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对集合的写操作同时会操作集合上的索引，从而触发更多的IO操作，集合上的索引数量不要超过32。 不要创建不会被使用到的索引，因为GeminiDB Mongo会加载索引到内存，无用索引加载到内存会浪费内存空间，因业务逻辑变化而产生的无用索引也要及时清理。 索引创建必须使用后台创建索引，禁止前台创建索引。 业务
成以后才能查询索引。 您可以通过查询系统的“IndexInfo”，查看索引是否重建完成。如果有您创建的索引的名字，表示索引数据已经重建完成。 图3 查询结果 通过直接指定索引列，查询索引。 图4 查询结果 每张表可以创建多个索引，且索引会影响写入性能。 父主题： 数据库使用
如何使用Lucene搜索索引 GeminiDB Cassandra支持Lucene搜索索引已实现多维查询、文本检索、统计分析等能力，在使用体验上和原生二级索引相似，但同时拥有了更为丰富的语法支持。 当前Cassandra二级索引的痛点 原生Cassandra中二级索引的实现其实是创建了一张隐式的表，该表的Primary
allowed 当执行形如select *且未做时间范围约束的查询语句时，错误"select *" query without time range is not allowed就会发生。需要修正查询语句，确保select * 查询语句有时间范围约束。 示例： select * from
命名规范 数据库对象（库、表、字段、索引）命名建议全部使用小写字母开头，后面跟字母或者数字，长度不要超过32字节。 数据库名称不能使用特殊字符("",.,$,\,/,\0,*,?,~,#,:,?,|")，数据库名称不能使用系统数据库名，如：admin，local，config。
开启内存加速后，是否会对源端MySQL有影响 内存加速的主要工作原理是订阅MySQL的binlog，对源端MySQL几乎无影响。 父主题： 内存加速
建议：需要的时候，通过反范式化和冗余来提升读性能。 索引规范 规则1：尽可能把所有查询都设计为主键形式的查询，不要对二级索引过度依赖。 规则2：创建索引后需要等待索引构建完成后才能使用索引字段进行查询。 规则3：避免对索引字段频繁更新。 规则4：不建议重复值过多表列建立索引，比如表有一亿条数据，某一列的
RDS MySQL到GeminiDB Redis数据延迟大概是多少，会受哪些因素影响 可以做到实时同步，具体时延建议实测。时延可能受到以下因素影响： RDS MySQL到GeminiDB Redis本身的物理距离，通常建议同Region。 RDS MySQL到GeminiDB R
、_vision、opentsdb等系统使用的数据库名。 TAG名称不支持更新和重命名。 建议 TAG名称越短越好，每个TAG名称都有索引，索引都会在内存中，名字越短，越节省资源。 TAG KEY和FIELD KEY命名不要相同。 TAG 规则 对其使用InfluxQL函数（MA
修改和删除内存加速规则 创建内存加速映射后，可以实现MySQL实例到GeminiDB实例的数据自动同步。本章节主要介绍如何修改和删除内存加速规则。 注意事项 目前仅支持MySQL到GeminiDB Redis接口Hash类型的转换。 如果修改内存加速规则中MySQL实例的表名后，则需要重新配置内存加速规则。
步骤3：使用示例 在源实例MySQL中创建一个db1数据库，并在db1中创建一个students表，具体的 SQL 如下： mysql> CREATE DATABASE db1; Query OK, 1 row affected (0.00 sec) mysql> CREATE TABLE
在服务列表中选择“数据库 > 云数据库 GeminiDB Redis 接口”。 在左侧导航栏选择“内存加速管理”，单击目标映射操作列的“解除”。 图2 内存加速管理 单击确认框的“确定”，即可完成映射关系解除。 图3 解除映射 父主题： 通过GeminiDB Redis实现MySQL内存加速
通过GeminiDB Redis实现MySQL内存加速 内存加速概述 开启和使用内存加速 修改和删除内存加速规则 查看和解除映射关系 父主题： 用户指南
开启内存加速，MySQL数据更新后，会把数据全部缓存到GeminiDB Redis吗？ 不是，需要用户通过界面操作：指定MySQL表空间（db）、表名（table）、字段（field）到GeminiDB Redis的转换规则。配置好后，符合规则的数据会自动同步到GeminiDB Redis。
Redis为了优化“传统被动缓存方案”而推出的功能，它可以让用户通过界面配置规则的形式，自动缓存MySQL的数据，加速MySQL的访问。 如下图图1所示，“传统被动缓存方案”需要用户自行开发代码把MySQL中的数据写入到缓存中，存在效率低、不可靠的缺点。而采用云数据内存加速的“全自动主动缓存
IDHACK 根据_id进行查询 TEXT 全文索引 COUNTSCAN 未用索引计数 FETCH 索引扫描 LIMIT 使用Limit限制返回数 SUBPLA 未用索引的$or查询阶段 PROJECTION 使用索引计数 COUNT_SCAN 使用索引计数 父主题： 使用规范
index，因为GeminiDB Cassandra的native secondary index最终是把索引数据放在一张新表，以建索引列的value为key，以索引的原来的key为value，最终的索引表的表结构可能就是： CREATE TABLE mytable_index_age (age
Delete：前缀删除 否 Scan Scan：全量扫描。 是 Scan：指定start/stop行进行扫描。 是 TimeRange：过滤时间范围。 是 Filter：服务端过滤 支持SingleColumnValueFilter和PageFilter。其他Filter公测中。 Versions：多版本查询。
无 创建索引失败 NoSQLCreateIndexFailed 重要 业务负载超过实例规格瓶颈，此时再创建索引会耗费更多实例资源，导致响应变慢甚至卡顿，最终超时，引起索引创建失败。 1、根据业务负载，选择匹配的实例规格 2、在业务低峰期创建索引 3、使用后台方式创建索引 4、索引字段，结合业务进行合理选择。
分布式架构，最高N-1个节点故障容忍。 丰富的生态兼容能力 100%兼容开源Cassandra。 类SQL语法，开发体验类似MySQL。 兼容DynamoDB接口，无感迁移DynamoDB。 能力增强 索引能力增强，轻松应对海量数据复杂查询场景。 数据秒级闪回、PITR等数据恢复能力，构筑极高的数据可靠性。
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