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单字段索引 除DDS定义的_id索引外，DDS还支持在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引。 对于单字段索引和排序操作，索引键的排序顺序(升序或降序)并不重要，因为DDS可以从任何方向遍历索引。 复合索引 DDS还支持多个字段上的用户定义索引，即复合索引。 复合索引中列出
DDS是否支持TTL索引清理过期数据 DDS支持TTL索引清理过期数据。详情请参考官方指南。 父主题： 数据库基本使用
索引数量不要超过32。 不要创建不会被使用到的索引，因为DDS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。 业务中查询，排序条件的key一定要创建索引，如果建立的是复合索引，索引的
索引数量不要超过32。 不要创建不会被使用到的索引，因为DDS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。 业务中查询，排序条件的key一定要创建索引，如果建立的是复合索引，索引的
文档数据库中创建失败的索引可以删除吗 使用语句db.<collection>.stats()，查询文档数据库中有哪些索引，然后对创建失败的索引进行删除。 collection请根据需要进行填写。 父主题： 数据库基本使用
restore_collection_time String 是 数据库集合恢复时间点。 UNIX时间戳格式，单位是毫秒，时区是UTC。 请求示例 恢复数据库级备份，数据库名称为test { "restore_collections": [ { "database": "test",
优化数据库语句方法 文档数据库属于NoSQL数据库，提供了可扩展的高性能数据解决方案，与关系型数据库（例如MySQL、SQLServer、Oracle）一样，在数据库设计、语句优化、索引创建等方面都会影响数据库的使用性能。 下面从不同维度，给出提升DDS使用性能的建议。 数据库和集合的创建
如何通过SQL优化来提升DDS性能 文档数据库属于NoSQL数据库，提供了可扩展的高性能数据解决方案，与关系型数据库（例如MySQL、SQLServer、Oracle）一样，在数据库设计、语句优化、索引创建等方面都会影响数据库的使用性能。 下面从不同维度，给出提升DDS使用性能的建议： 数据库和集合的创建
实例自动备份所在的日期。 可恢复的时间区间 指定自动备份日期下，可恢复的时间区间。 基准时间点 指定可恢复的时间区间下，自动全量备份的时间点。 基准可恢复的时间区间 基于该自动全量备份，能够将库表恢复到的时间区域。 选择恢复库表 在左侧库表区域，显示查询到的基于基准时间点的自动全量备份下的库
实例自动备份所在的日期。 可恢复的时间区间 指定自动备份日期下，可恢复的时间区间。 基准时间点 指定可恢复的时间区间下，自动全量备份的时间点。 基准可恢复的时间区间 基于该自动全量备份，能够将库表恢复到的时间区域。 选择恢复库表 在左侧库表区域，显示查询到的基于基准时间点的自动全量备份下的库
景可以进行相关记录，则避免使用upsert命令，建议直接使用update或insert。 update也需要匹配索引。 避免COLLSCAN全表扫描。 查询条件和索引字段匹配有顺序性。 insert/update命令中涉及的文档，最大不能超过16MB。 父主题： 基础命令规范
哪些数据会占用文档数据库实例空间 以下内容占用文档数据库实例空间： 您申请的磁盘空间会有必要的文件系统开销，这些开销包括索引节点和保留块，以及数据库运行必需的空间。 除备份数据以外的用户正常的数据。 文档数据库实例正常运行所需的数据，比如系统数据库、数据库回滚日志、索引等。 文档数据库服务产
查询的结果，返回的是一个Currsor。Cursor使用完毕后要及时关闭，否则会产生内存堆积。 根据查询条件创建必要的索引，索引设计请参见索引设计规范。 避免COLLSCAN全表扫描。 查询条件和索引字段匹配有顺序性。 对于集群实例，根据业务对表进行合理地分片，分片设计请参见分片设计规范。 对于分片
创建分片集合 在DDS集群架构中，可以创建分片来充分利用数据库性能。创建分片的规范及建议请参见分片设计规范。 使数据库可分片。 sh.enableSharding("info") 创建分片表，并指定分片键。如下为info数据库的fruit集合分片，且分片键是"id"。 sh.shardCollection("info
对于无索引覆盖的查询，则需要根据查询条件创建对应索引。 对于点查可以创建hash索引。 对于多字段查询，单字段重复度较高的场景，创建复合索引。 对于范围查找，结果集有序的查询，创建升序或者降序索引。 对于复合索引，由于复合索引是前缀排序查询，所以查询条件的顺序要与索引字段的顺序一致。 对于分区集合(表)、大集合(
排查DDS实例CPU使用率高的问题 使用文档数据库服务时，如果您的CPU使用率很高或接近100%，会导致数据读写处理缓慢，从而影响业务正常运行。 本章节帮助您分析数据库正在执行的请求和数据库慢请求，经过分析优化后，使得数据库的查询相对合理，所有的请求都高效使用了索引，从而排查文档数据库服务CPU使用率高的问题。
使用文档数据库服务时，如果您的CPU使用率达到80%，则认为CPU存在瓶颈。此时，会导致数据读写处理缓慢，从而影响业务正常运行。 本章节帮助您分析数据库正在执行的请求和数据库慢请求，经过分析优化后，使得数据库的查询相对合理，所有的请求都高效使用了索引，从而排查文档数据库服务CPU使用率高的问题。
果排序无法通过索引实现，将在查询结果中进行排序。由于排序将占用大量内存资源，该场景下，需要通过对经常排序的字段建立索引进行优化。 当您发现SORT关键字时，可以考虑通过索引来优化排序。 索引不是越多越好，过多索引会影响写入和更新的性能。越建议参考ESR原则设计索引，以提高查询效率：
"OperationFailed" } : 解决方法 在索引操作之前处理游标： 确保在 hideIndex 或 dropIndex 之前使用完游标。 重新获取游标： 如果索引发生变化，重新执行查询以获取新的游标。 提前计划： 避免在长时间查询中执行索引操作。 示例代码： (function()
以及索引插入和删除等操作，在后台实际上都会转成写入。因为底层的存储引擎（WiredTiger和RocksDB）采用都是appendOnly机制。只有当存储引擎内部数据状态满足一定条件后，会触发内部的compaction操作，进行数据压缩，进而释放磁盘空间。 如果整个数据库不需要
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