsqlite) 创建一个快照,装入该快照,将文件 复制到 XBSA 数据对象中。然后,代理将文件发送到 NetBackup XBSA 接口。 NetBackup
    0 码力 | 29 页 | 675.75 KB | 1 年前
    3
  • pdf文档 Apache ShardingSphere 中文文档 5.4.1

    391 影子算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 393 SQL 翻译 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 394 分片审计算法 . . . 方言难于标准化,工程师需要针对不同种类的数据库使用 不同的方言,缺乏统一化的查询平台。 将不同类型的数据库方言自动翻译为后端数据库所使用的方言,让工程师可以使用任意一种数据库方言 访问所有的后端异构数据库,可以极大的降低开发和维护成本。 8.4.3 目标 SQL 方言的自动翻译,是 Apache ShardingSphere 数据库网关希望达成的主要目标。 8.4.4 应用场景 随着业务 之外,还会有一些自己独有的语法,这 就称之为方言,不同的数据库产品,也可能会有不同的 SQL 方言。 8.4.6 使用限制 Apache ShardingSphere 的 SQL 方言翻译处于实验阶段。 目前仅支持 MySQL/PostgreSQL 的方言自动翻译,工程师可以使用 MySQL 的方言和协议,访问 PostgreSQL 数据库,反之亦然。 8.5 流量治理 8.5.1 背景 随着数据规模的不断膨胀,
    0 码力 | 530 页 | 4.49 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 Apache ShardingSphere 中文文档 5.3.2

    373 影子算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 375 SQL 翻译 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 377 分片审计算法 . . . 方言难于标准化,工程师需要针对不同种类的数据库使用 不同的方言,缺乏统一化的查询平台。 将不同类型的数据库方言自动翻译为后端数据库所使用的方言,让工程师可以使用任意一种数据库方言 访问所有的后端异构数据库,可以极大的降低开发和维护成本。 8.4.3 目标 SQL 方言的自动翻译,是 Apache ShardingSphere 数据库网关希望达成的主要目标。 8.4.4 应用场景 随着业务 之外,还会有一些自己独有的语法,这 就称之为方言,不同的数据库产品,也可能会有不同的 SQL 方言。 8.4.6 使用限制 Apache ShardingSphere 的 SQL 方言翻译处于实验阶段。 目前仅支持 MySQL/PostgreSQL 的方言自动翻译,工程师可以使用 MySQL 的方言和协议,访问 PostgreSQL 数据库,反之亦然。 8.5 流量治理 8.5.1 背景 随着数据规模的不断膨胀,
    0 码力 | 508 页 | 4.44 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 NetBackup™ for SQLite 管理指南: Windows 和Linux

    的版本相同,以便成功执行备份和还原操 作。 此外,代理还支持: ■ 验证备份。 ■ 查询备份和还原。 ■ 从目录库文件中删除备份信息。 ■ 重定向还原。 1 NetBackup for SQLite 工作流程 代理从 nbsqlite.conf 文件读取参数,然后启动操作。nbsqlite.conf 文件包含 必须在运行相应操作之前设置的参数。 请参见第 13 页的“nbsqlite.conf 配置文件”。 命令行上提供,但命令行上 提供的参数优先。 注意:确保 SQLite 代理和 NetBackup 的版本相同,以便成功执行备份和还原操 作。 4 图 4-1 NetBackup for SQLite 备份工作流程 连接到 SQLite 数据库 并准备创建快照 存储单元 NetBackup 客户端 NetBackup SQLite 代理 NetBackup 主服务器 NetBackup 介质服务器 读取 SQLite 数据 2 快照创建 3 发送要备份的 SQLite 数据 4 SQLite 数据已备份 5 已返回备份状态 NetBackup for SQLite 备份工作流程 启动备份时,代理创建一个快照,装入该快照,将文件复制到 XBSA 数据对象中。 然后,代理将文件发送到 NetBackup XBSA 接口。 NetBackup XBSA 接口将此数据写入由
    0 码力 | 34 页 | 777.04 KB | 1 年前
    3
  • pdf文档 Apache ShardingSphere 中文文档 5.2.0

    264 影子算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 266 SQL 翻译 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 268 4.4 错误码 . . . 方言难于标准化,工程师需要针对不同种类的数据库使用 不同的方言,缺乏统一化的查询平台。 将不同类型的数据库方言自动翻译为后端数据库所使用的方言,让工程师可以使用任意一种数据库方言 访问所有的后端异构数据库,可以极大的降低开发和维护成本。 3.5.3 目标 SQL 方言的自动翻译,是 Apache ShardingSphere 数据库网关希望达成的主要目标。 3.5.4 应用场景 随着业务 之外,还会有一些自己独有的语法,这 就称之为方言,不同的数据库产品,也可能会有不同的 SQL 方言。 3.5.6 使用限制 Apache ShardingSphere 的 SQL 方言翻译处于实验阶段。 目前仅支持 MySQL/PostgreSQL 的方言自动翻译,工程师可以使用 MySQL 的方言和协议,访问 PostgreSQL 数据库,反之亦然。 3.6 流量治理 3.6.1 背景 随着数据规模的不断膨胀,
    0 码力 | 449 页 | 5.85 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 Al原生数据库与RAG

    挑战五:定制化成本  挑战二:数据组织混乱丧失语义  挑战三:多样化查询需求  数据加工  数据库  文档结构识别  文字加工  多路召回  融合排序 RAG引擎工作流程 文档格式转换 LLM Answer 大模型答案 文档格式解析 文档布局解析 句法模版 抽取引擎 开放域 抽取系统 跨模态文档预训练模型 弹性模版 抽取引擎 跨模态文档 抽取系统 Full text Index  Zone Map  BloomFilter  PGM  Ordered Index  Inverted Index  HNSW  IVF  … 核心工作流 向量搜索 Fused Search Benchmark HW: Intel i5-12500H, 16C, 16GB OS: Ubuntu 22.04 Dataset: Sift1M,
    0 码力 | 25 页 | 4.48 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 Greenplum机器学习⼯具集和案例

    信息价值和证据权 重 成对相关性 删除⾼高度相关变量量 逻辑回归 计算 KS 分值 模型验证 ⼿手动预测 1 2 3 4 5 6 7 8 原始⼯工作流程 2017.thegiac.com 数据整理理 特征⽣生成 验证 预测 信息价值 ⽅方差膨胀 因⼦子 成对相关性 逻辑回归 Elastic Net 建模 ● < 50 个变量量,运⾏行行⼀一 次逻辑回归迭代需要 ~30 分钟 ● 376 个变量量,运⾏行行⼀一次 逻辑回归迭代需要 ~1.86 分钟 ~16x/迭代 ⼯工作流程优化 2017.thegiac.com 原始模型 改良后的模型 ● 模型精确度 = 99.7% ● 真正率(True Positive Rate) = 0% ● 模型精确度=
    0 码力 | 58 页 | 1.97 MB | 1 年前
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