位操作函数 字符串函数 条件函数 数学函数 JSON解析函数 类型转换函数 格式转换函数 通用函数 时间和日期函数 BITMAP函数 HLL函数 窗口函数 哈希函数 Baidu 百度智能云文档 目录 2 SQL手册 数据类型 TINYINT数据类型 TINYINT数据类型 长度: 长度为1个字节的有符号整型。 范围: [-128, 127] 转换: Doris可以自动 +------------------------+ +------------------------+ 1 row in set (0.00 sec) 1 row in set (0.00 sec) Baidu 百度智能云文档 SQL手册 3 BIGINT数据类型 BIGINT数据类型 长度: 长度为8个字节的有符号整型。 范围: [-9223372036854775808, 9223372036854775807] +------------------------------------------+ 1 row in set (0.05 sec) 1 row in set (0.05 sec) Baidu 百度智能云文档 SQL手册 4 转换: Doris不会自动将DOUBLE类型转换成其他类型。用户可以使用CAST()将其转换成TINYINT, SMALLINT, INT, BIGINT, STRING

采用计算、存储分离的架构，可对计算、 存储分别进行扩容和缩容，计算最大支持 512 节点，每个节点最大支持 1000 并发，集群容量最大支持 PB 级别。 • Real-time HTAP 场景 随着 5G、物联网、人工智能的高速发展，企业所生产的数据会越来越多，其规模可能达到数百 TB 甚 至 PB 级别，传统的解决方案是通过 OLTP 型数据库处理在线联机交易业务，通过 ETL 工具将数据同步到 OLAP 型数据 prefix key 时出现范围重叠报错的问题 – 修复字符串转换为 INT 时产生错误结果的问题 – 修复连续快速写入可能导致 TiFlash 内存溢出的问题 – 修复 Table GC 时会引发空指针的问题 – 修复向已被删除的表写数据时 TiFlash 进程崩溃的问题 – 修复当使用 BR 恢复数据时 TiFlash 进程可能崩溃的问题 – 修复并发复制共享 Delta 索引导致结果错误的问题 gzip • label 配置 由于采用跨机房部署 TiKV，为了避免物理机宕机导致 Raft Group 默认的 5 副本中丢失 3 副本，使集群不 可用的问题，可以通过 label 来实现 PD 智能调度，保证同中心、同机柜、同机器 TiKV 实例不会出现 Raft Group 有 3 副本的情况。 95 • TiKV 配置 相同物理机配置相同的 host 级别 label 信息： config:

采用计算、存储分离的架构，可对计算、 存储分别进行扩容和缩容，计算最大支持 512 节点，每个节点最大支持 1000 并发，集群容量最大支持 PB 级别。 • Real-time HTAP 场景 随着 5G、物联网、人工智能的高速发展，企业所生产的数据会越来越多，其规模可能达到数百 TB 甚 至 PB 级别，传统的解决方案是通过 OLTP 型数据库处理在线联机交易业务，通过 ETL 工具将数据同步到 OLAP 型数据 gzip • label 配置 由于采用跨机房部署 TiKV，为了避免物理机宕机导致 Raft Group 默认的 5 副本中丢失 3 副本，使集群不 可用的问题，可以通过 label 来实现 PD 智能调度，保证同中心、同机柜、同机器 TiKV 实例不会出现 Raft Group 有 3 副本的情况。 101 • TiKV 配置 相同物理机配置相同的 host 级别 label 信息： config: label 调度配置 由于采用单机多实例部署 TiKV，为了避免物理机宕机导致 Region Group 默认 3 副本的 2 副本丢失，导致集 群不可用的问题，可以通过 label 来实现 PD 智能调度，保证同台机器的多 TiKV 实例不会出现 Region Group 只有 2 副本的情况。 – TiKV 配置 相同物理机配置相同的 host 级别 label 信息： config:

利用block作为IMP • 利用自动变量的截取 存储原始IMP 原理：修改isa指针 isa swizzling 特点：针对一个对象 原理：修改isa指针 isa swizzling 特点：针对一个对象 原理：修改isa指针 isa swizzling 特点：针对一个对象 原理：修改isa指针 基本步骤 应用场景 优点／缺点／坑 isa swizzling 特点：针对一个对象

采用计算、存储分离的架构，可对计算、 存储分别进行扩容和缩容，计算最大支持 512 节点，每个节点最大支持 1000 并发，集群容量最大支持 PB 级别。 • Real-time HTAP 场景 随着 5G、物联网、人工智能的高速发展，企业所生产的数据会越来越多，其规模可能达到数百 TB 甚 至 PB 级别，传统的解决方案是通过 OLTP 型数据库处理在线联机交易业务，通过 ETL 工具将数据同步到 OLAP 型数据 gzip • label 配置 由于采用跨机房部署 TiKV，为了避免物理机宕机导致 Raft Group 默认的 5 副本中丢失 3 副本，使集群不 可用的问题，可以通过 label 来实现 PD 智能调度，保证同中心、同机柜、同机器 TiKV 实例不会出现 Raft Group 有 3 副本的情况。 109 • TiKV 配置 相同物理机配置相同的 host 级别 label 信息： config: label 调度配置 由于采用单机多实例部署 TiKV，为了避免物理机宕机导致 Region Group 默认 3 副本的 2 副本丢失，导致集 群不可用的问题，可以通过 label 来实现 PD 智能调度，保证同台机器的多 TiKV 实例不会出现 Region Group 只有 2 副本的情况。 – TiKV 配置 相同物理机配置相同的 host 级别 label 信息： config:

JAVAEE 课程系列 ————————————————————————————— 1 更多 Java –大数据 –前端 –python 人工智能资料下载，可访问百度：尚硅谷官网 MyBatis 框架 尚硅谷 java 研究院 版本：V 1.0 第 1 章 MyBatis 简介 1.1 MyBatis 历史 1）MyBatis 是 Apache 的一个开源项目 iBatis, 2010 POJO 进行部分映射时比较困难。导致数据 库性能下降 JAVAEE 课程系列 ————————————————————————————— 2 更多 Java –大数据 –前端 –python 人工智能资料下载，可访问百度：尚硅谷官网 3） MyBatis 1 对开发人员而言，核心 sql 还是需要自己优化 2 sql 和 java 编码分开，功能边界清晰，一个专注业务、一个专注数据 1.4 https://github.com/mybatis/mybatis-3/ JAVAEE 课程系列 ————————————————————————————— 3 更多 Java –大数据 –前端 –python 人工智能资料下载，可访问百度：尚硅谷官网 第 2 章 MyBatis HelloWorld 2.1 开发环境的准备 1) 导入 MyBatis 框架的 jar 包、Mysql 驱动包、log4j 的 jar

采用计算、存储分离的架构，可对计算、 存储分别进行扩容和缩容，计算最大支持 512 节点，每个节点最大支持 1000 并发，集群容量最大支持 PB 级别。 • Real-time HTAP 场景 随着 5G、物联网、人工智能的高速发展，企业所生产的数据会越来越多，其规模可能达到数百 TB 甚 至 PB 级别，传统的解决方案是通过 OLTP 型数据库处理在线联机交易业务，通过 ETL 工具将数据同步到 OLAP 型数据 gzip • label 配置 由于采用跨机房部署 TiKV，为了避免物理机宕机导致 Raft Group 默认的 5 副本中丢失 3 副本，使集群不 可用的问题，可以通过 label 来实现 PD 智能调度，保证同中心、同机柜、同机器 TiKV 实例不会出现 Raft Group 有 3 副本的情况。 115 • TiKV 配置 相同物理机配置相同的 host 级别 label 信息： config: label 调度配置 由于采用单机多实例部署 TiKV，为了避免物理机宕机导致 Region Group 默认 3 副本的 2 副本丢失，导致集 群不可用的问题，可以通过 label 来实现 PD 智能调度，保证同台机器的多 TiKV 实例不会出现 Region Group 只有 2 副本的情况。 – TiKV 配置 相同物理机配置相同的 host 级别 label 信息： config:

拓数派数据计算引擎PieCloudDB虚拟数仓再获信创认可 8月 拓数派⼊选中国信通院“铸基计划”「⾼质量数字化 转型产品及服务全景图」 拓数派再次携WAIC创建智能驾驶科技分会 杭州萧⼭区政府“⼀事⼀议”支持政策获 批 9月 拓数派上榜《毕马威中国-未来独角兽 ⼈⼯智能创新 双30企业（长江三角洲地区）》 10月 2023拓数派年度技术论坛 拓数派⼤模型数据计算系统正式亮相，让AI模型更⼤更快 @2024 πCloudVector πCloudML 虚拟数仓服务HTAP | 点查 (⼤模型)机器学习 向量数据计算 ⼤模型训练… 自研简墨存储 … 统⼀数据格式 | ⼀份数据多引擎计算｜兼容主流云存储格式和协议 智能新硬件技术 πFPGA 数据存储｜虚拟数仓 | 特定领域（如神经⽹络） 私有云 Mundo元数据管理系统 统⼀Catalog @2024 OpenPie. All rights reserved 层缓存结构，避免⽹络延迟和数据移动，提⾼计算效率，保 证用户的实时性需求。PieCloudDB针对底层对象存储设计了 ⾼效的⽂件格式，可在节省⽹络请求的同时提⾼计算效率。 全新的优化器「达奇」 PieCloudDB可以更智能⾼效地⽣成统计信息，并⽣成更⾼ 效的查询计划，达奇优化器支持聚集下推，预计算，Block Skipping等⾼级特性，全面满⾜各种复杂的分析查询需求。 @2024 OpenPie. All rights

呈指数级递增， IDC预测全球数据圈将于 2025年增长值175ZB，而中国的数据圈有望于2025年爆炸式增长为世界第一狂，数据被称为数字经济时代的“石 油”，如同石油驱动了工业化时代的进步，大数据将推动智能化与数字化时代的发展。 Annual Size of the Global Datasphere zetabytes 击需视各2nk 2n 2n6 201 2018 20192070 20717022 的巨大诉求、数据组织的运行成本的急剧增加、数据格式的丰富多样，企业的数字 化转型面临巨大挑战，急需一款数据库产品，帮助其最大化利用数据资产，降本增效，进行更智能高效的数据计算。 数据库的未来在云上 随着云计算时代的到来，不仅使得计算成本极大地降低，也提供了无限丰富的计算资源，释放出数据计算产生智能的 更多机会。早在2019年，Gartner便做出预测: 数据库市场的未来在云上 作。在2022年首次发布的《数据库中国市场 指南》 PiecloudDB 基于eMPP (弹性大规模并行计算) 的云原生虚拟数仓 产品白皮书 些优势使云原生数据库得以降低计算成本，提供无限丰富的计算资源，实现分钟级的伸缩性和真正的高可用，释放 出数据计算产生更多智能的机会。以下是云原生时代数字企业的典型使用场景 * 每天有数个小的计算任务，需要数个节点 * 每周有一个中等计算任务，需要数十个节点 * 每月有一个大的计算任务，需要数干个节点 面对这些不断变化

Datasphere）呈指数级递增， IDC预测全球数据圈将于 2025年增长值175ZB，而中国的数据圈有望于2025年爆炸式增长为世界第一 。数据被称为数字经济时代的“石 油”，如同石油驱动了工业化时代的进步，大数据将推动智能化与数字化时代的发展。 数据量的爆发式增长 为了挖掘数据的价值，企业面临着海量数据的存储与分析需求，业务也面临着更多热点及突发流量所带来的挑战。面 对数据计算（Data 、数据格式的丰富多样，企业的数字 化转型面临巨大挑战，急需一款数据库产品，帮助其最大化利用数据资产，降本增效，进行更智能高效的数据计算。 数据库的未来在云上 随着云计算时代的到来，不仅使得计算成本极大地降低，也提供了无限丰富的计算资源，释放出数据计算产生智能的 更多机会。早在2019年，Gartner便做出预测：数据库市场的未来在云上 。在2022年首次发布的《数据库中国市场 每月有一个大的计算任务，需要数千个节点 无限空间： 灵活伸缩： 资源回收： 这些优势使云原生数据库得以降低计算成本，提供无限丰富的计算资源，实现分钟级的伸缩性和真正的高可用，释放 出数据计算产生更多智能的机会。以下是云原生时代数字企业的典型使用场景： 面对这些不断变化的业务需求和计算任务，企业产生了更高的需求： 充分结合云计算、大规模并行处理技术的云原生虚拟数仓 PieCloudDB