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- odps主鍵 內(nèi)容精選 換一換
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股東信息、成員信息、分支機(jī)構(gòu)、對(duì)外投資、招聘、備案、商標(biāo)、信息、著作權(quán)等信息。覆蓋范圍廣泛，響應(yīng)及時(shí)。企業(yè)工商綜合信息查詢，根據(jù)企業(yè)全名/主鍵/信用代碼/注冊(cè)號(hào)/機(jī)構(gòu)代碼查詢企業(yè)全景信息：包括變更信息、股東信息、成員信息、分支機(jī)構(gòu)、對(duì)外投資信息、招聘信息、備案信息、商標(biāo)信息、專利來自：其他SI（ShipID）、IMO等船舶的靜態(tài)信息,用戶可通過ShipId調(diào)用其它接口獲取船舶詳細(xì)信息。 單船查詢：根據(jù)船舶主鍵查詢船舶詳情；船舶抽稀軌跡：根據(jù)船舶主鍵查詢船舶一段時(shí)間的軌跡，最多只能查詢30天軌跡； 單次返回軌跡有數(shù)量限制，超出數(shù)量后根據(jù)當(dāng)前查詢結(jié)果的最后一個(gè)點(diǎn)作為開來自：其他
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依賴分析。此功能有助于找到常規(guī)方法下數(shù)據(jù)之間難以發(fā)現(xiàn)的隱藏問題； • 主鍵分析。此功能適用于如針對(duì)不同系統(tǒng)或數(shù)據(jù)源的整合，存在規(guī)則不同而出現(xiàn)相同編碼的情況，需要重新設(shè)定主鍵時(shí)；或從不同源頭過來的數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)不完整的情況下，可以通過主鍵分析來確定主鍵。供開發(fā)人員參考與使用； • 聯(lián)接分析：此功能通過聯(lián)來自：其他產(chǎn)品功能·數(shù)據(jù)庫讀寫分離，采用分離+緩存模式，保證數(shù)據(jù)完整性并減輕IO壓力。·數(shù)據(jù)訪問層可定義數(shù)據(jù)訪問路由策略。·提供多種分布式數(shù)據(jù)庫全局主鍵生成機(jī)制。·提供兩種分布式查詢處理方式：由應(yīng)用層或者服務(wù)層進(jìn)行跨庫Join的分布式查詢的SQL分解，并在內(nèi)存中保存中間數(shù)據(jù)結(jié)果并做最終的數(shù)來自：其他
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全國站點(diǎn)、城市、區(qū)縣6位編碼2 addtime String 否 數(shù)據(jù)日期，格式:yyyy-MM-dd HH:mm:ss返回參數(shù)說明:名稱 說明id 主鍵addtime 數(shù)據(jù)時(shí)間 dswrf_surface 向下短輻射(地面) dlwrf_surface 向下長輻射(地面) rh_1000mb來自：其他![]()
、交付和提高數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值。元 數(shù)據(jù)管理 實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)表、數(shù)據(jù)字段及屬性的定義?？梢栽诰€配置數(shù)據(jù)表屬性，添加數(shù)據(jù)字段，定義字段名稱、類型、長度、主鍵、是否允許空等屬性，完成物理表MetaData的創(chuàng)建。ETL數(shù)據(jù)開發(fā)管理在Web端實(shí)現(xiàn)ETL作業(yè)、轉(zhuǎn)換任務(wù)的流程設(shè)計(jì)、編排，設(shè)置數(shù)據(jù)源、設(shè)置作業(yè)或轉(zhuǎn)換的步驟及連接、來自：其他![]()
，AiMask可支持的增量條件包括但不限于以下方式： 基于時(shí)間戳 基于主鍵或唯一鍵 基于分區(qū)或分片保證數(shù)據(jù)完整性：數(shù)據(jù)被清洗后不改變數(shù)據(jù)原有類型、長度、不包含其他無效信息，不違反原有數(shù)據(jù)約束。且能將源表的主鍵、索引、唯一約束自動(dòng)同步到目標(biāo)表，避免人工干預(yù)，提高脫敏工作效率。保證業(yè)來自：其他![]()
MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、Hologres、DRDS 等各種異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間高效的數(shù)據(jù)同步功能。 數(shù)據(jù)治理 軟件：構(gòu)建從數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)治理、資產(chǎn)管理到數(shù)據(jù)服務(wù)的一整![]()
數(shù)據(jù)（MetaData）的對(duì)比，用于對(duì)比兩個(gè)數(shù)據(jù)庫中對(duì)象的定義是否一致。例如，對(duì)比兩個(gè)表中的列（column）、索引（index），約束（主鍵、外鍵、constraint）等是否一致。數(shù)據(jù)對(duì)比即用戶數(shù)據(jù)（UserData）的對(duì)比，用于對(duì)比兩個(gè)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)是否一致。通常用于備份恢來自：其他![]()
環(huán)境和數(shù)據(jù)的多元性、差異性以及對(duì)用戶異常風(fēng)險(xiǎn)的定義差異等隱私，自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)用戶模式，為企業(yè)輸出更精準(zhǔn)的異常風(fēng)險(xiǎn)。安恒AiThink主要從主鍵自定義、特征自定義、權(quán)重自定義調(diào)節(jié)以及風(fēng)險(xiǎn)閾值自定義調(diào)節(jié)共4個(gè)層面實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)環(huán)境的快速適配。購買說明安恒AiThink用戶與實(shí)體分析系統(tǒng)可來自：其他![]()
他數(shù)據(jù)庫，并保持一致，實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)流動(dòng) 方案優(yōu)勢(shì) 高性能：毫秒級(jí)時(shí)延，分片讀取、并行回放 彈性靈活：追加同步對(duì)象、DDL同步、無主鍵表、斷點(diǎn)續(xù)傳 多樣化加工：庫映射、表映射、多對(duì)一、沖突處理、異常數(shù)據(jù)容錯(cuò)、同步時(shí)間戳、同步類型戳、軟刪除 → 數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù) DRS → 云數(shù)據(jù)庫來自：解決方案![]()
優(yōu)勢(shì) 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)寫入 支持采集多種數(shù)據(jù)源，百萬行/s 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)寫入 亞秒級(jí)查詢響應(yīng) 使用分區(qū)分桶將單個(gè)查詢分發(fā)到每臺(tái)節(jié)點(diǎn)中處理； 使用點(diǎn)查索引（主鍵、倒排）減少讀取數(shù)據(jù)量，提供并發(fā)查詢； 物化視圖，自動(dòng)使用預(yù)聚合結(jié)果，亞秒級(jí)聚合統(tǒng)計(jì)分析； 穩(wěn)定、高可用 多副本、多節(jié)點(diǎn)集群部署，提供按需擴(kuò)容、自動(dòng)副本均衡能力來自：產(chǎn)品![]()
常見問題 常見問題 MySQL連接 DDM 時(shí)出現(xiàn)亂碼 如何解決JDBC驅(qū)動(dòng)方式連接DDM異常問題 DDM是否支持分布式JOIN 如何處理表中存在主鍵重復(fù)的數(shù)據(jù) 查看更多 最佳實(shí)踐 最佳實(shí)踐 合理制定分片策略 廣播表和單表的使用場(chǎng)景 DDM事務(wù)模型 通過DDM對(duì)已有RDS for MySQL實(shí)例進(jìn)行分庫分表來自：產(chǎn)品![]()
貝到其他數(shù)據(jù)庫，并保持一致，實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)流動(dòng) 優(yōu)勢(shì) 性能 毫秒級(jí)時(shí)延，分片讀取、并行回放 彈性 支持追加同步對(duì)象、DDL同步、無主鍵表、斷點(diǎn)續(xù)傳 加工 庫映射、表映射、多對(duì)一、沖突處理、異常數(shù)據(jù)容錯(cuò)、同步時(shí)間戳、同步類型戳、軟刪除 搭配使用 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 云數(shù)據(jù)庫來自：產(chǎn)品![]()
臨時(shí)表的功能完備性。新增異步索引，改善索引創(chuàng)建和重建時(shí)并發(fā)讀寫事務(wù)的響應(yīng)時(shí)間，提升系統(tǒng)性能對(duì)全文索引的適用性進(jìn)行改進(jìn)，使得分區(qū)表、包含聚集主鍵的表及堆表都可使用全文索引； 同時(shí)改進(jìn)全文索引同步機(jī)制，實(shí)現(xiàn)事務(wù)級(jí)實(shí)時(shí)同步，支持多事務(wù)并發(fā)填充。DM8對(duì)于存在連接的物化視圖增加了快速刷新支持；支持ON來自：其他![]()
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