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数名称、修改前参数值、修改后参数值、修改状态和修改时间。 图1 查看目标参数模板的参数修改历史 如果修改后参数模板未应用，请根据业务需要，参考应用参数模板，将其应用到对应实例。 查看当前实例的参数修改历史 登录管理控制台。 在服务列表中选择“数据库 > 云数据库 GeminiDB
数名称、修改前参数值、修改后参数值、修改状态和修改时间。 图1 查看目标参数模板的参数修改历史 如果修改后参数模板未应用，请根据业务需要，参考应用参数模板，将其应用到对应实例。 查看当前实例的参数修改历史 登录管理控制台。 在服务列表中选择“数据库 > 云数据库 GeminiDB
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不同的可用区是否影响内网互通 可用区是同一服务区内，电力和网络互相独立的地理区域，一般是一个独立的物理机房，这样可以保证可用区的独立性。 一个区域内有多个可用区，一个可用区发生故障后不会影响同一区域内的其它可用区。 默认情况下，同一个VPC下的不同可用区之间内网互通。 更多可用区信息请参见区域和可用区。
GeminiDB Influx是否支持Grafana访问 GeminiDB Influx支持Grafana直接访问，具体操作请参见如何通过Grafana连接GeminiDB Influx。 父主题： 产品咨询
GeminiDB Cassandra是否支持数据订阅功能 支持。详情请参考GeminiDB Cassandra接口流功能介绍。 父主题： 产品咨询
Python语言通过PyMongo来为GeminiDB Mongo数据库提供统一访问接口，应用程序可基于PyMongo进行数据操作，PyMongo支持SSL连接，PyMongo内部通过连接池的方式支持多线程应用。 PyMongo的安装方式官方指南。 父主题： 基于Python连接实例
GeminiDB Redis是否支持布隆过滤器等modules 布隆过滤器（BloomFilter）可用于检索某个元素是否存在于某个海量集合中，适用于Web拦截器、防缓存穿透等场景。 GeminiDB Redis 支持布隆过滤器特性。 除此之外，GeminiDB Redis还支持
GeminiDB Redis是否支持多DB GeminiDB Redis的多DB功能已于2022年3月底上线，此前创建的实例暂不支持该功能，也不支持通过升级开启该功能。 使用GeminiDB Redis多DB功能时，您需要关注以下约束与限制： DB数支持的范围为0~999。 不支持swapdb命令。
GeminiDB Redis接口是否支持keys命令的模糊查询 支持。 使用keys命令进行模糊查询时，可能导致OOM， 时延升高等现象，需要谨慎使用。 您可以在业务测试时使用keys命令，生产环境下的业务禁止使用keys命令，建议您使用scan搭配match来进行模糊匹配。 关于scan的使用请参见scan相关知识。
不同的可用区是否影响内网互通 可用区是同一服务区内，电力和网络互相独立的地理区域，一般是一个独立的物理机房，这样可以保证可用区的独立性。 一个区域内有多个可用区，一个可用区发生故障后不会影响同一区域内的其它可用区。 默认情况下，同一个VPC下的不同可用区之间内网互通。 更多可用区信息请参见区域和可用区。
GeminiDB Mongo是否支持降低版本 暂不支持。 父主题： 数据库使用
开启内存加速后，是否会对源端MySQL有影响 内存加速的主要工作原理是订阅MySQL的binlog，对源端MySQL几乎无影响。 父主题： 内存加速
GeminiDB Cassandra购买成功后是否支持更换区域 不支持。资源创建成功后不能更换地域。 父主题： 区域和可用区
GeminiDB Mongo购买成功后是否支持更换区域 不支持。资源创建成功后不能更换地域。 父主题： 区域和可用区
GeminiDB Influx购买成功后是否支持更换区域 不支持。资源创建成功后不能更换地域。 父主题： 区域和可用区
GeminiDB Mongo现在是否可以订阅oplog 暂不支持。 父主题： 数据库使用
不同的可用区是否影响内网互通 可用区是同一服务区内，电力和网络互相独立的地理区域，一般是一个独立的物理机房，这样可以保证可用区的独立性。 一个区域内有多个可用区，一个可用区发生故障后不会影响同一区域内的其它可用区。 默认情况下，同一个VPC下的不同可用区之间内网互通。 更多可用区信息请参见区域和可用区。
根据参数列表中“是否需要重启”提示，进行相应操作： 是：在实例列表中，查看“运行状态”，如果显示参数变更，等待重启，则需重启实例使之生效。 否：无需重启，立即生效。 修改自定义参数模板并应用到实例 登录管理控制台。 在服务列表中选择“数据库 > 云数据库 GeminiDB Redis
景下，无法快速备份恢复，进而影响数据库的数据可靠性。 云数据库 GeminiDB基于DFV存储，底层采取Append Only方式存储，并在该基础上结合数据库逻辑进行分布式并行算法优化，极大地提升了数据备份、恢复性能。 DFV（Data Function Virtualizati
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