本页介绍天翼云TeleDB数据库中窗口函数的使用方法。 窗口函数的使用 1. 环境准备 plaintext drop table if exists bills ; create table bills ( id serial not null, goodsdesc text not null, beginunit text not null, begincity text not null, pubtime timestamp not null, amount float8 not null default 0, primary key (id) ) distribute by shard(id) to group defaultgroup; COMMENT ON TABLE bills is '运单记录'; COMMENT ON COLUMN bills.id IS 'id号'; COMMENT ON COLUMN bills.goodsdesc IS '货物名称'; COMMENT ON COLUMN bills.beginunit IS '启运省份'; COMMENT ON COLUMN bills.begincity IS '启运城市'; COMMENT ON COLUMN bills.pubtime IS '发布时间'; COMMENT ON COLUMN bills.amount IS '运费'; INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'衣服','海南省','三亚市','20151005 09:32:01',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'建筑设备','福建省','三明市','20151005 07:21:22',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'设备','福建省','三明市','20151005 11:21:54',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'普货','福建省','三明市','20151005 15:19:17',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'5 0铲车，后八轮翻斗车','河南省','三门峡市','20151005 07:53:13',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'鲜香菇2000斤','河南省','三门峡市','20151005 10:38:29',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'旋挖附件38吨','河南省','三门峡市','20151005 10:48:38',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'旋挖附件35吨','河南省','三门峡市','20151005 10:48:38',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'旋挖附件39吨','河南省','三门峡市','20151005 11:38:38',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'设备','上海市','上海市','20151005 07:59:35',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'普货40吨需13米半挂一辆','上海市','上海市','20151005 08:13:59',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); 2. rownumber()返回行号，不分组 plaintext teledb

本页介绍天翼云TeleDB数据库中窗口函数的使用方法。 窗口函数的使用 1. 环境准备 plaintext drop table if exists bills ; create table bills ( id serial not null, goodsdesc text not null, beginunit text not null, begincity text not null, pubtime timestamp not null, amount float8 not null default 0, primary key (id) ) distribute by shard(id) to group defaultgroup; COMMENT ON TABLE bills is '运单记录'; COMMENT ON COLUMN bills.id IS 'id号'; COMMENT ON COLUMN bills.goodsdesc IS '货物名称'; COMMENT ON COLUMN bills.beginunit IS '启运省份'; COMMENT ON COLUMN bills.begincity IS '启运城市'; COMMENT ON COLUMN bills.pubtime IS '发布时间'; COMMENT ON COLUMN bills.amount IS '运费'; INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'衣服','海南省','三亚市','20151005 09:32:01',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'建筑设备','福建省','三明市','20151005 07:21:22',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'设备','福建省','三明市','20151005 11:21:54',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'普货','福建省','三明市','20151005 15:19:17',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'5 0铲车，后八轮翻斗车','河南省','三门峡市','20151005 07:53:13',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'鲜香菇2000斤','河南省','三门峡市','20151005 10:38:29',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'旋挖附件38吨','河南省','三门峡市','20151005 10:48:38',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'旋挖附件35吨','河南省','三门峡市','20151005 10:48:38',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'旋挖附件39吨','河南省','三门峡市','20151005 11:38:38',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'设备','上海市','上海市','20151005 07:59:35',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'普货40吨需13米半挂一辆','上海市','上海市','20151005 08:13:59',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); 2. rownumber()返回行号，不分组 plaintext teledb

本章节主要介绍 快速定位查询存储倾斜表的最佳实践。 目前提供的倾斜查询接口有函数：tabledistribution(schemaname text, tablename text) 、tabledistribution() 以及视图PGXCGETTABLESKEWNESS，客户可以根据自身业务情况来选择使用。 场景一：磁盘满后快速定位存储倾斜的表 首先，通过pgstatgetlastdatachangedtime(oid)函数查询出近期发生过数据变更的表，介于表的最后修改时间只在进行IUD操作的CN记录，要查询库内1天(间隔可在函数中调整)内被修改的所有表，可以使用如下封装函数： CREATE OR REPLACE FUNCTION getlastchangedtable(OUT schemaname text, OUT relname text) RETURNS setof record AS $$ DECLARE rowdata record; rowname record; querystr text; querystrnodes text; BEGIN querystrnodes : 'SELECT nodename FROM pgxcnode where nodetype ''C'''; FOR rowname IN EXECUTE(querystrnodes) LOOP querystr : 'EXECUTE DIRECT ON (' rowname.nodename ') ''SELECT b.nspname,a.relname FROM pgclass a INNER JOIN pgnamespace b on a.relnamespace b.oid where pgstatgetlastdatachangedtime(a.oid) BETWEEN currenttimestamp 1 AND currenttimestamp;'''; FOR rowdata IN EXECUTE(querystr) LOOP schemaname rowdata.nspname; relname rowdata.relname; return next; END LOOP; END LOOP; return; END; $$ LANGUAGE plpgsql; 然后，通过tabledistribution(schemaname text, tablename text)查询出表在各个DN占用的存储空间。 SELECT tabledistribution(schemaname,relname) FROM getlastchangedtable(); 场景二：常规数据倾斜巡检 在库中表个数少于1W的场景，直接使用倾斜视图查询当前库内所有表的数据倾斜情况。 SELECT FROM pgxcgettableskewness ORDER BY totalsize DESC; 在库中表个数非常多（至少大于1W）的场景，因PGXCGETTABLESKEWNESS涉及全库查并计算非常全面的倾斜字段，所以可能会花费比较长的时间（小时级），建议参考PGXCGETTABLESKEWNESS视图定义，直接使用tabledistribution()函数自定义输出，减少输出列进行计算优化，例如： SELECT schemaname,tablename,max(dnsize) AS maxsize, min(dnsize) AS minsize FROM pgcatalog.pgclass c INNER JOIN pgcatalog.pgnamespace n ON n.oid c.relnamespace INNER JOIN pgcatalog.tabledistribution() s ON s.schemaname n.nspname AND s.tablename c.relname INNER JOIN pgcatalog.pgxcclass x ON c.oid x.pcrelid AND x.pclocatortype 'H' GROUP BY schemaname,tablename;

移动办公、远程办公统一管控 针对企业移动办公、远程办公场景下常常被诟病的“性能慢、体验差”、“权限管理混乱、安全性差”“扩容慢、经常掉线”等问题，实现随时随地接入、就近接入，动态扩容，提升员工访问速度、稳定性，具有最小权限管控，动态行为持续评估能力，有效防社工钓鱼，限制风险范围。 高速、灵活、安全的网络接入 基于 AOne 优质的边缘网络资源和应用安全加速能力，为企业网络提供安全、高性能网络连接。 客户可以将任意位置的数据资源安全连接到边缘网络入口，通过高速通道、智能路由及安全防护技术，实现数据高速、稳定、安全的跨地域传输，帮助客户解决全球访问卡顿、延迟过高问题。 边缘节点可编程 随着互联网业务的发展，动态请求（例如搜索结果、个性化推荐等）的占比越来越大，这类多元化内容需要经过计算后再返回给用户。 AOne开发者平台提供边缘函数、边缘KV存储，当控制台上的标准配置无法满足您的业务需求时，可以尝试使用边缘函数快速编程实现。 通过JavaScript ES6标准语法和模板，积木式地组合出个性化的边缘定制配置。 在边缘节点进行计算，避免源站请求过载，从而减少源站并发和请求，使业务运行更加平滑，波动降低，同时还能降低带宽成本。 AOne开发者平台提供以下能力，帮助您个性化处理全球各地的请求： 全球部署，超低延迟 AOne开发者平台将计算从源站前置到边缘节点上，缩短物理链路耗时50%以上，就近处理客户端请求，显著降低客户端请求的响应时间，让用户获得低延迟的计算体验。 Serverless模式，高效易用 无需关注底层服务器资源，Serverless将自动分配足够的计算资源和存储资源。只需专注业务代码的开发，将业务代码发布至全球边缘节点即可完成应用部署，有效地降低开发成本。 弹性扩容 当一个区域的客户端请求数量突增时，快速启用就近的计算资源，自动完成扩容和调度。

本文介绍事件总线EventBridge产品中的典型应用场景。 场景一：函数计算触发器 事件总线提供了标准化与中心化的接入方式，支持天翼云应用及自定义应用作为事件源接入。 事件总线EventBridge对事件进行过滤，路由与转换，然后触发事件规则对应的函数，处理对应的业务逻辑。 场景二：多功能数据集成与同步 事件总线EventBridge的事件流模块适用于端到端、实时的过滤与转换流式数据。通过事件流，可轻松实现消息路由与消息同步。 场景三：应用间事件流转 应用产生的事件可以通过事件总线触发，实现应用间的流转，打破应用间的事件孤岛；事件总线EventBridge提供丰富的事件过滤与转换能力。

为确保您的天翼云账号及云资源使用安全，如非必要都应避免直接使用天翼云账号（即主账号）来访问函数计算。推荐的做法是使用IAM身份（即IAM用户和IAM委托）来访问函数计算。 IAM用户 IAM用户需要由天翼云账号（即主账号）或拥有管理员权限的IAM用户、IAM委托来创建，且必须在获得授权后才能登录控制台或使用API访问天翼云账号下的资源。 对于IAM用户的使用，建议您： 使用天翼云账号创建一个IAM用户，并为IAM用户授予管理员权限，后续使用有管理员权限的IAM用户创建并管理其他IAM用户。 将人员用户和程序用户分离。 创建IAM用户时，支持设置控制台访问 和OpenAPI调用访问两种访问方式。控制台用户使用账号密码访问云产品控制台，API用户使用访问密钥AK（AccessKey）调用API访问云资源。建议您将两个不同的使用场景分离，避免误操作导致服务受到影响。对于通过控制台访问的用户，推荐为其开启MFA多因素认证。 按需为IAM用户分配最小权限。 最小权限是指授予用户执行某项任务所需的权限，不授予其他无需用到的权限。最小授权可以避免用户操作权限过大，提高数据安全性，减少因权限滥用导致的安全风险。 不要把IAM用户的AccessKey ID和AccessKey Secret保存在工程代码中，否则可能导致AK泄露，威胁您账号下所有资源的安全。建议您使用STS或环境变量等方式获取访问授权。 满足条件时对IAM用户设置SSO单点登录功能，实现直接使用企业自有的身份登录并访问天翼云资源。

本页介绍天翼云TeleDB数据库中窗口函数的使用方法。 窗口函数的使用 1. 环境准备 drop table if exists bills ; create table bills ( id serial not null, goodsdesc text not null, beginunit text not null, begincity text not null, pubtime timestamp not null, amount float8 not null default 0, primary key (id) ) distribute by shard(id) to group defaultgroup; COMMENT ON TABLE bills is '运单记录'; COMMENT ON COLUMN bills.id IS 'id号'; COMMENT ON COLUMN bills.goodsdesc IS '货物名称'; COMMENT ON COLUMN bills.beginunit IS '启运省份'; COMMENT ON COLUMN bills.begincity IS '启运城市'; COMMENT ON COLUMN bills.pubtime IS '发布时间'; COMMENT ON COLUMN bills.amount IS '运费'; INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'衣服','海南省','三亚市','20151005 09:32:01',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'建筑设备','福建省','三明市','20151005 07:21:22',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'设备','福建省','三明市','20151005 11:21:54',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'普货','福建省','三明市','20151005 15:19:17',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'5 0铲车，后八轮翻斗车','河南省','三门峡市','20151005 07:53:13',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'鲜香菇2000斤','河南省','三门峡市','20151005 10:38:29',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'旋挖附件38吨','河南省','三门峡市','20151005 10:48:38',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'旋挖附件35吨','河南省','三门峡市','20151005 10:48:38',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'旋挖附件39吨','河南省','三门峡市','20151005 11:38:38',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'设备','上海市','上海市','20151005 07:59:35',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'普货40吨需13米半挂一辆','上海市','上海市','20151005 08:13:59',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); 2. rownumber()返回行号，不分组 teledb

功能 描述 Lowercase() 将字符串转换为小写。 Hex() 小写16进制编码。 SHA256Hash() 安全散列算法（SHA）加密散列函数。 HMACSHA256() 使用签名密钥，根据SHA256算法计算出的签名值。 Trim() 删除任何前导或尾随空格。 UriEncode() URI编码每个字节。UriEncode（）必须强制执行以下规则： 除下列字符外，其他字符进行URI编码：'A' 'Z'，'a' 'z'，'0' '9'，' '，'.'，' '和'~'。 空格字符是保留字符，必须编码为“％20”（而不是“+”）。 每个URI编码字节由'％'和两位十六进制值组成。 十六进制值中的字母必须为大写，例如“％1A”。 除了文件名之外，对正斜杠字符'/'进行编码。例如，如果文件名称为 photos/Jan/sample.jpg，则不对名称中的正斜杠进行编码。 说明 建议用户编写自己的自定义UriEncode函数，以确保您的编码可以正常工作。 以下是Java中的示例UriEncode（）函数。 public static String UriEncode(CharSequence input, boolean encodeSlash) { StringBuilder result new StringBuilder(); for (int i 0; i < input.length(); i++) { char ch input.charAt(i); if ((ch > 'A' && ch < 'Z') (ch > 'a' && ch < 'z') (ch > '0' && ch < '9') ch ' ' ch '' ch '~' ch '.') { result.append(ch); } else if (ch '/') { result.append(encodeSlash ? "%2F" : ch); } else { result.append(toHexUTF8(ch)); } } return result.toString(); }

应用中心是一个集开发、部署、管理等全生命周期服务的平台,提供了Web开发、人工智能、音视频处理等丰富的Serverless应用模板。您可以一键部署预置的模板,也可以在此基础上进行二次开发以满足个性化需求。 产品优势 Serverless应用中心具有以下几点优势： 1. 从开发到运维一站式解决方案，提供快速上手、极简运维的使用体验，让您专注于具体的业务开发。 2. 支持Serverless Devs组件部署应用，您可以使用s.yaml编排业务，并一键部署到天翼云函数计算。 3. 丰富的应用模板，满足您不同编程语言或业务领域的个性化定制。 基本概念 应用模板 Serverless应用模板是一种预先设计好的具有基本功能的Serverless应用案例，允许开发者使用模板快速创建应用。 应用 Serverless应用是具体业务编排的整体资源的描述，一个应用包含Serverless函数以及函数所使用到的云服务资源、差异化部署管理的环境、部署执行的流水线。 环境 在Serverless应用中心领域，环境提供了灵活的应用差异化部署管理，您可以创建不同的环境，并为各个环境配置不同的部署资源、环境变量和流水线。 流水线 流水线提供了CI/CD能力，帮助您快速将应用源码进行编译构建，并发布到天翼云上。 产品计费 Serverless应用中心可以免费使用。但是，在部署应用时所涉及到的相关云产品服务可能会产生费用，具体的计费规则请参照相应云产品的计费说明。

监控指标 概述 本文档介绍了云工作流监控指标的取值和含义，您可以通过这些指标查看工作流的执行情况与状态转换情况。 工作流执行(次) 指标名称 指标含义 统计周期 单位 执行开始 统计周期内工作流的启动执行次数 自定义,最长14天 次 执行成功 统计周期内工作流执行完成并成功次数 自定义,最长14天 次 执行失败 统计周期内工作流执行失败次数 自定义,最长14天 次 执行超时 统计周期内工作流执行超时次数 自定义,最长14天 次 工作流状态转换(次) 指标名称 指标含义 统计周期 单位 状态转换 工作流状态转换次数，产生一个执行事件算1次 自定义,最长14天 次 执行时长(秒) 指标名称 指标含义 统计周期 单位 执行时间 统计周期内工作流的平均执行时长 自定义,最长14天 秒 接入云监控 云工作流的相关指标已接入天翼云云监控服务，通过云监控服务查看实例的相关监控指标，并可以设置相关指标的告警规则，以及告警联系人。 操作步骤 1. 登陆天翼云官网，上方选择产品，并搜索选择“云监控服务”。 2. 点击管理控制台，进入云监控服务。 3. 选择云服务监控面板中的函数计算。 4. 在函数计算监控页中选择“工作流”Tab页 5. 点击查看监控图表，可以查看到该工作流相关监控指标，可以自定义查看的时间段。 6. 点击创建告警规则，可以进行告警规则的编辑，配置相关告警通知以及告警策略。

事件总线EventBridge是天翼云提供的一款Serverless事件总线服务，支持事件在总线中路由、过滤与转换，支持天翼云服务与自定义应用以标准化、中心化的方式接入，兼容CloudEvents 1.0协议，助力分布式事件驱动架构的快速构建。 核心概念 事件总线EventBridge涉及的核心概念如下： 事件：事件源状态变化的数据记录。 事件源：事件的来源，负责生产事件。 事件目标：事件的处理终端，负责消费事件。 事件总线：事件的中转站，负责事件的中间转储。 事件规则：用于匹配特定类型的事件。当事件成功匹配时，事件会被路由到与事件规则关联的事件目标。 事件总线总体架构 事件总线EventBridge的总体架构如下图所示： 事件源：事件的来源，将天翼云服务、自定义应用、SaaS应用等应用程序产生的事件消息投递至事件总线。 事件总线：存储接收到的事件消息，并根据事件规则将事件消息路由到事件目标。 事件目标：消费事件消息。 应用场景 事件总线EventBridge的典型应用场景如下： 构建事件驱动型架构：借助事件总线EventBridge，您无需了解事件源，就可以直接筛选并发布事件。 函数计算触发器：事件总线提供了统一的事件源接入方式，为函数计算服务提供SaaS应用事件或云服务事件的标准化接入。 应用事件流转：应用产生的事件可以通过事件总线触发其它相关联的应用，从而实现事件在应用与应用之间的流转。

技术亮点 TeleChat12Bbot 在模型结构、训练数据、训练方法等方面进行了改进，在通用问答和知识类、代码类、数学类榜单上相比TeleChat7Bbot均有大幅提升。 在模型结构方面，使用小规模的模型尝试多种模型结构的组合，选择最优结构。相比TeleChat7Bbot模型，TeleChat12Bbot模型采用了词嵌入层与输出层解耦的结构，将词嵌入层和输出lm head层参数分开，有助于增强训练稳定性和收敛性。 在训练数据方面，收集了覆盖书籍、百科、新闻、政务、法律、医药、专利、论文、数学、代码等诸多方面的大量中英文数据；通过优化数据清洗策略大幅提升数据的文本干净度、观点无偏性、内容有效性、格式规范性。 在训练方法方面，使用科学数据配比学习与课程学习的方法，使用小参数模型在多种数据配比的数据上拟合，得到对各个数据集难度的先验估计；训练过程中每隔一段时间自动化评估当前模型在所有数据集上的loss，以及在评测集上的生成效果，动态提升较难学习的数据集权重，保证模型在各个数据集上都有较佳的拟合效果。 模型结构 采用标准的 Decoderonly 结构设计了 TeleChat 模型，并在模型维度做了如下的一些改进： 位置编码：我们引入了 Rotary Embedding 的位置编码方法。该方法将相对位置信息集成到 selfattention 机制中，不仅增强了模型对位置信息的捕捉能力，还具备较好的位置外推性。此外，Rotary Embedding 与 FlashAttention v2 配合使用时，能够显著提升模型的训练速度，大约提高了20%。 激活函数：为了优化模型的计算效率和性能，我们选用了 SwiGLU 激活函数来替代传统的 GELU 激活函数。同时，为了进一步减少计算量，我们将 ffnhiddensize 设置为小于原始 SwiGLU 结构中推荐的4倍隐藏层大小。这一调整有助于在保证模型性能的同时，降低计算成本。 层标准化：在模型架构中，我们采用了基于 RMSNorm 的 PreNormalization 方法。这种方法在层标准化过程中，通过引入 RMS（Root Mean Square，均方根）归一化，使得模型在训练过程中更加稳定，有助于提升收敛速度和模型性能。 词嵌入层与输出层解耦：在 TeleChat12Bbot 版本中，我们将词嵌入层和输出层的参数进行了解耦。这种设计使得词嵌入层和输出lm head层可以独立地进行优化，从而增强了模型的训练稳定性和收敛性。这一改进对于提升大模型的训练效果和性能尤为重要。 综上所述，通过对 TeleChat 模型在位置编码、激活函数、层标准化以及词嵌入层与输出层解耦等方面的改进，我们旨在打造一个更加高效、稳定且性能优异的对话生成模型。

技术亮点 TeleChat12Bbot 在模型结构、训练数据、训练方法等方面进行了改进，在通用问答和知识类、代码类、数学类榜单上相比TeleChat7Bbot均有大幅提升。 在模型结构方面，使用小规模的模型尝试多种模型结构的组合，选择最优结构。相比TeleChat7Bbot模型，TeleChat12Bbot模型采用了词嵌入层与输出层解耦的结构，将词嵌入层和输出lm head层参数分开，有助于增强训练稳定性和收敛性。 在训练数据方面，收集了覆盖书籍、百科、新闻、政务、法律、医药、专利、论文、数学、代码等诸多方面的大量中英文数据；通过优化数据清洗策略大幅提升数据的文本干净度、观点无偏性、内容有效性、格式规范性。 在训练方法方面，使用科学数据配比学习与课程学习的方法，使用小参数模型在多种数据配比的数据上拟合，得到对各个数据集难度的先验估计；训练过程中每隔一段时间自动化评估当前模型在所有数据集上的loss，以及在评测集上的生成效果，动态提升较难学习的数据集权重，保证模型在各个数据集上都有较佳的拟合效果。 模型结构 采用标准的 Decoderonly 结构设计了 TeleChat 模型，并在模型维度做了如下的一些改进： 位置编码：我们引入了 Rotary Embedding 的位置编码方法。该方法将相对位置信息集成到 selfattention 机制中，不仅增强了模型对位置信息的捕捉能力，还具备较好的位置外推性。此外，Rotary Embedding 与 FlashAttention v2 配合使用时，能够显著提升模型的训练速度，大约提高了20%。 激活函数：为了优化模型的计算效率和性能，我们选用了 SwiGLU 激活函数来替代传统的 GELU 激活函数。同时，为了进一步减少计算量，我们将 ffnhiddensize 设置为小于原始 SwiGLU 结构中推荐的4倍隐藏层大小。这一调整有助于在保证模型性能的同时，降低计算成本。 层标准化：在模型架构中，我们采用了基于 RMSNorm 的 PreNormalization 方法。这种方法在层标准化过程中，通过引入 RMS（Root Mean Square，均方根）归一化，使得模型在训练过程中更加稳定，有助于提升收敛速度和模型性能。 词嵌入层与输出层解耦：在 TeleChat12Bbot 版本中，我们将词嵌入层和输出层的参数进行了解耦。这种设计使得词嵌入层和输出lm head层可以独立地进行优化，从而增强了模型的训练稳定性和收敛性。这一改进对于提升大模型的训练效果和性能尤为重要。 综上所述，通过对 TeleChat 模型在位置编码、激活函数、层标准化以及词嵌入层与输出层解耦等方面的改进，我们旨在打造一个更加高效、稳定且性能优异的对话生成模型。

删除记忆 在记忆列表页面，找到目标记忆，点击删除按钮，确认删除操作。 修改记忆 在记忆列表页面，找到目标记忆，点击编辑按钮，修改记忆内容后保存。 可观测性 在记忆库详情页左侧菜单选择可观测性，可查看当前记忆库的使用情况，当前主要是HTTP相关指标，后续会完善记忆操作相关指标。 生态集成 MCP工具集成 记忆库支持通过MCP工具集成到快速创建Agent中使用。当前主要和函数应用中心打通，通过函数应用中心部署MCP函数，然后结合AgentEngine工具管理，通过远程调用MCP导入工具在AgentEngine中使用。后续会逐步优化记忆库MCP的体验。 1. 登录函数计算控制台后，点击左侧菜单进入到应用。 2. 选择AgentEngine Memory MCP部署AgentEngine Meory MCP函数，所需必要信息： 1. 自定义域名：完成MCP函数应用所需域名 2. 记忆库Endpoint 3. 部署完成后即可进入到应用详情，获取MCP函数的访问地址。 4. 进入到AgentEngine控制台 ，左侧菜单选择工具 ，点击添加工具 按钮，选择MCP工具 类型，选择远程访问，输入MCP调用信息，点击保存按钮，即可完成MCP工具的添加。如下是MCP远程调用信息示例： plaintext { "mcpServers": { "agentenginememorymcp": { "transportType": "sse", "url": ${MCP应用HTTP访问地址}/sse" } } } 5. 在AgentEngine控制台左侧菜单选择智能体 ，点击创建智能体 按钮，选择流程编排 类型，创建后进入到低代码Agent编辑页面， 选择工具节点MCP工具中刚才在添加的MCP工具。 6. 加入到流程后，可对MCP节点进行配置，选择对应MCP调用的工具以及调用的必要参数 7. 点击右上方调试运行, 输入必要参数，即可完成MCP工具的调用并查看调用结果。 8. 在记忆库管理也可查看MCP工具的调用结果，例如在步骤6如果是创建记忆，在记忆库详情对应的记忆库可查看到刚才的写入的记忆。

本章介绍函数工作流如何创建事件函数。 概述 函数是处理事件的自定义代码，您可以使用空白模板函数创建函数，根据实际业务场景进行函数配置。 由于FunctionGraph承担计算资源的管理工作，在函数完成编码以后，需要为函数设置运算资源等信息，目前主要是在FunctionGraph函数控制台完成。 创建函数时可以使用空模板，也可以使用示例模板创建函数、使用容器镜像部署函数。 说明 使用空模板创建函数时，需要设置基础配置信息和代码信息，如下表所示，带参数为必填项。 每个FunctionGraph函数都运行在其自己的环境中，有其自己的资源和文件系统。 前提条件 1. 了解函数支持的编程语言，具体请参见支持的编程语言。 2. 创建程序包，具体请参见创建程序包。 3. 创建委托（可选，根据实际情况，确定是否需创建委托），具体请参见配置委托权限。 操作步骤 1. 登录函数工作流控制台，在左侧的导航栏选择“函数 > 函数列表”。 2. 单击右上方的“创建函数”，进入“创建函数”页面。 3. 选择“创建空白函数”，参见下表填写函数信息，带参数为必填项。 函数基础配置信息表 参数 说明 函数类型 事件函数：通过触发器来触发函数执行。 HTTP函数：用户可以直接发送 HTTP 请求到 URL 触发函数执行。 说明 HTTP函数当前不区分编程语言，函数执行入口必须在bootstrap文件中设置，用户直接写启动命令，端口统一开放成8000。 HTTP函数只允许创建APIG/APIC的触发器类型，其他触发器不支持。 HTTP函数的使用说明请参见创建HTTP函数 区域 选择要部署代码的区域。 函数名称 函数名称，命名规则如下： 可包含字母、数字、下划线和中划线，长度不超过60个字符。 以大/小写字母开头，以字母或数字结尾。 委托名称 用户委托函数工作流服务去访问其他的云服务，则需要提供权限委托，创建委托，请参见配置委托权限。 如果用户函数不访问任何云服务，则不用提供委托名称。 企业项目 选择已创建的企业项目，将函数添加至企业项目中，默认选择“default”。 运行时 选择用来编写函数的语言。 注意 控制台代码编辑器仅支持Node.js、Python 4. 填写完成后单击“创建函数”,页面跳转至代码配置页面，继续配置代码源。

本文介绍函数运行时的Request的定义与用法。 Request接口表示一个HTTP请求，并且是Fetch API的一部分。详细定义请参见MDN官方文档Request。 最常用到Request对象的方式是FetchEvent的传入对象。 javascript addEventListener("fetch", event > { let request event.request // Request object // ... }) 需要修改Request请求对象时，可以构造一个新的请求对象，因为FetchEvent的request属性是只读的。 javascript addEventListener("fetch", event > { const request event.request const url " const modifiedRequest new Request(url, { body: request.body, headers: request.headers, method: request.method, redirect: request.redirect }) // ... }) 构造函数 javascript let request new Request(input [, init]) 参数 input string Request 包含URL的字符串或Request对象。 init RequestInit 可选，包含要应用于的设置Request。 RequestInit method string 可选，请求的方法 (GET, POST等) headers Headers 可选，Headers对象。 body string ReadableStream FormData URLSearchParams 可选，请求正文。 redirect string 可选，请求重定向策略，可取值为follow，error或者manual，默认值为undefined。 属性 FetchEvent传入的Request对象（即event.request）的所有属性均为只读。如果要修改请求必须创建一个新Request对象，然后将要修改的选项传递给构造函数。 body ReadableStream 只读，请求正文流。 bodyUsed Boolean 只读，判断是否已在响应中使用该正文。 headers Headers 只读，Headers对象。 method string 只读，请求的方法 (GET，POST等)。 url string 只读，这个请求的URL。 说明 Request对象的以下属性对于函数计算没有意义，暂时不考虑实现：context、credentials、destination、integrity、mode、referrer、referrerPolicy、cache。

插件名称 功能 PostgreSQL 12 addressstandardizer 地理编码和逆向地理编码数据地址规则化。 3.0.2 addressstandardizerdataus 数据地址规则化示例数据集。 3.0.2 adminpack 提供日志文件的远程管理函数。 2 amcheck 检验索引结构的逻辑一致性。 1.2 autoinc 提供自增字段的函数。 1 bloom Bloom索引包。 1 btreegin B树gin索引包。 1.3 btreegist B树gist索引包。 1.5 citext 大小写不敏感。 1.6 cube 提供多维空间类型。 1.4 dblink 跨库连接的插件。 1.2 decoderbufs 逻辑解码器输出插件。 0.1.0 dictint 全文搜索词典模板的示例。 1 dictxsyn 全文搜索词典模板的示例。 1 earthdistance 计算地球表面上的大圆弧距离。 1.1 filefdw 服务器的文件系统中的数据文件。 1 fuzzystrmatch 字符串相似性判断。 1.1 hstore 键值存储。 1.6 insertusername 跟踪谁修改表的函数。 1 intagg 提供了一个整数聚集器和枚举器。 1.1 intarray 为整数nullfree数组提供函数和操作符。 1.2 isn 输出时连接号码。 1.2 lo 大对象被修改的触发函数。 1.1 ltree 实现树形结构的插件。 1.1 moddatetime 跟踪最后修改时间的插件。 1 orafce 兼容oracle的插件。 3.13 pageinspect 查看页的内容插件。 1.7 pgcrypto 对字段进行加密。 1.3 pgrowlocks 显示指定表的行锁定信息插件。 1.2 pgstattuple 提供表的统计信息函数。 1.5 pgrouting 依赖postgis提供地理空间路由和其他网络分析功能。 3.4.2 pgsqlhttp 用于PostgreSQL的HTTP客户端，从数据库内部检索一个网页。 1.5 pgtt 创建全局临时表。 2.3.0 pgbuffercache 查看sharedbuffer缓存信息。 1.3 pgdirtyread 闪回查询。 2.0 pgfreespacemap 检查自由空间映射。 1.2 pglogincheck 密码登录校验。 1.0 pgprewarm 将表数据缓存到内存中 1.2 pgstatstatements 语句统计。 1.7 pgtrgm 提供三元模型检索匹配。 1.4 pgvisibility 检查表的可见性图和页面级可见性信息。 1.2 pldbgapi 调试存储过程。 1.1 plpgsql 代码覆盖检测。 1.0 postgis 地理信息系统。 3.0.2 postgisraster 地理信息系统。 3.0.2 postgissfcgal 地理信息系统。 3.0.2 postgistigergeocoder 地理信息系统。 3.0.2 postgistopology 地理信息系统。 3.0.2 postgresfdw 外部的postgres的fdw插件。 1.0 seg 支持seg数据类型。 1.3 sslinfo 提供当前客户端提供的 SSL 证书的有关信息。 1.2 tablefunc 表函数。 1.0 tcn 提供触发器函数。 1.0 telepgmonitor 采集&监控系统资源的插件。 2.8.1 timescaledb 时序数据库插件。 1.7.4 tsmsystemrows 提供表采样方法。 1.0 tsmsystemtime 提供表采样时间。 1.0 uuidossp 提供脱离os的UUID函数。 1.1 walminer 闪回DML，DDL。 2.0 xml2 提供xml2数据类型。 1.1 wal2json 将wal日志转成json格式。 1.0 pgnotcopy 专业修复pg漏洞的插件。 1.1 vector 提供向量数据库的vector数据类型。 0.4.2

本页介绍天翼云TeleDB数据库的列设计规范。 1. 建议能用数值类型的，就不用字符类型。 2. 建议能用varchar(N) 就不用char(N)、text。 3. 建议使用default NULL，而不用default ''。 4. 如果有国际业务，建议使用timestamp with time zone而不是timestamp without time zone，避免时间函数在对于不同时区的时间点返回值不同。 5. 建议使用NUMERIC(precision, scale)来存储货币金额和其它要求精确计算的数值, 而不使用real,double precision。

本文介绍函数运行时的Request的定义与用法。 Request接口表示一个HTTP请求，并且是Fetch API的一部分。详细定义请参见MDN官方文档Request。 最常用到Request对象的方式是FetchEvent的传入对象。 javascript addEventListener("fetch", event > { let request event.request // Request object // ... }) 需要修改Request请求对象时，可以构造一个新的请求对象，因为FetchEvent的request属性是只读的。 javascript addEventListener("fetch", event > { const request event.request const url " const modifiedRequest new Request(url, { body: request.body, headers: request.headers, method: request.method, redirect: request.redirect }) // ... }) 构造函数 javascript let request new Request(input [, init]) 参数 input string Request 包含URL的字符串或Request对象。 init RequestInit 可选，包含要应用于的设置Request。 RequestInit method string 可选，请求的方法 (GET, POST等) headers Headers 可选，Headers对象。 body string ReadableStream FormData URLSearchParams 可选，请求正文。 redirect string 可选，请求重定向策略，可取值为follow，error或者manual，默认值为undefined。 属性 FetchEvent传入的Request对象（即event.request）的所有属性均为只读。如果要修改请求必须创建一个新Request对象，然后将要修改的选项传递给构造函数。 body ReadableStream 只读，请求正文流。 bodyUsed Boolean 只读，判断是否已在响应中使用该正文。 headers Headers 只读，Headers对象。 method string 只读，请求的方法 (GET，POST等)。 url string 只读，这个请求的URL。 说明 Request对象的以下属性对于函数计算没有意义，暂时不考虑实现：context、credentials、destination、integrity、mode、referrer、referrerPolicy、cache。

日志和监控 提供调用函数的监控指标和运行日志的采集和展示，实时的图形化监控指标展示，在线查询日志，方便用户查看函数运行状态和定位问题。 初始化功能 引入initializer接口： 分离初始化逻辑和请求处理逻辑，程序逻辑更清晰，让用户更易写出结构良好，性能更优的代码。 用户函数代码更新时，系统能够保证用户函数的平滑升级，规避应用层初始化冷启动带来的性能损耗。新的函数实例启动后能够自动执行用户的初始化逻辑，在初始化完成后再处理请求。 在应用负载上升，需要增加更多函数实例时，系统能够识别函数应用层初始化的开销，更精准的计算资源伸缩的时机和所需的资源量，让请求延时更加平稳。 函数流 函数流是用来编排FunctionGraph函数的工具，可以将多个函数编排成一个协调多个分布式函数任务执行的工作流。 用户通过在可视化的编排页面，将事件触发器、函数和流程控制器通过连线关联在一个流程图中，每个节点的输出作为连线下一个节点的输入。编排好的流程会按照流程图中设定好的顺序依次执行，执行成功后支持查看工作流的运行记录，方便您轻松地诊断和调试。 函数流功能特性和优势： 功能特性 函数可视化编排 函数流执行引擎 错误处理 可视化监控 优势 使用更少代码快速构建应用程序函数流允许用户将函数组合编排成一个完整的应用程序，而无需进行代码编写。可以实现快速构建，快速上线。当业务调整时，可以快速调整流程，完成快速上线，无需编写任何代码。 完善的错误处理机制。支持对流程中发生的错误进行捕获和重试，用户可以进行灵活的异常处理。 可视化的编排和监控体验。通过拖拽进行流程编排，学习成本低，可以快速上手。监控页面使用流程可视化的查看方式，可以做到快速识别问题位置。 HTTP函数 HTTP函数专注于优化 Web 服务场景，用户可以直接发送 HTTP 请求到 URL 触发函数执行。在函数创建编辑界面增加类型。HTTP函数只允许创建APIG/APIC的触发器类型，其他触发器不支持。 自定义镜像 支持用户直接打包上传容器镜像，由平台加载并启动运行，调用方式与HTTP函数类似。与原本上传代码方式相比，用户可以使用自定义的代码包，不仅灵活也简化了用户的迁移成本。

本文介绍函数计算Go运行环境的错误处理相关内容。 返回错误信息 如下示例直接返回错误信息： package main import ( "errors" "gitee.com/ctyunfaas/cfruntimegosdk/cf" ) func HandleRequest() error { return errors.New("trouble now") } func main() { cf.Start(HandleRequest) } 调用函数时，会收到如下响应： { "errorMessage": "trouble now", "errorType": "errorString" } 使用panic抛出错误 如下示例使用panic抛出错误信息： package main import ( "gitee.com/ctyunfaas/cfruntimegosdk/cf" ) func HandleRequest() error { panic("Error: trouble now") return nil } func main() { cf.Start(HandleRequest) } 调用函数时，会收到如下响应（示例中仅列出了部分堆栈信息）： { "errorMessage": "Error: trouble now", "errorType": "string", "stackTrace": [ { "path": "gitee.com/ctyunfaas/cfruntimegosdk@v0.0.020240319091518e684f96d8b85/cf/errors.go", "line": 33, "label": "fcPanicResponse" }, { "path": "gitee.com/ctyunfaas/cfruntimegosdk@v0.0.020240319091518e684f96d8b85/cf/function.go", "line": 111, "label": "(userFunction).Invoke.func1" }, ...... ] } os.Exit(1) 非必要不建议使用包含 os.Exit(1)代码的错误处理代码，使用该方法无法获取退出时的报错信息和堆栈信息。例如 log.Fatal方法。示例如下： package main import ( "gitee.com/ctyunfaas/cfruntimegosdk/cf" "log" ) func HandleRequest() error { log.Fatal("trouble now") return nil } func main() { cf.Start(HandleRequest) } 调用函数时，会收到如下响应： EOF

本章介绍函数工作流如何配置函数动态内存。 概述 默认情况下，一个函数唯一绑定了一个资源规格。开启动态内存可以让您在处理指定请求时，设置本次处理函数实例使用的资源规格，如果您不指定，函数将使用默认配置的资源规格。 应用场景 以使用函数做视频转码为例：视频文件大小从MB到GB，不同编码格式和分辨率对转码需要的计算资源要求差别很大。为了保证转码性能，通常需要配置一个很大的资源规格，但是在处理低分辨率（例如短视频）视频时，会造成资源浪费。您可以把转码业务实现为元数据获取和转码两个函数，根据元数据信息指定转码函数的资源规格，最小化资源占用，达到更低的成本开销。 前提条件 已创建函数，若未创建，请使用空白模板创建函数。 操作步骤 1. 登录FunctionGraph控制台，在左侧导航栏选择“函数 > 函数列表”，单击已创建的函数名称。 选择已创建的函数 2. 在“设置 > 高级设置”页签下，开启“动态内存”。 3. 通过本地工具调用同步执行函数或异步执行函数接口，然后在请求头的数据结构中添加请求头“XCffInstanceMemory”，值可以设置为128、256、512、768、1024、1280、1536、1792、2048、2560、3072、3584、4096。 此处以通过postman调用为例，在“Headers”中添加请求头“XCffInstanceMemory”，设置value指为512，调用成功返回“200”。 添加请求头并调用 说明 未开启动态内存，调用接口时默认取创建函数时设置的内存大小； 若配置了动态内存，未设置value值，调用同步执行接口或异步执行接口时仍默认取创建函数设置的内存大小，调用成功返回“200”。 若配置了动态内存，内存值设置错误，未包含在128、256、512、768、1024、1280、1536、1792、2048、2560、3072、3584、4096中，调用接口时，返回错误码“FSS.0406”，您只需重新设置value值即可调用成功。 调用失败

本文介绍函数运行时中Request的定义与用法。 Request接口表示一个HTTP请求，并且是Fetch API的一部分。详细定义请参见MDN官方文档Request。 最常用到Request对象的方式是FetchEvent的传入对象。 javascript addEventListener("fetch", event > { let request event.request // Request object // ... }) 需要修改Request请求对象时，可以构造一个新的请求对象，因为FetchEvent的request属性是只读的。 javascript addEventListener("fetch", event > { const request event.request const url " const modifiedRequest new Request(url, { body: request.body, headers: request.headers, method: request.method, redirect: request.redirect }) // ... }) 构造函数 javascript let request new Request(input [, init]) 参数 input string Request 包含URL的字符串或Request对象。 init RequestInit 可选，包含要应用于的设置Request。 RequestInit method string 可选，请求的方法 (GET, POST等) headers Headers 可选，Headers对象。 body string ReadableStream FormData URLSearchParams 可选，请求正文。 redirect string 可选，请求重定向策略，可取值为follow，error或者manual，默认值为undefined。 属性 FetchEvent传入的Request对象（即event.request）的所有属性均为只读。如果要修改请求必须创建一个新Request对象，然后将要修改的选项传递给构造函数。 body ReadableStream 只读，请求正文流。 bodyUsed Boolean 只读，判断是否已在响应中使用该正文。 headers Headers 只读，Headers对象。 method string 只读，请求的方法 (GET，POST等)。 url string 只读，这个请求的URL。 说明 Request对象的以下属性对于函数计算没有意义，暂时不考虑实现：context、credentials、destination、integrity、mode、referrer、referrerPolicy、cache。

本页介绍天翼云TeleDB数据库的COLUMN设计规范。 建议能用数值类型的，就不用字符类型。 建议能用varchar(N)就不用char(N)，以利于节省存储空间。 建议能用varchar(N)就不用text，varchar。 建议使用default NULL，而不用 default ''，以节省存储空间。 建议如有国际货业务的话，使用timestamp with time zone(timestamptz)，而不用 timestamp without time zone，避免时间函数在对于不同时区的时间点返回值不同，也为业务国际化扫清障碍。 建议使用NUMERIC(precision，scale)来存储货币金额和其它要求精确计算的数值， 而不建议使用real，double precision。

本页介绍天翼云TeleDB数据库的COLUMN设计规范。 建议能用数值类型的，就不用字符类型。 建议能用varchar(N)就不用char(N)，以利于节省存储空间。 建议能用varchar(N)就不用text，varchar。 建议使用default NULL，而不用 default ''，以节省存储空间。 建议如有国际货业务的话，使用timestamp with time zone(timestamptz)，而不用 timestamp without time zone，避免时间函数在对于不同时区的时间点返回值不同，也为业务国际化扫清障碍。 建议使用NUMERIC(precision，scale)来存储货币金额和其它要求精确计算的数值， 而不建议使用real，double precision。

本页介绍天翼云TeleDB数据库的COLUMN设计规范。 建议能用数值类型的，就不用字符类型。 建议能用varchar(N)就不用char(N)，以利于节省存储空间。 建议能用varchar(N)就不用text，varchar。 建议使用default NULL，而不用 default ''，以节省存储空间。 建议如有国际货业务的话，使用timestamp with time zone(timestamptz)，而不用 timestamp without time zone，避免时间函数在对于不同时区的时间点返回值不同，也为业务国际化扫清障碍。 建议使用NUMERIC(precision，scale)来存储货币金额和其它要求精确计算的数值， 而不建议使用real，double precision。

本文对用户关于SQL 语法类问题进行了整理和解答。 DRDS怎么进行SQL优化 查询条件尽量带分片键。 小表作为驱动表。 全局表作为驱动表。 使用INSERT语句批量插入多条数据时报错，怎么处理 建议拆分为多条INSERT语句。对多条数据跨分片的情况，会产生分布式事务，影响性能，因此暂时不提供支持多条数据的插入。 DRDS是否支持数据类型强制转换 属于比较高级的用法，建议尽量避免使用，DRDS对强制类型转换支持不够完善，确实需要使用需经过充分测试和验证。 常见场景： 转换操作可能会导致索引失效，影响查询的性能。 在使用CONVERT函数时，要注意目标数据类型的字符集和排序规则。 转换的数据类型必须兼容，可能会导致错误或不可预测的结果。 在使用CAST函数时，目标数据类型的长度和精度错误。 DRDS是否支持分布式JOIN 部分支持。 可支持的join如下： 单表（即非分片表）之间的 JOIN。 参与 JOIN 的表在过滤条件中均带有分片键作为条件，并且分片算法相同（即通过分片算法计算的数据分布在相同分片上）。 参与 JOIN 的表均按照分片键作为 JOIN 条件，并且分片算法相同。 全局表与分片表之间的 JOIN。 其它类型不支持。

本页介绍天翼云TeleDB数据库的COLUMN设计规范。 1. 建议能用数值类型的，就不用字符类型。 2. 建议能用varchar(N)就不用char(N)，以利于节省存储空间。 3. 建议能用varchar(N)就不用text，varchar。 4. 建议使用default NULL，而不用 default ''，以节省存储空间。 5. 建议如有国际货业务的话，使用timestamp with time zone(timestamptz)，而不用 timestamp without time zone，避免时间函数在对于不同时区的时间点返回值不同，也为业务国际化扫清障碍。 6. 建议使用NUMERIC(precision，scale)来存储货币金额和其它要求精确计算的数值， 而不建议使用real，double precision。

翼MapReduce（MRS）集群是否支持Hive on Spark？ MRS 1.9.x版本集群支持Hive on Spark。 MRS 3.x及之后版本的集群支持Hive on Spark。 其他版本可使用Hive on Tez替代。 不同版本的Hive之间是否可以兼容？ Hive 3.1版本与Hive 1.2版本相比不兼容内容主要如下： 字段类型约束：Hive 3.1不支持String转成int UDF不兼容：Hive 3.1版本UDF内的Date类型改为Hive内置 索引功能废弃 时间函数问题：Hive 3.1版本为UTC时间，Hive 1.2版本为当地时区时间 驱动不兼容：Hive 3.1和Hive 1.2版本的JDBC驱动不兼容 Hive 3.1对ORC文件列名大小写，下划线敏感 Hive 3.1版本列中不能有名为time的列 数据存储在OBS和HDFS有什么区别？ MRS集群处理的数据源来源于OBS或HDFS，HDFS是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），OBS（Object Storage Service）即对象存储服务，是一个基于对象的海量存储服务，为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力。MRS可以直接处理OBS中的数据，客户可以基于OBS服务Web界面和OBS客户端对数据进行浏览、管理和使用，同时可以通过REST API接口方式单独或集成到业务程序进行管理和访问数据。 数据存储在OBS：数据存储和计算分离，集群存储成本低，存储量不受限制，并且集群可以随时删除，但计算性能取决于OBS访问性能，相对HDFS有所下降，建议在数据计算不频繁场景下使用。 数据存储在HDFS：数据存储和计算不分离，集群成本较高，计算性能高，但存储量受磁盘空间限制，删除集群前需将数据导出保存，建议在数据计算频繁场景下使用。

本页介绍天翼云TeleDB数据库的COLUMN设计规范。 1. 建议能用数值类型的，就不用字符类型。 2. 建议能用varchar(N)就不用char(N)，以利于节省存储空间。 3. 建议能用varchar(N)就不用text，varchar。 4. 建议使用default NULL，而不用 default ''，以节省存储空间。 5. 建议如有国际货业务的话，使用timestamp with time zone(timestamptz)，而不用 timestamp without time zone，避免时间函数在对于不同时区的时间点返回值不同，也为业务国际化扫清障碍。 6. 建议使用NUMERIC(precision，scale)来存储货币金额和其它要求精确计算的数值， 而不建议使用real，double precision。

本页介绍天翼云TeleDB数据库的COLUMN设计规范。 1. 建议能用数值类型的，就不用字符类型。 2. 建议能用varchar(N)就不用char(N)，以利于节省存储空间。 3. 建议能用varchar(N)就不用text，varchar。 4. 建议使用default NULL，而不用 default ''，以节省存储空间。 5. 建议如有国际货业务的话，使用timestamp with time zone(timestamptz)，而不用 timestamp without time zone，避免时间函数在对于不同时区的时间点返回值不同，也为业务国际化扫清障碍。 6. 建议使用NUMERIC(precision，scale)来存储货币金额和其它要求精确计算的数值， 而不建议使用real，double precision。

本页面介绍云数据库ClickHouse数据查询基本语法。 语法介绍 当使用云数据库ClickHouse进行数据查询时，SELECT语句是最常用的关键字之一。它具有丰富的功能和灵活的语法，可以满足各种数据分析和查询需求。以下是云数据库ClickHouse SELECT语句的系统性总结： 1. 基本语法： SELECT [DISTINCT] selectexpr FROM table [GLOBAL] [ANYALL] [INNERLEFTRIGHTFULL] [OUTER] JOIN table ON condition [PREWHERE condition] [WHERE condition] [GROUP BY expressionlist] [WITH {TOTALS ROLLUP CUBE}] [HAVING condition] [ORDER BY expression [ASCDESC], ...] [LIMIT [offset,] n] [SAMPLE samplingexpression] [FORMAT format] 2. SELECT子句： selectexpr：选择的列或表达式，可以使用函数、运算符和别名。 3. FROM子句： table：指定要查询的表或子查询。 4. JOIN子句： 使用JOIN将多个表进行连接查询，可以使用INNER、LEFT、RIGHT、FULL和OUTER关键字。 5. WHERE子句： 使用条件过滤查询结果，可以使用比较运算符、逻辑运算符和函数。 6. GROUP BY子句： 将结果按照指定的列进行分组，可以使用多个列进行多级分组。 7. WITH子句： 使用TOTALS、ROLLUP或CUBE进行汇总和分组计算。 8. HAVING子句： 对分组后的结果进行条件过滤。 9. ORDER BY子句： 按照指定的列进行排序，默认为升序，可以使用ASC或DESC进行控制。 10. LIMIT子句： 限制返回结果的行数，可以指定偏移量和数量。 11. SAMPLE子句： 使用抽样查询获取部分数据。 12. FORMAT子句： 指定查询结果的输出格式，如CSV、JSON等。 以上是云数据库ClickHouse SELECT语句的主要要点和语法结构。根据实际需求，可以组合和调整这些子句，利用丰富的函数和运算符进行数据处理和分析。在编写复杂的查询时，合理使用索引、优化查询计划和配置适当的参数，可以提高查询性能和效率。