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二级索引原理 二级索引的实现其实就是创建一张隐式的表，该表的Primary Key是创建索引的列，该表的值是原表的Primary Key。
查询HBase全局二级索引信息 功能简介 通过调用“org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.GlobalIndexAdmin”中的方法进行HBase全局二级索引的管理，该类中listIndices用于查询索引信息，可以获取当前用户表所有相关索引的定义及索引状态
查询HBase全局二级索引信息 场景介绍 用户可以使用全局二级索引工具批量查看某个数据表相关索引的定义及状态。
增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 MongoDB/DDS增量迁移 父主题： 进阶实践
在已有存量数据的表上创建全局二级索引，需要创建索引预分区，防止索引表出现热点，索引表数据的rowkey由索引列构成，并且包含分隔符，格式为“\x01索引值\x00”，因此预分区需要指定成对应格式，例如，当使用id列和age列作为索引列时，两个列均为整数，使用id列完成预分区，可以指定索引表预分区点为
HetuEngine基本原理 HetuEngine简介 HetuEngine是自研高性能交互式SQL分析及数据虚拟化引擎。与大数据生态无缝融合，实现海量数据秒级交互式查询；支持跨源跨域统一访问，使能数据湖内、湖间、湖仓一站式SQL融合分析。
Local索引分区重建/不可用 使用ALTER INDEX PARTITION可以设置Local索引分区是否可用。 使用ALTER TABLE MODIFY PARTITION可以设置分区表上指定分区的所有索引分区是否可用。
查询HBase全局二级索引信息 功能简介 通过调用“org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.GlobalIndexAdmin”中的方法进行HBase全局二级索引的管理，该类中listIndices用于查询索引信息，可以获取当前用户表所有相关索引的定义及索引状态
什么是成本单元，工作原理是什么？ 成本单元是一种基于规则引擎自动归集客户成本的工具。客户可以根据关联账号、产品类型、账单类型、成本标签、企业项目甚至是其他成本单元自定义条件规则，将名下的成本按照实际需求归集到有意义的分类。
Local索引分区重建/不可用 使用ALTER INDEX PARTITION可以设置Local索引分区是否可用。 使用ALTER TABLE MODIFY PARTITION可以设置分区表上指定分区的所有索引分区是否可用。
基于全局二级索引查询HBase表数据 功能简介 添加了全局二级索引的用户表，在使用索引条件进行查询时，可以转换为对索引表的范围查询，性能高于针对无二级索引用户表的数据查询。
基于全局二级索引查询HBase表数据 功能简介 添加了全局二级索引的用户表，在使用索引条件进行查询时，可以转换为对索引表的范围查询，性能高于针对无二级索引用户表的数据查询。
例如： 如果有col1上的索引，可以将此索引作为候选索引，因为col1是此索引的第一列也是唯一的列；如果在col1和col2上有另一个索引，可以将此索引视为候选索引，因为col1是索引列列表中的第一列。
distinct进行去重的原理是先进行分组操作，然后从每组数据中取一条返回给客户端，分组时有两种场景： distinct的字段全部包含于同一索引：该场景下MySQL直接使用索引对数据进行分组，然后从每组数据中取一条数据返回。
说明： 快速分析的原理是对搜索命中的日志采样10万条进行数据统计，不是全量统计。 快速分析的字段长度最大为2000字节。 快速分析字段展示前100条数据。 操作 单击，删除添加的自定义字段。 图1 批量配置 完成后，单击“确定”。
集群索引插入数据失败 问题现象 向CSS集群索引中插入数据失败，报错如下： 问题分析 当磁盘的使用率超过95%时，Elasticsearch为了防止节点耗尽磁盘空间，自动将索引设置为只读模式。
概述 对象存储迁移服务（OMS）的原理主要基于数据复制、同步和传输技术的综合运用，旨在帮助用户高效、安全地将其他云服务商对象存储服务中的数据在线迁移至华为云OBS。 父主题： 迁移工作原理
样例功能说明 样例重点介绍全局二级索引的创建、状态修改、删除、以及基于二级索引查询的实现。 父主题： HBase全局二级索引样例程序
迁移作业原理 数据迁移模型 CDM数据迁移时，简化的迁移模型如图1所示。 图1 CDM数据迁移模型 CDM通过数据迁移作业，将源端数据迁移到目的端数据源中。
IoTDB基本原理 IoTDB（物联网数据库）是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统。 Apache IoTDB采用轻量式架构，具有高性能和丰富的功能。 IoTDB从存储上对时间序列进行排序，索引和chunk块存储，大大的提升时序数据的查询性能。
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