在不使用多表的JOIN操作时，仍然可以通过其他方法来实现关联查询。以下是一些常用的替代方法：1. 子查询（Subquery）子查询是在一个查询语句中嵌套另一个查询语句。子查询可以放在SELECT、FROM或WHERE子句中，用于从一个表中获取数据，然后在外部查询中使用这些数据。例如：SELECT * FROM orders WHERE customer_id IN (SELECT id FROM customers WHERE country = 'CN');这个查询会先在customers表中找到所有来自美国的客户的id，然后在orders表中查找这些客户的所有订单。2. 内联视图（Inline View）内联视图是将一个查询作为另一个查询的FROM子句的一部分。这可以看作是一种特殊的子查询，但通常性能更好，因为数据库优化器可以更有效地处理内联视图。例如：SELECT * FROM (SELECT id, name FROM customers WHERE country = 'CN') AS us_customers;这个查询会创建一个内联视图，只包含来自美国的客户的id和name，然后从这个内联视图中选择所有数据。3. 自连接（Self Join）自连接是一种特殊的JOIN，用于在同一表中进行关联查询。这通常用于表中的记录需要与表中的其他记录进行比较的场景。例如：SELECT e1.name, e2.name FROM employees e1 JOIN employees e2 ON e1.manager_id = e2.id;这个查询会将employees表与自身进行连接，找到每个员工的经理的名字。4. 分解关联查询即对每个要关联的表进行单表查询，然后将结果在应用程序中进行关联。例如：SELECT * FROM tag WHERE tag = 'mysql';SELECT * FROM tag_post WHERE tag_id = 1234;SELECT * FROM post WHERE post.id in (123,456,567,9098,8904);这种方法的问题是，如果in后面的参数过多，通用性会非常有限。5. 打破范式标准建议建表的时候，就把这些列放在一个表里，比如一开始有student(id, name)，class(id, description)，student_class(student_id, class_id)三张表，可以用一张大表代替它，student_class_full(student_id, class_id, name, description)，这样name和description可能要被存储多份，但是由于不需要join了，查询的性能就可以提高很多了。6. 具体问题具体分析即使多表Join在阿里规范是强制不允许的，但比如在管理后台这类并发量很低的业务场景下，依然是可以进行多表Join操作的。多表Join并不一定是很Low的做法，在错误场景下多表Join才是很Low的做法。以上方法各有优缺点，选择哪种方法应根据具体的应用场景、数据量和数据库性能来决定。在大多数情况下，适当的JOIN操作，结合良好的索引策略和查询优化，仍然是处理关联数据的首选方法。

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不用多表的join，如何做关联查询

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在工作中不知道大家有没有update过全表，或者利用逻辑数据库去update所有实体表，引发过什么问题

在工作中，不小心在Navicat中直接将数据给删了，大家有什么好的恢复方法吗？

2024年12月数据库论坛热门问题合集主要是关于openGauss、PostgreSQL和GaussDB for MySQL的问题关于 openGauss问题 1: openGauss 支持哪些主要特性？答案: openGauss 支持多项高级特性，包括但不限于多核并行处理、高性能存储引擎、智能优化器、企业级安全机制（如数据加密）、高可用性解决方案（如主备复制）等。它还支持分布式事务处理和SQL兼容性。问题 2: 如何在 openGauss 中启用审计功能？答案: 在postgresql.conf文件中设置audit_enable = on来启用审计功能，并通过audit_directory指定审计日志存放目录。此外，可以通过audit_options配置具体的审计选项。关于 PostgreSQL问题 3: PostgreSQL 的流复制是如何工作的？答案: 流复制允许一个或多个备用服务器从主服务器实时接收写入操作的日志（WAL），从而保持数据的一致性和提供高可用性。主服务器发送WAL记录到备用服务器，备用服务器重放这些记录以保持与主服务器同步。问题 4: 如何在 PostgreSQL 中创建一个函数？答案: 使用CREATE FUNCTION语句定义函数。例如：CREATE OR REPLACE FUNCTION add_numbers(a integer, b integer) RETURNS integer AS $$ BEGIN RETURN a + b; END; $$ LANGUAGE plpgsql;关于 GaussDB for MySQL问题 5: GaussDB for MySQL 是否完全兼容MySQL协议？答案: 是的，GaussDB for MySQL旨在提供与MySQL的高度兼容性，使得大多数基于MySQL的应用程序无需修改即可运行在其上。问题 6: 如何在 GaussDB for MySQL 中进行时间点恢复？答案: 时间点恢复（PITR）通常需要结合全量备份和增量日志（binlog）。首先恢复全量备份，然后应用相应的binlog直到所需的时间点。这通常通过命令行工具如mysqlbinlog配合mysql客户端完成。问题 7: GaussDB for MySQL 支持哪些类型的索引？答案: GaussDB for MySQL支持多种类型的索引，包括B-Tree索引、哈希索引、全文索引等，类似于标准的MySQL数据库。问题 8: 如何提高 GaussDB for MySQL 的查询性能？答案: 可以通过优化查询语句、增加索引、调整数据库参数（如缓冲池大小）、定期分析表统计信息以及使用分区表等方法来提高查询性能。问题 9: GaussDB for MySQL 是否支持读写分离？答案: 是的，GaussDB for MySQL支持读写分离，通过配置只读实例可以分散读取请求的压力，提高整体系统性能。问题 10: 如何在 GaussDB for MySQL 中执行计划分析？答案: 使用EXPLAIN命令可以查看SQL语句的执行计划。例如：EXPLAIN SELECT * FROM my_table WHERE id = 1;这将显示查询如何被优化器解析和执行的具体步骤，帮助开发者理解查询性能瓶颈所在。希望这些问题及答案能帮助你更好地理解和使用openGauss、PostgreSQL和GaussDB for MySQL。如果有更多具体需求或更深入的问题，欢迎继续提问！

RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术的原理结合了信息检索与文本生成的优势，旨在通过检索外部知识库来增强大语言模型（LLM）的生成能力，从而提高生成内容的准确性和丰富性。以下是RAG技术原理的详细介绍：一、基本概念RAG，全称Retrieval-Augmented Generation，中文译为“检索增强生成”。它是一种结合了信息检索与文本生成优势的模型架构，通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为上下文输入给生成模型，从而生成最终的答案或文本。二、工作原理RAG技术的工作原理主要分为两个阶段：检索阶段和生成阶段。检索阶段：在这一阶段，RAG模型使用高效的检索算法（如Dense Passage Retrieval，DPR等）从外部知识库中查找与输入查询最相关的文本片段。这些文本片段可以是文档、段落或句子，它们与输入查询在语义上高度相关，为后续的生成阶段提供了丰富的上下文信息。生成阶段：在生成阶段，RAG模型利用大型语言模型（如GPT-3、BERT等）的生成能力，结合检索到的信息，生成回答或执行任务。生成模型将检索到的信息作为输入的一部分，与原始查询一起构成扩展的上下文，然后基于这个上下文生成最终的输出。三、技术特点向量化表示：RAG技术通常将文本转换为向量形式，便于计算相似度，从而快速检索到最相关的信息。这种向量化表示方法使得RAG模型能够高效地处理大规模文本数据，并快速找到与输入查询最相关的文本片段。上下文感知：RAG模型能够理解和利用上下文信息，生成更加连贯和准确的内容。通过引入检索到的信息作为上下文，RAG模型能够生成与输入查询更加相关和准确的回答。端到端的训练：RAG模型通常采用端到端的训练方法，优化检索和生成两个阶段的性能。这种训练方法使得RAG模型能够在整个流程中保持一致性，并提高生成内容的准确性和可靠性。四、应用场景RAG技术因其独特的优势，在多个应用场景中展现出巨大的潜力。这些应用场景包括但不限于：问答系统：RAG技术可用于构建强大的问答系统，能够回答用户提出的各种问题，通过检索大规模文档集合来提供准确的答案。聊天机器人：在聊天机器人中，RAG技术可以帮助机器人更好地理解用户的意图，生成更加个性化和准确的回复。内容创作与编辑：RAG技术可以辅助创作者检索相关资料，节省研究时间，并确保内容的准确性。在线教育平台：在线教育平台可以利用RAG为学习者提供定制化的学习材料和答案。新闻摘要与报道：新闻机构可以利用RAG快速生成新闻摘要或报道。技术支持：在技术支持领域，RAG技术可以辅助技术人员快速定位问题并提供解决方案。综上所述，RAG技术通过结合信息检索与文本生成的优势，显著提高了生成内容的准确性和丰富性。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，RAG技术有望在更多领域发挥重要作用。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）即检索增强生成技术，在自然语言处理领域具有显著的优势，同时也存在一些局限性。以下是对RAG技术的优缺点详细介绍：优点提高答案准确性：RAG技术通过从外部知识库中检索相关信息，并将其与语言模型的生成能力结合，显著提升了生成答案的准确性。这种准确性的提升尤其体现在知识密集型任务中，如专业领域的问答系统。增加用户信任：生成的答案可以附带对应的引用来源，用户可以轻松验证模型回答的准确性，从而增加对模型输出的信任。特别是在需要权威性和准确性的场景中，如新闻报道、学术研究等，RAG技术能够提高用户对生成内容的信任度。便于知识更新：RAG技术结合了外部知识库的信息，使得生成的内容能够保持与时俱进。通过更新外部知识库，可以快速引入新的信息和知识，避免了传统生成技术因模型固定而导致的知识更新困难。引入特定领域知识：RAG技术能够针对特定领域进行定制化的优化，通过构建特定领域的知识库，使得生成的内容更加符合该领域的专业性和准确性。这对于专业领域的应用场景，如医疗、法律等，具有重要意义。避免模型幻觉：传统生成技术有时会出现“模型幻觉”问题，即生成的内容与事实不符或存在逻辑错误。而RAG技术通过引入外部知识库的信息，可以有效地避免这种问题，确保生成的内容与事实相符，提高生成内容的真实性和可信度。优化成本效益：RAG技术主要是优化了模型的输入过程，通过丰富输入信息的方式，来增强模型的输出质量。它并不改变模型本身的推理能力，也不会改变模型任何的参数，因此是一种成本效益较高的解决方案。局限性准确率问题：目前RAG模型的准确率约为70%，这远低于许多应用场景的预期。这可能是由于模型对特定类型的数据不够敏感或者对复杂查询的处理不足。数据敏感性不足：大模型在处理涉及日期或具体数值的查询时容易出错，表明模型在理解和处理具体、细节化信息方面存在不足。嵌入方法的局限性：目前的嵌入方法可能无法充分处理所有输入信息，导致关键信息丢失。检索效率和准确性的矛盾：对于某些关键性问题和低容错率的场景，目前的RAG模型在检索效率和准确性方面仍需依赖传统的数据库检索方法。对表格数据的处理不足：RAG模型对于表格数据的处理不够敏感，特别是当表格被切分后，模型的处理效果大幅下降。文档拆分问题：在拆分文档时，相关要点容易被分离，使得穿越整个文档的概念被割裂。用户查询质量：用户提出的查询质量不高，例如问题过短或使用过多缩写，会影响模型的理解和回应效率。综上所述，RAG技术在自然语言处理领域具有广泛的应用前景，但同时也存在一些局限性需要克服。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，RAG技术有望在更多领域发挥重要作用。

向量数据库RAG入门分析在人工智能和自然语言处理领域，向量数据库（Vector Database）与检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）技术的结合正在逐渐成为研究和应用的热点。本文将带您入门向量数据库RAG，探讨其基本概念、工作原理、应用场景以及优势与挑战。一、向量数据库与RAG简介向量数据库是一种专门用于存储和查询向量数据的数据库系统。传统的数据库主要侧重于存储和查询结构化数据，而向量数据库则专注于处理和索引高维度向量数据。它能够高效地存储和检索大规模向量数据，主要用于相似性搜索、推荐系统、嵌入式向量存储以及聚类和分类等任务。RAG是一种基于检索增强生成的模型架构，用于自然语言处理任务。它结合了检索模型和生成模型的优势，旨在提供更准确、连贯和信息丰富的回答或生成结果。RAG模型使用检索模型来获取相关的上下文信息，使得生成模型能够基于更广泛的知识库进行生成，从而提高生成结果的信息丰富度和准确性。二、RAG的工作原理RAG的工作流程通常包括以下几个步骤：文档加载与分割：从各种来源加载大量文档数据，并将其分割成更小的段落或部分，以提高检索的准确性和效率。嵌入向量生成：对每个文档或文档的部分生成嵌入向量，这些嵌入向量捕捉文档的语义信息，方便后续的相似度比较。写入向量数据库：将生成的嵌入向量存储在一个向量数据库中，数据库支持高效的相似度搜索操作。查询与检索：用户提出一个问题或输入一个提示，RAG模型根据输入生成一个或多个相关的查询，并在向量数据库中检索相关文档。信息融合与生成：将检索到的文档内容与原始问题或提示融合，构成扩展的上下文，然后基于融合后的上下文生成最终的回答或文本。三、RAG的应用场景RAG技术因其独特的优势，在多个应用场景中展现出巨大的潜力：问答系统：RAG能够结合检索到的具体事实和生成模型的灵活性，提供准确且信息丰富的回答。对话系统：在对话系统中，RAG可以基于用户的输入和检索到的上下文信息，生成连贯且个性化的回复。推荐系统：向量数据库能够存储用户和项目的向量表示，并通过计算向量间的相似度来进行个性化推荐。RAG技术可以进一步结合用户的历史行为和当前需求，提供更精准的推荐。文本摘要：RAG能够基于原文和检索到的相关信息，生成简洁且包含关键信息的摘要。四、RAG的优势与挑战优势：提高信息丰富度和准确性：通过结合检索和生成的优势，RAG能够提供更准确、连贯和信息丰富的回答或生成结果。降低幻觉问题：RAG通过检索外部信息作为输入，辅助大型模型回答问题，能够大大降低大模型的幻觉问题，增加回答的可追溯性。灵活性和多样性：RAG模型允许在生成过程中引入检索模型的多个候选答案或生成片段，从而增加生成结果的多样性。挑战：文档处理与索引构建：如何高效地处理和索引大量文档数据，以及如何选择合适的嵌入模型和向量数据库，是RAG技术面临的挑战之一。检索质量与效率：向量数据库的检索质量和效率直接影响到RAG模型的输出质量和相关性。因此，需要不断优化检索算法和数据库结构，以提高检索的准确性和速度。成本与资源消耗：虽然RAG技术带来了显著的性能提升，但其训练和部署成本也相对较高。需要权衡成本与性能之间的关系，选择合适的硬件和软件资源。五、总结向量数据库RAG技术作为一种新兴的自然语言处理方法，在问答系统、对话系统、推荐系统和文本摘要等领域展现出巨大的潜力。通过结合检索和生成的优势，RAG能够提供更准确、连贯和信息丰富的回答或生成结果。然而，RAG技术也面临着文档处理、检索质量与效率以及成本与资源消耗等挑战。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，RAG技术有望在更多领域发挥重要作用。

Promtheus是大量云原生应用的监控系统，在大规模云原生环境存在异常恢复较长、可扩展性受阻等问题，Cortex作为其分布式方案虽提高了可扩展性和稳定性，但在海量时间线和范围查询时仍面临成本高性能低的问题。OpenGemini兼容Promtheus读写API，充分发挥其存储底座和向量化计算引擎的优势，在多场景下表现优异。本次直播主要介绍OpenGemini的基本架构、性能提升的关键技术和效果。直播链接：cid:link_0Q：openGemini有针对高QPS查询做优化么？A:有，比如对tsbs测试工具的single-group-by-xx这类高QPS查询有做专门的优化Q：openGemini支持哪些语言的sdkA:cpp、go、java等，可以在官网上看一下Q：openGemini查询引擎未来有哪些优化技术？A:会对普罗查询增加更加丰富的计算下推场景Q：openGemini有查询优化器吗？支持复杂查询的优化A:有，支持Q：openGemini目前兼容哪些生态？A:influxDB生态和普罗生态Q：sidecar如果分布在不同地域，容易造成较高延迟，查询速度会较慢。怎么避免？A:这是thanos存在的问题，openGemini副本模式未来可以提供更加丰富的读写策略来帮助将读写集中到指定地域Q：openGemini在云原生可观测性领域的未来发展方向和计划是什么？A:完善生态，深入了解用户使用场景和需求Q：openGemini有时序分析能力吗？A:有，可以看下我们github上openGemini-castor仓Q：openGemini和其他时序数据库，比如apachedruid相比最大的特点和优点在哪部分？A:具有更高效的读写性能Q：openGemini也可以用来sql给alertmanager来告警吗A:可以搭配普罗作为存储和分析底座，通过普罗来采集数据和告警Q：openGemini在云原生环境下的分布式架构是如何设计的，它如何支持大规模集群部署？A:主要由ts-sql和ts-store组成，都可以水平扩展来支持大规模集群Q：数据写入可以不依赖Prom吗？直接使用prom的SDK写入可以吗？A:在目前支持的http api范围内使用可以Q：openGemini如何确保在多租户环境下的数据安全性和隔离性？A:不同用户使用不同DB，为每个用户授予DB的读写权限，可以实现物理隔离。如果租户太多的情况下，每用户一个DB不合适，最好是添加用户字段，查询时必须带有用户ID的条件，以此实现逻辑隔离Q：openGemini如何处理和优化写入热点问题，以保证数据库的稳定性和性能？A:通过指定分区键的hash分区方式打散数据，保证数据均匀分布Q：openGemini在处理海量时序数据时，如何保证数据的高压缩率和高性能？A:不同数据类型采用不同的压缩算法，列式压缩，保证整体的高压缩率Q：openGemini在存储分析一体化方面有哪些创新，这些创新如何帮助企业提升数据处理效率？A:提供列式存储、数据压缩、LSM等能力，解决海量数据持续写入性能问题；提供数据预聚合、降采样、流式聚合等解决数据分析效率问题Q：cortex支持逻辑多租，那么多租户在openGemini用什么来表示呢？A:普罗写入提供单独的API实现不同用户的数据存储在多个表中，也可以不同用户使用不同DB实现物理隔离Q：openGemini在时序数据库测试基准TSBS测试中，相对于业界influxdb、tdengine、iotdb读写性能表现如何？A:相比InfluxDB OSS v2.x版本，openGemini在如上12个典型场景的查询性能大幅领先，最大提升60倍Q：openGemini当前支持哪些查询语言？从可观测发展的角度，它的定位是什么？A:支持InfluxQL和PromQL，定位是可观测性数据的存储和分析底座Q：openGemini在云原生可观测性方面有哪些优势？A:集群化可扩展，高可用性，易部署，更好的写入和查询性能Q：openGemini相对于prom压缩率更高吗？有哪些关键技术？A:内置delta、ZigZag、Simple8b、Snappy等多种压缩算法，支持对不同数据类型采用不同压缩算法的列式压缩，可以达到比普罗更高的压缩率Q：openGemini查询引擎相对于PromQL引擎有哪些优势？A:增加多种计算下推规则、根据空闲资源并发执行多个计算任务、向量化执行等Q：openGemini如何支持大规模集群部署？A:计算和存储组件均可以水平扩展Q：openGemini如何实现与云原生环境的兼容性？A:openGemini已支持K8s、KubeEdge容器化部署Q：如何优化时序数据库的存储和查询，以提高数据的处理效率？A:可以通过explain analyze打印查询时延分布确定优化方向，对于并发执行的一些场景可以用golang pprof工具抓取cpu消耗分布的火焰图Q：openGemini如何促进不同行业的数字化转型？A:通过存储和分析海量可观测性数据来促进电力、能源、车联网、物联网等多行业对监控指标、系统日志、调用链等深度使用Q：openGemini在性能方面相比其他时序数据库有何提升？A:相比InfluxDB OSS v2.x版本，openGemini在如上12个典型场景的查询性能大幅领先，最大提升60倍Q：openGemini在数据压缩方面有哪些特点？A:内置delta、ZigZag、Simple8b、Snappy等多种压缩算法，支持对不同数据类型采用不同压缩算法的列式压缩，可以达到比普罗更高的压缩率Q：OpenGemini在数据安全方面采取了哪些措施？如何保障数据在传输和存储过程中的保密性、完整性和可用性？A:openGemini支持数据传输加密和用户密码鉴权，支持用户弱密码校验和审计日志。此外，openGemini集群的各组件之间通信可配置HTTPS双向认证（Mutual TLS），确保每一个链接都是可信的Q：openGemini高基数引擎有什么作用？A:改变现有时序引擎的数据排序方式与索引方式，去掉时间线的影响，更适用于高基数场景Q：openGemini的高性能体现在哪里？A:写入和查询时延、QPS等性能指标表现更好，数据压缩率高Q：有要求go必须是多少版本以上的吗？A:1.22Q：openGemini与其它时序数据库相比有哪些优势？A:集群化可扩展，高可用性，易部署，更好的写入和查询性能Q：openGemini能监控哪些方面数据？A:指标数据，日志数据Q：cortex支持逻辑多租，那么多租户在openGemini用什么来表示?A:普罗写入提供单独的API实现不同用户的数据存储在多个表中，也可以不同用户使用不同DB实现物理隔离Q：在相对有限的时间线数量下，openGemini如何提供极致的写入与查询性能？A:在这种情况下，可以使用时序引擎，通过时间线聚簇、时间排序、倒排索引，可以同时提供面向点查、聚合查询的极致性能Q：openGemini在InfluxDB上做了哪些改进？A:可扩展性、高可用、高性能存储和查询引擎等Q：openGemini是否支持数据迁移功能？A:提供InfluxDB像openGemini的数据迁移工具Q：OpenGemini在处理高基数数据时，其列式存储+排序+聚簇索引的方式具体能在多大程度上提升读写性能？与其他主流时序数据库相比，优势有多大？A:单核写入性能相对于ClickHouse有3倍提升，查询性能短期时间范围查询、条件+时间范围查询与ClickHouse时延差距10倍Q：普罗支持哪些数据的导入，能否实现云端数据的直接同步对接吗A:主要是指标数据，可以直接对接采集并存储云端监控数据Q：openGemini能提供哪些组件运维能力？A:提供ts-monitor可上报ts-meta、ts-sql、ts-store的监控指标Q：openGemini使用哪种语法解析器？如何优化语法树？A:使用golang yacc生成的自定义的语法规则，兼容influxql，主要通过基于规则变化的优化方式Q：openGemini目前支持哪些操作系统？A:支持主流Linux 系统（含openEuler）、Windows 和MacOSQ：openGemini高基数引擎功能有什么作用？A:针对高基数场景的列存引擎，引入新的数据布局与索引解决索引膨胀问题Q：openGemini在异常检测和预测方面有哪些优势？A:可检测13种常见的异常场景，具有检测速度快、准确性高、流批一体的优点，让数据就近处理，提高数据分析效率Q：OpenGemini社区的发展状况如何？社区的活跃度、开发者的参与度以及贡献者的数量等方面的情况怎样？A:吸引了包括天翼云、沃趣、国能数智、移远通信、华为云IoT等在内的很多企业开发者的关注并加入社区贡献Q：时序引擎是否可以和列式引擎混用？A:按照表粒度使用不同的存储引擎，可以在表级以上混用，不能在表级及其以下混用Q：openGemini日志检索功能有什么作用？相比其它数据库有什么优势？A:通过文本关键字在openGemini中检索包含关键字的所有日志数据，支持模糊匹配、正则匹配和精确匹配三种，具有更高的索引效率Q：openGemini多级降采样功能有什么作用？A:对历史数据明细的特征提取，并原地替换历史数据明细Q：openGemini流式聚合功能能解决哪些问题？A:解决传统降采样方法从磁盘读取大量历史数据进行计算的IO放大问题Q：openGemini时序数据库如何与其他系统集成和协同工作？A:通过统一的接口层协议Q：openGemini支持哪些开发语言和框架？openGemini是否支持多租户架构？A:支持c++、golang、java等多种SDK，支持多租户架构Q：在高基数场景下，使用openGemini列存引擎需要注意哪些问题？A:需要修改flight相关的写入配置，创建表需要使用高基数表的创建方式并带上存储引擎类型等Q：openGemini异常检测和预测功能有什么作用？A:帮助检查数据突升突降，持续上升/下降等多种异常场景，帮助根据历史时序数据获取未来预测值Q：针对OpenGemini部署和运维方面应注意哪些方面A:按照官方给的配置文件确定ip地址进行部署Q：如何选择合适的机器配置来部署openGemini列存引擎？A:根据因为u实际的工作负载和性能要求选择Q：如何监控和调优openGemini列存引擎的性能？A:可以通过ts-monitor上报的openGemini监控数据分析系统资源使用情况、explain analyze分析单条查询时延分布、golang pprof工具统计性能数据Q：有哪些应用场景？A:能源、电力、车联网、物联网、云原生监控运维等想要了解 openGemini时序数据库 更多相关知识，欢迎观看DTSE Tech Talk 系列技术直播