自动序列化为JSON并设置ContentType ) 检查响应状态 response.raiseforstatus() print("请求成功！") print("响应JSON内容:") print(response.json()) except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"请求失败: {e}") if hasattr(e, 'response') and e.response is not None: print(f"错误状态码: {e.response.statuscode}") print(f"错误响应内容: {e.response.text}") Image文本生图 python import requests import base64 import os def generateimagesimple(prompt): """极简图像生成函数""" """ yourappkey和xirangmodelid需要替换为实际的值 """ url " headers { "Authorization": "Bearer yourappkey", "ContentType": "application/json" } data { "model": "xirangmodelid", "prompt": prompt, "n": 1, "size": "1024x1024" } try: 跳过SSL验证并发送请求 response requests.post(url, headersheaders, jsondata, timeout10) imagedata response.json()["data"][0]["b64json"] 保存图像 filename f"{prompt[:10]}.png" with open(filename, "wb") as f: f.write(base64.b64decode(imagedata)) print(f"图片已保存为: {filename}") return filename except Exception as e: print(f"错误: {str(e)}") return None 使用示例 if name "main": generateimagesimple("星空下的鲸鱼") //可替换别的文本 embedding文本向量化 python import json import requests URL " headers { "Authorization": "Bearer yourappkey", 替换为您的实际appkey "ContentType": "application/json" } data { "model": "xirangmodelid",

返回结果 返回的 VersionListing 属性如下： 属性名 类型 说明 commonPrefixes List 当请求中设置了delimiter和prefix属性时，所有包含指定的Prefix且第一次出现delimiter字符的对象key作为一组 versionSummaries List 对象版本数据，每个对象包含了Entity Tag、Key、VersionId、LastModifiedTime、Owner和Size等信息 delimiter String 与请求中设置的delimiter一致 encodingType String 返回对象版本的字符编码类型 isTruncated boolean 当为false时表示返回结果中包含了全部符合本次请求查询条件的对象版本信息，否则只返回了数量为MaxKeys个的对象版本信息 marker String 与请求中设置的Marker一致 maxKeys int 本次返回结果中包含的对象版本数量的最大值 bucketName String 执行本操作的桶名称 nextMarker String 当返回结果中的IsTruncated为true时，可以使用NextMarker作为下次查询的Marker，继续查询出下一部分的对象信息 prefix String 与请求中设置的prefix一致 解冻归档对象 功能说明 当需要下载归档类型的对象时，通常不能直接读取，需要先进行解冻，并等待解冻完成后才可以读写该对象。您可以使用 restoreObject 接口解冻归档对象。 代码示例 下面的代码示例演示了如何使用restoreObject函数对归档对象进行解冻： java public void restoreObject() { System.out.println("restoreObject"); String key "ExampleObject.txt"; RestoreObjectRequest req new RestoreObjectRequest(bucket, key); ​ RestoreObjectResult ret s3Client.restoreObjectV2(req); System.out.println(ret); }

设置 说明 关机方式 关机：正常关机流程。但为避免关机失败，当您选择关机时，普通关机超时会自动执行强制关机操作。 强制关机：等同于断电处理，可能丢失云主机操作系统中未写入磁盘的数据。 关机模式 普通关机模式：普通关机后保留计算、存储、网络资源。 节省关机模式：节省关机后，计算资源 (CPU、内存、GPU)均被释放且不计费，其余网络、存储资源继续保留并收费。 注意 若选择节省关机模式，计算资源将被释放，当您对此类型的弹性云主机重新开机时，可能会因资源不足导致云主机实例无法正常启动。

CALL pcollatepinyin(); NOTICE: 严 > 丰 CALL teledb 变量赋值 plaintext teledb CREATE OR REPLACE PROCEDURE psetval() AS $$ DECLARE 定义时赋值 vint1 integer 1; 使用 :兼容于plsql vint2 integer : 1; vtxt1 text; vfloat float8; 使用查询赋值 vrelname text (select relname FROM pgclass LIMIT 1); vrelpages integer; vrec RECORD; BEGIN 在函数体中赋值 vtxt1 'teledbpg'; vfloat random(); 使用查询赋值的另一种方式 SELECT relname,relpages INTO vrelname,vrelpages FROM pgclass ORDER BY random() LIMIT 1; RAISE NOTICE 'vrelname % , relpages %',vrelname,vrelpages; END; $$ LANGUAGE plpgsql; CREATE PROCEDURE teledb CALL psetval(); NOTICE: vrelname pgtoast17220index , relpages 1 CALL teledb BULK COLLECT BULK COLLECT 将一个查询结果集保存起来。 示例1 plaintext teledb create table t5(f1 integer,f2 varchar(10)); CREATE TABLE teledb insert into t5 values(1,'teledbpg1'); INSERT 0 1 teledb insert into t5 values(2,'teledbpg2'); INSERT 0 1 teledb create or replace procedure pbulkcollect() AS $$ declare TYPE t5list IS TABLE OF t5.f2%TYPE; t5s t5list; BEGIN SELECT f2 BULK COLLECT INTO t5s FROM t5; FOR i IN t5s.FIRST .. t5s.LAST LOOP raise notice '%',t5s[i]; END LOOP; END $$language plpgsql; NOTICE: type reference t5.f2%TYPE converted to character varying CREATE PROCEDURE teledb CALL pbulkcollect(); NOTICE: teledbpg1 NOTICE: teledbpg2 CALL 示例2 plaintext teledb

select count(1) from teledbpg1; count 1000000 (1 row) Time: 57.713 ms teledb create materialized view countview as select count(1) as num from teledbpg1; SELECT 1 Time: 107.264 ms teledb select num from countview; num 1000000 (1 row) Time: 0.548 ms 性能提高上百倍。 有数据变化时刷新方法。 plaintext teledb insert into teledbpg1 select t,md5(random()::text) from generateseries(1,1000000) as t; INSERT 0 1000000 Time: 2817.703 ms (00:02.818) teledb select count(1) from teledbpg1; count 2000000 (1 row) Time: 147.231 ms teledb refresh materialized view countview; REFRESH MATERIALIZED VIEW Time: 259.462 ms teledb select num from countview; num 2000000 (1 row) Time: 0.555 ms 7. 建议复杂的统计查询可以尝试窗口函数。 8. 两表join时尽量的使用分布key进行join。 9. 分布键用唯一索引代替主键 plaintext teledb create unique index toididuidx on toids using btree(id); CREATE INDEX 因为唯一索引后期的维护成本比主键要低很多。 10. 分布键无法建立唯一索引则要建立普通索引，提高查询的效率。 plaintext teledb create index toidsnameidx on toids using btree(name); CREATE INDEX 这样两表在join查询时返回少量数据时的效率才会高。 11. 不要对字段建立外键 目前TeleDB还不支持多DN 外键约束。

计费周期 按需计费GeminiDB Influx实例按秒计费，每一个小时整点结算一次费用（以GMT+8时间为准），结算完毕后进入新的计费周期。计费的起点以GeminiDB Influx实例创建成功的时间点为准，终点以实例删除时间为准。 说明 实例从创建到启动需要一定时长，计费的起点是创建成功的时间点，而非开始创建的时间。您可以在实例详情页“基本信息”页签查看这个时间，创建成功的时间点对应界面上的“创建时间”。 例如，您在8:45:30购买了一个按需计费的GeminiDB Influx实例，相关资源包括计算资源（vCPU和节点数量）、存储容量和备份存储，然后在8:55:00将其删除，则计费周期为8:00:00 9:00:00，在8:45:30 8:55:30间产生费用，该计费周期内的计费时长为600秒。 计费示例 假设您在2023/04/18 9:59:30购买了一个按需计费实例（规格：2vCPUs 8GB，节点数量：3，存储容量：100GB，备份存储：110GB（赠送100GB，后续收费空间10GB），冷存储空间容量：500GB），计费资源包括计算资源（vCPU和节点数量）和存储容量，然后在2023/04/18 10:45:46将其删除，则： 第一个计费周期为9:00:00 10:00:00，在9:59:30 10:00:00间产生费用，该计费周期内的计费时长为30秒。 第二个计费周期为10:00:00 11:00:00，在10:00:00 10:45:46间产生费用，该计费周期内的计费时长为2746秒。 10:00:00 10:45:00期间，使用免费备份空间。 10:45:00 10:45:46期间，使用计费备份空间10GB，计费时长46秒。 您需要为每个计费周期付费，各项GeminiDB Influx实例单独计费，计费公式如表2所示。产品价格详情中标出了实例的每小时价格， 您需要将每小时价格除以3600 ，得到每秒价格。 表2 计费公式 资源类型 计费公式 计算资源（vCPU和节点数量） 实例规格单价 计费时长 存储容量 存储容量单价 购买时长 备份空间 备份空间单价 计费时长 ( 备份容量 存储空间)(GB)说明计费时长：备份超过免费空间大小的使用时长。 冷存储空间 存储空间单价 购买时长 存储空间(GB) 公网流量 按固定带宽值采用阶梯计费l 0Mbit/s~5Mbit/s（含）：均为一个统一的单价l 大于5Mbit/s：按每Mbit/s计费 图3给出了上述示例配置的费用计算过程。 注意 图中价格仅供参考，实际计算请以云数据库 GeminiDB价格详情中的价格为准。 在按需付费模式下，价格计算器上的金额如果遇小数点，则保留小数点后两位，第三位四舍五入。如遇四舍五入后不足￥0.01，则按￥0.01展示。 图3 按需计费GeminiDB Influx费用计算示例

包周期到期后如何解冻资源？ 若您在到期后15天内续费，自资源续订解冻开始，计算新的服务有效期，按照新的服务有效期计算费用； 表：按需欠费资源冻结处理机制 产品类型 保留期 超过保留期 ::: 计算、存储、网络、数据库类产品 15天 存储数据将被删除、云服务资源将被释放 终端类产品 7天 存储数据将被删除、云服务资源将被释放 是否支持退订？ 如果您有退订的需求，可以进行登录天翼云管理中心或产品控制台进行退订操作。天翼云目前支持7天无理由全额退订和非七天无理由退订以及其他退订，详细规则请参考文档费用中心退订 客户（天翼云用户）可根据需要，在符合天翼云退订规则的前提下，灵活退订资源。目前退订包含七天无理由全额退订和非七天无理由退订以及其他退订。 七天无理由全额退订。新购资源实例（不包含进行了续订、规格升级、扩容、操作系统变更、按需计费转包周期等操作的资源）在满足以下全部条件的前提下，享受七天无理由全额退订： 在资源开通的7天内发起退订； 发起退订操作的账号（“退订账号”）七天无理由全额退订次数不超过3次（每账号享有3次七天无理由全额退订次数）； 同一用户累计使用的七天无理由全额退订次数不超过15次。其中，同一用户是指：根据不同天翼云账号在注册、登录、使用中的关联信息，关联信息相同天翼云判断其实际为同一用户。关联信息举例：同一名称、同一邮箱、同一负责人证件、同一手机号、同一设备、同一IP地址等（包括已注销的账号）。 客户同意天翼云使用上述信息核查同一用户情况 。 成套资源退订属于退订一个资源实例，记为1次退订。

本文介绍了主备实例的资费信息。 说明 天翼云关系数据库PostgreSQL版因不同地域成本有所区别，因此对Ⅰ类型资源池和Ⅱ类型资源池的价格有所区分。 本次价格调整及包年折扣变更主要针对Ⅱ类型资源池，将分为通用型和独享型两种类型，两种类型价格不同，独享型包含计算增强型和内存优化型。 Ⅰ类型资源池价格及优惠维持不变，不区分主机类型。 具体资源池类型请见 Ⅱ类型资源池资费 天翼云提供了多种规格的PostgreSQL主备实例，区分通用型和独享型（独享型包含计算增强型和内存优化型）。 通用型 CPU（核） 内存（GB） 按需标准价格(元/小时) 包月标准价格(元/月) 2 4 0.83 406 2 8 1.07 520 4 8 1.65 805 4 16 2.05 1000 8 16 3.24 1575 8 32 4.11 2000 16 32 5.95 2897 16 64 7.74 3768 32 64 11.68 5684 32 128 15.95 7761 独享型（包含计算增强型和内存优化型） CPU（核） 内存（GB） 按需标准价格(元/小时) 包月标准价格(元/月) 2 4 1.13 550 2 8 1.44 700 2 16 1.77 860 4 8 2.22 1080 4 16 2.86 1390 4 32 3.53 1720 8 16 4.44 2160 8 32 5.55 2700 8 64 7.07 3440 16 32 8.88 4320 16 64 10.89 5300 16 128 14.14 6880 32 64 17.7 8616 32 128 21.58 10500 32 256 28.27 13760 64 128 35.51 17280 64 256 43.15 21000 64 512 55.48 27000 96 192 47.66 23195 96 384 64.4 31343 96 768 83.66 40716 128 256 66.91 32565 128 512 83.76 40765 128 1024 110.96 54000 192 384 95.32 46389 192 768 125.65 61150 192 1536 188.74 91853

本文介绍RDSPostgreSQL一主两备实例的资费信息。 说明 天翼云关系数据库PostgreSQL版因不同地域成本有所区别，因此对Ⅰ类型资源池和Ⅱ类型资源池的价格有所区分。 本次价格调整及包年折扣变更主要针对Ⅱ类型资源池，将分为通用型和独享型两种类型，两种类型价格不同，独享型包含计算增强型和内存优化型。 Ⅰ类型资源池价格及优惠维持不变，不区分主机类型。 具体资源池类型请见 Ⅱ类型资源池资费 天翼云提供了多种规格的PostgreSQL一主两备实例，区分通用型和独享型（独享型包含计算增强型和内存优化型）。 通用型 CPU（核） 内存（GB） 按需标准价格(元/小时) 包月标准价格(元/月) 2 4 1.11 540 2 8 1.45 705 4 8 2.22 1080 4 16 2.96 1440 8 16 4.50 2190 8 32 5.92 2880 16 32 9.99 4860 16 64 13.01 6330 32 64 23.95 11655 32 128 30.45 14820 独享型（包含计算增强型和内存优化型） CPU（核） 内存（GB） 按需标准价格(元/小时) 包月标准价格(元/月) 2 4 1.7 825 2 8 2.16 1050 2 16 2.65 1290 4 8 3.33 1620 4 16 4.28 2085 4 32 5.3 2580 8 16 6.66 3240 8 32 8.32 4050 8 64 10.6 5160 16 32 13.32 6480 16 64 16.34 7950 16 128 21.21 10320 32 64 26.63 12960 32 128 32.36 15750 32 256 42.41 20640 64 128 53.26 25920 64 256 64.73 31500 64 512 83.22 40500 96 192 74.24 36129 96 384 97.09 47250 96 768 127.23 61920 128 256 104.23 50724 128 512 129.45 63000 128 1024 166.44 81000 192 384 148.48 72261 192 768 195.73 95253 192 1536 294 143079

本章节主要对数据湖探索的作业类型、约束限制进行简单介绍。 DLI 作业类型 DLI 提供了三种作业类型： SQL作业：SQL作业为用户提供标准的SQL，兼容Spark SQL、Presto SQL（基于Presto），通过可视化界面API、JDBC、ODBC、Beeline等多种接入方式对云上异构数据源进行查询分析，兼容CSV、JSON、Parquet、Carbon、ORC等主流数据格式。 Flink作业：Flink作业是运行在公有云上的实时流式大数据分析服务作业，全托管的方式用户无需感知计算集群，只需聚焦于Stream SQL业务，即时执行作业，完全兼容Apache Flink API。 Spark作业：Spark作业可为用户提供全托管式的Spark计算服务。用户可通过可视化界面和RESTful API提交作业，支持提交Spark Core、DataSet、Streaming、MLlib、GraphX等Spark全栈作业。 约束限制 DLI配置SparkUI只展示最新的100条作业信息。 控制台界面查询结果最多显示1000条作业结果数据，如果需要查看更多或者全量数据，则可以通过该功能将数据导出到OBS获取。 导出作业运行日志需要具有OBS桶的权限，请提前在“全局配置 > 工程配置”页面配置DLI作业桶。 default队列下运行的作业或者该作业为同步作业时不支持归档日志操作。 仅Spark作业支持使用自定义镜像。 当前弹性资源池最大的计算资源 32000CUs。

您可以根据实际情况,在节点上部署Giserver、TeleMatrix等服务。 背景信息 当您创建DRDS实例后，可以根据实际情况为DRDS的某一节点部署服务，以满足业务需求，支持部署的服务说明如下： 服务 说明 GiServer 全局索引服务，用于提升非分片键查询（select语句）时的效率，避免广播查询 Migration 分片迁移服务，用于分片间的数据迁移 ZKCDC 灾备服务，用于容灾场景下数据传输服务DTS进行数据同步 TeleMatrix 复杂查询引擎（TeleMatrix），用于专注处理OLAP请求，确保分析查询的高效与准确 约束限制 目标实例节点上未运行其他服务（指GiServer、Migration、ZKCDC和TeleMatrix等服务）。如已开启其中任意一个服务，请先停止该服务，才能使用该节点开启目标服务，以保证服务可用性和流畅性，避免因同一节点同时部署多个服务导致资源崩溃。 说明 如需同时使用多个服务，您可以根据实际情况为DRDS实例部署多个节点，然后在不同节点上分别开启Migration、ZKCDC、TeleMatrix和Giserver等服务，满足业务需求。 操作步骤 1. 在天翼云官网首页的顶部菜单栏，选择产品 > 数据库 > 关系型数据库 > 分布式关系型数据库 ，进入分布式关系型数据库产品页面。然后单击管理控制台 ，进入概览 页面。 2. 在左侧导航栏，选择DRDS > 实例管理 ，进入实例列表页面。然后在顶部菜单栏，选择区域和项目。 3. 在实例列表中，找到目标实例，单击操作 列的管理 ，进入实例基本信息 页面。 4. 单击计算节点管理，进入计算节点页面。 5. 在计算节点列表中，找到目标节点，然后单击，即可在服务列表中查看节点类型（即服务）以及节点状态（服务运行状态）。 6. 配置服务。 GiServer：在节点服务列表中，找到目标服务，单击操作 列的设置 ，进入GiSever服务管理页面开启服务。详细配置，请参见开启全局索引。 Migration：在节点服务列表中，找到目标服务，单击操作 列的设置 ，进入Schema管理页面，然后在创建分片迁移任务时，选中目标节点即可自动为该节点配置并启动Migration。分片迁移操作，请参见分片迁移。 注意 当目标节点上的最后一个迁移任务被删除后，Migration服务会自动停止，无需手动操作。 ZKCDC：请进入数据传输服务DTS控制台进行配置，当您配置完毕，服务的节点状态 将会显示为运行中。 TeleMatrix：在计算节点列表中，找到目标节点，然后在操作 列选择更多 > 部署复杂查询 ，即可开启服务。具体操作，请参见管理复杂查询。

本节介绍了专属云（计算独享型）的计费规则。 1、 购买 ：本产品项目制销售，购买前需联系客户经理，如果没有客户经理可拨打天翼云客服电话4008109889咨询。 2、 续订 ：已购资源到期前需联系客户经理进行续订。 3、 退订： 本产品不支持无理由退订。

本节介绍应用市场的开通与试用流程。 管理员可以在AI云电脑（政企版）控制台的协同套件功能中选择“试用”或“开通”不同版本的应用市场服务。 1.登录AI云电脑（政企版）控制台，选择菜单“协同套件”，打开应用市场可选择开启试用，每个租户只有一次免费试用机会，试用期90天，试用版具备与旗舰版一致的完整功能，且不限制管控桌面数，可用存储为100GB。 2.在开通功能页面，可选择所需的应用市场版本、桌面数、可用存储空间等。 3.应用市场提供基础版与旗舰版，功能与价格有所差异，开通时请按需选择。 版本 功能 价格 基础版 提供企业自建应用库 免费 旗舰版 基础版功能上，提供应用分发、黑白名单管控、日志记录等 10元/台/月 4.自建应用存储空间按25GB步长增减；自建应用存储空间适用AI云电脑数据盘资源包资费：40元/100GB/月。 5.使用资源包抵扣支付开通按计算包1C2G41元/月，存储包100GB＝40元/月的价格换算抵扣，每1C2G或100GB约开通4个管控桌面，当余数不足4个桌面时按4个桌面进行资源包扣除。支持计算包和存储包组合抵扣，实际抵扣额请以开通页面为准。 举例：开通旗舰版和7个开通桌面数，需2C4G计算包进行抵扣。 6.开通后，可根据使用需求进行版本升级、扩容、续订、退订等操作，并可在应用市场菜单中使用和配置相关功能。

扣分项 含义 扣分子项 条件 分数计算规则 内存使用率（memUsage） 一天的平均内存使用率。 严重事件 memUsage>90% min[3 + (memUsage0.9)50, 10] 内存使用率（memUsage） 一天的平均内存使用率。 警告事件 80%<memUsage<90% 1+(memUsage0.8)20 CPU使用率（cpuUsage） 一天的CPU平均使用率。 说明 多核CPU需要换算为单核进行计算。 严重事件 cpuUsage>80% min[3+(cpuUsage0.8)30,10] CPU使用率（cpuUsage） 一天的CPU平均使用率。 说明 多核CPU需要换算为单核进行计算。 警告事件 70%<cpuUsage<80% 1+(cpuUsage0.7)20 空间使用率（spaceUsage） （已使用空间的平均值/总空间）100%。 严重事件 spaceUsage > 90% min[3+(spaceUsage0.9)40,10] 空间使用率（spaceUsage） （已使用空间的平均值/总空间）100%。 警告事件 70%<spaceUsage<90% 1+(spaceUsage0.7)20 连接使用率（connectionRate） 一天内连接数的平均值/最大允许的连接数。 严重事件 connectionRate>80% 3 连接使用率（connectionRate） 一天内连接数的平均值/最大允许的连接数。 警告事件 70%<connectionRate<80% 1 IOPS使用率（iopsUsage） （一天内IOPS的平均值/最大允许IOPS值）100%。 严重事件 iopsUsage>90% 5 IOPS使用率（iopsUsage） （一天内IOPS的平均值/最大允许IOPS值）100%。 警告事件 70%<iopsUsage<90% 3 活跃会话（threadRunning） 一天内产生的活跃会话的个数。 严重事件 threadRunning>min(4cpuCores+8,96) 9 活跃会话（threadRunning） 一天内产生的活跃会话的个数。 警告事件 threadRunning>min(2cpuCores+8,64) 3 慢SQL数量（slowSqlCount） 一天内产生的慢SQL的总条数。 严重事件 slowSqlCount>500 18+(slowSqlCount10)/30 慢SQL数量（slowSqlCount） 一天内产生的慢SQL的总条数。 警告事件 100<slowSqlCount<500 4+(slowSqlCount100)/30 慢SQL数量（slowSqlCount） 一天内产生的慢SQL的总条数。 优化事件 0

本文介绍RDS PostgreSQL单机实例的资费信息。 说明 天翼云关系数据库PostgreSQL版因不同地域成本有所区别，因此对Ⅰ类型资源池和Ⅱ类型资源池的价格有所区分。 本次价格调整及包年折扣变更主要针对Ⅱ类型资源池，将分为通用型和独享型两种类型，两种类型价格不同，独享型包含计算增强型和内存优化型。 Ⅰ类型资源池价格及优惠维持不变，不区分主机类型。 具体资源池类型请见 Ⅱ类型资源池资费 天翼云提供了多种规格的PostgreSQL单机实例，区分通用型和独享型（独享型包含计算增强型和内存优化型）。 通用型 CPU（核） 内存（GB） 按需标准价格(元/小时) 包月标准价格(元/月) 2 4 0.31 150 2 8 0.38 185 4 8 0.74 360 4 16 0.99 480 8 16 1.50 730 8 32 1.97 960 16 32 3.33 1620 16 64 4.34 2110 32 64 7.98 3885 32 128 10.15 4940 独享型（包含计算增强型和内存优化型） CPU（核） 内存（GB） 按需标准价格(元/小时) 包月标准价格(元/月) 2 4 0.57 275 2 8 0.72 350 2 16 0.88 430 4 8 1.11 540 4 16 1.43 695 4 32 1.77 860 8 16 2.22 1080 8 32 2.77 1350 8 64 3.53 1720 16 32 4.44 2160 16 64 5.45 2650 16 128 7.07 3440 32 64 8.88 4320 32 128 10.79 5250 32 256 14.14 6880 64 128 17.75 8640 64 256 21.58 10500 64 512 27.74 13500 96 192 24.75 12043 96 384 32.36 15750 96 768 42.41 20640 128 256 34.74 16908 128 512 43.15 21000 128 1024 55.48 27000 192 384 49.49 24087 192 768 65.24 31751 192 1536 98 47693

本文解释平台用量查询的流量与日志统计的流量差异产生的原因。 直播控制台上可查询带宽流量等统计数据，该数据同时也应用于生成计费账单，其流量会比基于访问日志统计的流量偏多。 原因是日志中记录的流量数据是基于应用层日志中响应消息头+响应body体统计出的流量。而在实际网络请求中产生的网络流量，由于存在TCP/IP包头消耗和TCP重传，要比应用层统计到的流量数据高出7%~15%。因此按照业界标准，应用于账单的计费值会比基于访问日志计算得出的计费值上浮10%。 TCP/IP包头的消耗 HTTP请求是基于TCP/IP协议的，数据包是TCP/IP协议通信传输中的数据单位，我们在使用基于TCP/IP协议的网络时，网络中传递的其实就是数据包。每个数据包的大小最大是1500字节，这1500字节中包括了TCP和IP协议组成的40个字节的包头，这两个协议包头其实也会产生流量，但是却无法被应用层统计到，因此这40个字节的流量就不会被统计到日志里，这部分的流量会占到我们通过日志计算出流量的2.74%（40/1460）以上，即3%左右。 TCP重传 根据互联网中网络的负载情况，通常情况下，会有接近3%~10%的数据包会因为网络堵塞、设备故障等各种异常情况被丢弃。发生丢包后，服务器会对丢弃的数据包进行重传，这部分的具体操作是由内核层的协议栈处理完成的，所以应用层无法进行统计，因此在一定程度上也会造成日志统计与实际网络响应流量的差异。 综上所述，天翼云视频直播产品取平均值10%作为网络层额外消耗的流量比例，即应用于账单的计费值会比基于访问日志计算得出的计费值上浮10%。

本页面介绍了如何从本地数据迁移至云数据库ClickHouse。 前提条件 1. 创建了目标云数据库ClickHouse实例。详细的操作步骤，请参考创建实例。 2. 创建了用于目标云数据库ClickHouse集群的数据库账号和密码。详细的操作步骤，请参考创建账号。 从clickHouseclient导入详细示例 假设有一个本地的CSV文件包含以下数据： data.csv: 1,John,Doe 2,Jane,Smith 3,Michael,Johnson 现在要将这些数据导入到云数据库ClickHouse的表 users中，该表包含 id、firstname和 lastname列。 1. 准备本地数据文件：创建一个名为 data.csv的文本文件，并将上述数据复制粘贴到文件中。 2. 打开终端或命令提示符：在计算机上打开终端或命令提示符窗口。 3. 运行clickhouseclient：在终端或命令提示符中输入以下命令，并按回车键运行clickhouseclient： clickhouseclient h port user password 4. 连接到云数据库ClickHouse：在clickhouseclient中输入以下命令并按回车键，将其连接到目标数据库： use yourdatabasename; 其中，yourdatabasename是要导入数据的目标数据库的名称。 5. 创建目标表（如果需要）：如果目标数据库中还没有适合导入数据的表，可以使用以下命令创建一个新表： CREATE TABLE users ( id Int32, firstname String, lastname String ) ENGINE MergeTree() ORDER BY id; 这将创建一个名为 users的表，包含 id、firstname和 lastname列，并使用MergeTree存储引擎进行数据存储。 6. 导入数据：使用以下命令将本地数据导入到 users表中： INSERT INTO users FORMAT CSV WITH ( formatcsvdelimiter ',', formatcsvquotechar '"', formatcsvskipheader 0 ) SELECT toInt32(column1), column2, column3 FROM file('data.csv'); 这个命令将读取 data.csv文件中的数据，并将其插入到 users表中。FORMAT CSV指定了数据文件的格式为CSV， formatcsvdelimiter指定了CSV文件中的字段分隔符为逗号，formatcsvquotechar指定了字段的引号字符为双引号，formatcsvskipheader指定了跳过CSV文件的首行标题。 SELECT语句用于指定要插入的数据列，并通过 toInt32()函数将 id列转换为整数类型。 file('data.csv')用于读取数据文件，这里的路径可以根据实际情况进行调整。 7. 执行导入命令：在clickhouseclient中输入导入数据的INSERT语句，并按回车键执行导入操作。导入过程可能需要一些时间，具体时间取决于数据量的大小和系统性能。 完成上述步骤后，数据将成功导入到云数据库ClickHouse的 users表中。您可以通过查询 SELECT FROM users来验证导入的数据是否正确。 上述步骤只是一个示例，实际操作可能因数据库和数据文件的结构而有所不同，您需要根据您的实际情况和表结构进行相应的调整。

天翼云弹性云主机为您提供优质的服务体验,本文带您了解弹性云主机的产品优势。 快捷易用，动态调整计算资源 即开即用：无论一台还是百台，均可在几分钟内开通使用； 大规模开通：通过调用云主机API，可在十分钟内开通千台实例； 弹性伸缩：提供弹性伸缩服务，可根据业务灵活调整云主机数量。 配置丰富，支持根据业务按需选购 多种实例规格：提供通用计算型、计算增强型、内存优化型、GPU型等多种规格，同时支持规格升级，面向各类场景满足用户的实时需求； 多种存储类型：支持单独购买云硬盘挂载到云主机上，并提供多种存储类型，满足不同的 I/O 性能要求。 专有网络，可灵活自定义网络空间 通过隧道技术实现100%二层网络隔离，满足不同行业客户的安全隔离需要； 基于安全组和访问ACL进行三层以上网络双重访问控制，满足行业用户的网络安全规范； 自定义子网网段划分、IP地址及路由策略，按需配置，即开即通； 支持专线、VPN等多种方式接入云端。 安全稳定，多重防护保障数据可靠性 高达99.9999999%的数据持久性； 云硬盘采用三副本技术，支持云硬盘自动备份，进一步保障数据安全性； 提供云主机安全、网站安全服务等精细化专业防护能力。

本文主要介绍应用监控与Prometheus监控的计费说明。 目前天翼云应用性能监控包括应用监控与Prometheus监控。开通应用性能监控APM不收取费用，开通后即可使用应用监控与Prometheus监控能力，使用过程中将按照各计费项进行计费。 其中应用监控提供按量付费与资源包模式，Prometheus监控提供按需计费模式。 说明 Prometheus监控仅对自定义指标收取指标上报费用，对云容器引擎的基础指标不收取上报费用，且提供免费15天存储。 目前容器基础指标存储时间默认为15天，因此默认情况下，在云容器引擎中开启Prometheus基础指标监控不会产生额外费用，请放心使用。若额外开启自定义指标监控，请参考下文计费说明。 应用监控计费说明 按需计费 若以Javaagent方式接入，则按照以下方式进行按需计费： 总费用 Agent数量 按需计费单价时间 计费项 单位 免费额度 价格 探针时 agenthour 每月提供2200agenthour的免费额度 0.2元 注意 一个探针使用一小时收费0.2元，一天需支付4.8元。调用链数据默认存储1个月，指标数据默认存储1个月。 Agent实例使用时长不足1小时不计费。 探针时（agenthour）：1个探针可以监控1个应用实例，如一个Tomcat实例或一个Java进程。1探针时（agenthour）表示一个探针使用了1小时。 若以其他非JavaAgent方式接入,则按照以下方式进行按需计费： 总费用 上报量总费用 + 链路存储时长总费用 上报量总费用 上报数量（百万个）× 上报数量单价 链路存储时长总费用 上报数量（百万个）× 存储时长（天）× 链路储存单价 计费项 单位 免费额度 价格 Span上报量 百万个 每月提供30百万个span的免费额度 0.1元 Span存储量 百万个天 每月提供210百万个天的免费额度 0.06元 注意 产生1百万条span上报量，收费0.1元；1百万Span存储1天，收费0.06元。调用链数据默认存储1个月，指标数据默认存储1个月。 Span上报量不足1百万不计费。 Span存储量不足1百万不计费。 > Span：Trace通常指的是一个完整的调用序列，包括所有函数的调用和返回。Span则更侧重于单个函数调用或其内部逻辑的一部分，可以被视为Trace的一个子集，代表一个具体的逻辑运行单元。

本文将为您介绍如何在专属云上创建VPC 操作场景 当您创建了专属云资源池之后，可参照本文在专属云中创建VPC，用户在专属云上创建VPC时，可以拥有独立的物理服务器和网络设备，这种隔离性能提供更高级别的安全性。 前提条件 已联系专属客户经理填写业务需求单申请计算专属云，详情请参见申请计算专属云服务。 操作步骤 1. 登录控制中心。 2. 单击控制中心左上角的，选择您的专属云资源池，如华东>dectest1017。 3. 在控制台首页，选择“网络>虚拟私有云”。 4. 在网络控制台的右上角，单击“创建虚拟私有云”按钮。 5. 在虚拟私有云创建页面中，根据自身业务需求完成云主机实例的配置，包括VPC名称、VPC网段、子网名称、子网网段等。 6. 确认创建VPC信息并点击“立即创建”按钮，等待创建成功后可在网络控制台虚拟私有云处查看创建完成的VPC。

接口功能介绍 适用于计费方式为单独付费云电脑、资源包的计算增强型云电脑。 计算增强型云电脑功能请联系客户经理开通。 接口约束 无 URI POST /v3/ecs/batch/delete 路径参数 无 Query参数 参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 regionId 是 String 资源池ID。 xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx 请求参数 请求头header参数 无 请求体body参数 参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 desktopList 是 Array of Objects 云电脑列表，可设置一个或多个，最多 10 个 desktopList 表 desktopList 参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 desktopOid 是 String 云电脑ID XXXXXXXXXXXXX6925 响应参数 参数 参数类型 说明 示例 下级对象 statusCode Integer 状态码。可能值： 800：请求成功。 900：请求失败。 800 error String 错误码。 ECPC1000 message String 提示信息。 OK. returnObj Object 返回数据结构体。 returnObj 表 returnObj 参数 参数类型 说明 示例 下级对象 errorMessage String 错误信息（仅创建单独付费云电脑有效）。 batchOrderPlacementResults Array of Objects 订单信息（仅创建单独付费云电脑有效）。 batchOrderPlacementResults 表 batchOrderPlacementResults 参数 参数类型 说明 示例 下级对象 submitted Boolean 提交结果。 errorMessage String 错误信息。 orderPlacedEvents Array of Objects 订单信息。 orderPlacedEvents 表 orderPlacedEvents 参数 参数类型 说明 示例 下级对象 newOrderNo String 订单号。 submitted String 提交结果。 totalPrice String 总价格。 newOrderId String 订单id。 errorMessage String 错误信息。

设置 说明 关机方式 关机：正常关机流程。但为避免关机失败，当您选择关机时，普通关机超时会自动执行强制关机操作。 强制关机：等同于断电处理，可能丢失云主机操作系统中未写入磁盘的数据。 关机模式 普通关机模式：普通关机后保留计算、存储、网络资源。 节省关机模式：节省关机后，计算资源（CPU、内存、GPU）均被释放且不计费，其余网络、存储资源继续保留并收费。

select from toids ; id name birth city +++ 1 张三 20001201 00:00:00 北京 2 李四 19970324 00:00:00 上海 3 王五 20040901 00:00:00 广州 4 陈六 20220101 00:00:00 (4 rows) teledb select count(city) from toids; count 3 (1 row) teledb select count(1) from toids; count 4 (1 row) teledb select count() from toids; count 4 (1 row) teledb select count(id) from toids; count 4 (1 row) teledb select count((id,city)) from toids; count 4 (1 row) 4. count(distinct col) 计算某列的非 NULL 不重复数量，NULL 不被计数。 plaintext count(distinct (col1，col2，...) ) 计算多列的唯一值时，NULL 会被计数，同时 NULL 与 NULL 会被认为是相同的。 teledb select count(distinct city) from toids; count 3 (1 row) teledb select count(distinct (id, city)) from toids; count 4 (1 row) 5. 两个NULL 的对比方法。 plaintext teledb select null is not distinct from null; ?column? t (1 row)

算法名称 说明 仿真算法 根据所选的参数（若有）生成格式、语义等属性与原数据相同且符合校验规则（若有）的仿真数据。 可逆算法 根据所选的参数（若有）生成格式类似、符合校验规则（若有）且支持可逆计算的数据。 遮蔽算法 根据所选的参数（若有）对指定区域的数据内容进行替换。 水印算法 根据所选的水印信息，对数据添加水印标记，可实现数据所有权声明和数据泄漏追溯。 取整算法 根据所选的参数（若有）对数据进行取整计算。 分割算法 根据所选的参数（若有）对数据进行分割，保留指定区域的数据。 保留算法 保留原数据不做脱敏。 替换算法 使用固定值替换，注意替换的值应与原数据所在列声明的数据结构保持一致，否则会出现因数据结构不符而造成脱敏失败的情况。 置空算法 使用空值替换，注意需确认若原数据所在列要求为非空，则使用本算法会出现失败的情况。 乱序算法 打乱数据元组的顺序。 哈希算法 对数据进行哈希编码，支持输入盐值。 密码学算法 根据所选参数指定的密码学加密算法对数据进行加密。支持的加密算法有：RSA/AES/SM2/SM4。 编码算法 根据所选参数指定的编码方式对数据进行编码。支持的编码方式有：UTF8/GBK。 平均算法 对数据进行均值填充。 区间算法 根据步长对数据进行规整。 保留频次算法 对类别属性的数据（取值数目有限）进行编码，去除字段内容含义，仅保留类别区分性。适用于机器学习等数据分析中需保留标签区分性的场景。 标准化算法 对数值类型的数据进行标准化缩放，使得数据均值归为0，方差归为1。本算法脱敏后的数据基本保留数据分布类型，可后续用于常见的分类、聚类等数据分析任务。注意本算法不适合用于大量数据（建议行数为2w以下），因平台在该种情况下会批量计算，由此造成结果不准确。 归一化算法 对数值类型的数据进行归一化缩放，将数据线性缩放至[0,1]区间。本算法脱敏后的数据可限定数据范围，保留数据相对大小，剔除量纲影响，可根据分析模型和分析需求选用本算法。注意本算法不适合用于大量数据（建议行数为2w以下），因平台在该种情况下会批量计算，由此造成结果不准确。 分布重建算法 根据指定的直方图的数量对原数据分布进行估计和采样重建。本算法可以使得脱敏后的数据保留原数据的高阶统计特征，适用于对数据质量有较高要求的分析场景。注意本算法不适合用于过少量数据（建议行数为100以上），因在此种情况下会造成分布估计不准确。 添加噪声算法 根据指定的均值和标准差，对原数据添加加性高斯噪声。本算法可以使得（在参数合理配置情况下）脱敏后的数据仍满足常见信号估计和趋势分析的噪声假设，适用于序列数据，可后续用于回归拟合和预测任务。 一致性算法 根据所选的参数（若有）生成格式类似、符合校验规则（若有）且支持相同的数据在指定的表、列中在脱敏后仍保持一致。 计算关系保留算法 指定的列在脱敏后保留减法运算关系。可指定减数或被减数是否保留原值，否则会按照仿真算法重新生成。 乱序关联保留算法 指定的2个或多个列（支持至多5列）在乱序前后保留对应关系。 身份信息关联保留算法 出生日期/性别/身份证互相之间关系（根据需要）保持一致。

什么是项目？ Project用于将OpenStack的资源（计算、存储和网络资源）进行分组和隔离。Project可以是一个部门或者一个项目组。一个帐户中可以创建多个Project。

什么是项目？ Project用于将OpenStack的资源（计算、存储和网络资源）进行分组和隔离。Project可以是一个部门或者一个项目组。一个帐户中可以创建多个Project。

描述 接口名称 重排序 请求路径 功能描述 通常用于计算查询和文档之间的相关性分数。

什么是项目 ？ Project用于将OpenStack的资源（计算、存储和网络资源）进行分组和隔离。Project可以是一个部门或者一个项目组。一个帐户中可以创建多个Project。

select from toids ; id name birth city +++ 1 张三 20001201 00:00:00 北京 2 李四 19970324 00:00:00 上海 3 王五 20040901 00:00:00 广州 4 陈六 20220101 00:00:00 (4 rows) teledb select count(city) from toids; count 3 (1 row) teledb select count(1) from toids; count 4 (1 row) teledb select count() from toids; count 4 (1 row) teledb select count(id) from toids; count 4 (1 row) teledb select count((id,city)) from toids; count 4 (1 row) 4. count(distinct col) 计算某列的非 NULL 不重复数量，NULL 不被计数。 count(distinct (col1，col2，...) ) 计算多列的唯一值时，NULL 会被计数，同时 NULL 与 NULL 会被认为是相同的。 plaintext teledb select count(distinct city) from toids; count 3 (1 row) teledb select count(distinct (id, city)) from toids; count 4 (1 row) 5. 两个NULL 的对比方法。 plaintext teledb select null is not distinct from null; ?column? t (1 row)

select from toids ; id name birth city +++ 1 张三 20001201 00:00:00 北京 2 李四 19970324 00:00:00 上海 3 王五 20040901 00:00:00 广州 4 陈六 20220101 00:00:00 (4 rows) teledb select count(city) from toids; count 3 (1 row) teledb select count(1) from toids; count 4 (1 row) teledb select count() from toids; count 4 (1 row) teledb select count(id) from toids; count 4 (1 row) teledb select count((id,city)) from toids; count 4 (1 row) 4. count(distinct col) 计算某列的非 NULL 不重复数量，NULL 不被计数。 plaintext count(distinct (col1，col2，...) ) 计算多列的唯一值时，NULL 会被计数，同时 NULL 与 NULL 会被认为是相同的。 teledb select count(distinct city) from toids; count 3 (1 row) teledb select count(distinct (id, city)) from toids; count 4 (1 row) 5. 两个NULL 的对比方法。 plaintext teledb select null is not distinct from null; ?column? t (1 row)

select from toids ; id name birth city +++ 1 张三 20001201 00:00:00 北京 2 李四 19970324 00:00:00 上海 3 王五 20040901 00:00:00 广州 4 陈六 20220101 00:00:00 (4 rows) teledb select count(city) from toids; count 3 (1 row) teledb select count(1) from toids; count 4 (1 row) teledb select count() from toids; count 4 (1 row) teledb select count(id) from toids; count 4 (1 row) teledb select count((id,city)) from toids; count 4 (1 row) 4. count(distinct col) 计算某列的非 NULL 不重复数量，NULL 不被计数。 count(distinct (col1，col2，...) ) 计算多列的唯一值时，NULL 会被计数，同时 NULL 与 NULL 会被认为是相同的。 plaintext teledb select count(distinct city) from toids; count 3 (1 row) teledb select count(distinct (id, city)) from toids; count 4 (1 row) 5. 两个NULL 的对比方法。 plaintext teledb select null is not distinct from null; ?column? t (1 row)

select from toids ; id name birth city +++ 1 张三 20001201 00:00:00 北京 2 李四 19970324 00:00:00 上海 3 王五 20040901 00:00:00 广州 4 陈六 20220101 00:00:00 (4 rows) teledb select count(city) from toids; count 3 (1 row) teledb select count(1) from toids; count 4 (1 row) teledb select count() from toids; count 4 (1 row) teledb select count(id) from toids; count 4 (1 row) teledb select count((id,city)) from toids; count 4 (1 row) 4. count(distinct col) 计算某列的非 NULL 不重复数量，NULL 不被计数。 count(distinct (col1，col2，...) ) 计算多列的唯一值时，NULL 会被计数，同时 NULL 与 NULL 会被认为是相同的。 plaintext teledb select count(distinct city) from toids; count 3 (1 row) teledb select count(distinct (id, city)) from toids; count 4 (1 row) 5. 两个NULL 的对比方法。 plaintext teledb select null is not distinct from null; ?column? t (1 row)