问题一：云数据仓库ADB里行转列怎么弄？
云数据仓库ADB里行转列怎么弄？
参考答案：
在阿里云ADB数据库中，要实现行转列的功能，可以使用CROSS JOIN搭配UNNEST函数来将某一列中的数组转换为多行。具体示例如下：
-- 假设有表test，其中product列为包含逗号分隔的产品名称列表
CREATE TABLE test(
userid INT,
user_name VARCHAR,
product VARCHAR
) distributed by hash(userid);
-- 插入测试数据
INSERT INTO test VALUES
(1, 'aaa', 'cat,mat,bat'),
(2, 'bbb', 'dog,pog,fog');
-- 使用CROSS JOIN UNNEST实现行转列
SELECT
userid,
col
FROM (
SELECT
userid,
split(product, ',') as numbers_array
FROM test
) t
CROSS JOIN UNNEST(numbers_array) as temp_table(col);
通过上述查询语句，将会得到以下结果，原本产品名一列的数据被转为了多行：
useridcol1cat1mat1bat2dog2pog2fog
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问题二：云数据仓库ADB里监控信息里面的冷数据使用量 不发生变化？
云数据仓库ADB里ALTER TABLE test_table storage_policy = 'COLD';
设置了之后，监控信息里面的冷数据使用量 不发生变化？
参考答案：
如果设置了表的存储策略为COLD，但是监控信息中的冷数据使用量没有发生变化，可能有以下几种原因：
- 设置的存储策略还没有生效。在设置存储策略后，需要等待一段时间才能生效。通常情况下，系统会在后台自动进行分区迁移和数据重新分布，这个过程可能需要一些时间。因此，建议等待一段时间后再查看监控信息。
- 监控信息没有及时更新。有时候，监控信息可能会有一定的延迟，导致无法实时反映最新的数据使用情况。因此，建议等待一段时间后再查看监控信息。
- 监控信息中的数据使用量计算方式不同。不同的监控工具或平台可能会采用不同的计算方式来计算数据使用量，因此可能会导致监控信息中的数据使用量与实际使用量不一致。建议仔细阅读监控工具或平台的文档，了解其计算方式和数据来源。
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问题三：云数据仓库ADB里向量检索 相似性检索-示例是什么？
云数据仓库ADB里向量检索 相似性检索-示例是什么？
参考答案：
云数据仓库ADB的向量检索相似性检索示例如下：
假设您有一个包含商品信息的表，其中每个商品都有一个唯一的ID和一组特征向量。现在，您想要根据用户输入的特征向量来查找相似的商品。您可以使用ADB的向量检索功能来实现这个目标。
首先，您需要将商品的特征向量存储在ADB中。然后，当用户输入一个特征向量时，您可以使用ADB的相似性检索功能来查找与该向量最相似的商品。具体来说，您可以将用户输入的特征向量与表中所有商品的特征向量进行比较，并计算它们之间的相似度得分。最后，您可以按照相似度得分从高到低的顺序返回最相似的商品。
例如，假设您有以下商品信息：
| 商品ID | 特征向量 |
| 1 | [0.1, 0.2, 0.3] |
| 2 | [0.4, 0.5, 0.6] |
| 3 | [0.7, 0.8, 0.9] |
现在，用户输入了一个特征向量：[0.2, 0.3, 0.4]。您可以使用ADB的相似性检索功能来计算该向量与表中每个商品特征向量之间的相似度得分，并按照得分从高到低的顺序返回最相似的商品。在这个例子中，商品1和商品2与用户输入的特征向量最相似，因为它们的特征向量之间的欧氏距离最小。因此，您可以返回以下结果：
| 商品ID | 相似度得分 |
| 1 | 0.1 |
| 2 | 0.2 |
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问题四：云数据仓库ADB里如何创建维度表？
云数据仓库ADB里如何创建维度表？
参考答案：
创建维度表在阿里云ADB MySQL版中，可以通过CREATE TABLE语句实现。维度表是用来存储业务特性描述的集合，每个集群节点都会冗余一份数据，通常其数据量较小且变化频率较低。
创建维度表时，可以指定DISTRIBUTED BY BROADCAST作为table_attribute参数，这样整个集群的所有节点都会存储该维度表的数据。例如：
CREATE TABLE dimension_table_name (
column1 datatype,
column2 datatype,
...
) ENGINE= 'XUANWU'
DISTRIBUTED BY BROADCAST;
需要注意的是，由于维度表会在所有节点上都存一份全量数据，因此建议确保维度表的数据量不宜过大，以免造成存储资源的浪费。
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问题五：云数据仓库ADB里使用物化视图降低客户查询延迟时间的案例-业务效果是什么？
云数据仓库ADB里使用物化视图降低客户查询延迟时间的案例-业务效果是什么？
参考答案：
物化视图在云数据仓库ADB中被广泛应用以降低客户查询延迟时间。例如，某业务需要向商家展示当天24小时的数据，原始查询方式需要24秒才能呈现结果，这显然造成了较长的等待时间。通过使用物化视图，可以将每小时的数据展示信息存储下来，这样在每次查询时，就无需再次执行完整的查询操作，而只需要直接从物化视图中获取所需的信息，大大减少了查询所花费的时间。
值得注意的是，物化视图本质上是过去某一时刻的数据查询结果，所以其刷新的延迟越低，就越接近实际结果。因此，在使用物化视图进行查询优化时，还需要考虑到物化视图的维护成本和更新频率等因素。
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