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漏洞修复策略 漏洞修复周期 高危漏洞： 社区发现漏洞并发布修复方案后，一般在1个月内进行修复，修复策略与社区保持一致。 其他漏洞： 按照版本正常升级流程解决。 修复声明 为了防止客户遭遇不当风险，除漏洞背景信息、漏洞详情、漏洞原理分析、影响范围/版本/场景、解决方案以及参考信息等内容外，不提供有关漏洞细节的其他信息。
漏洞公告 漏洞修复策略
创建和管理索引 DDS支持利用索引实现高效查询。如果没有索引，DDS必须执行集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择那些与查询语句匹配的文档。如果一个查询存在适当的索引，DDS可以使用该索引来限制它必须检查的文档数量。 创建索引的规范及建议请参见索引设计规范。 写入/更新和删除命
SQL自动查杀 使用场景 Kill掉所有执行时间已经超过n秒的请求。 Kill掉特定客户端IP的请求。 Kill掉所有全表扫描的请求。 使用须知 实例节点的CPU规格数量在4U及其以上。 支持3.4及以上版本的副本集实例和集群实例。 单个实例最多创建10条规则。 32 shard
修复CVE-2018-20805漏洞。 2023年1月 修复SERVER-42518漏洞。 修复SERVER-37686漏洞。 2022年11月 修复了MongoDB Compass通过SSL连接概率性出现失败的问题。 2022年10月 新增索引一致性检查特性。 修复CVE-2020-7921漏洞。 2022年7月
操作系统更新不会更改数据库实例的版本或数据库实例信息。 此外，DDS会在用户设置的运维时间段内，通过热补丁方式及时修复影响重大的操作系统漏洞。 父主题： 变更实例
这样会造成查询扫描的记录过多，建议先基于索引字段查询，过滤出较小的数据集后再使用模糊查询。 避免使用$not。MongoDB 并不会对缺失的数据进行索引，因此$not的查询条件将会要求在一个结果集中扫描所有记录。如果$not是唯一的查询条件，会对集合进行全表扫描。 用$and时
阶段 相关文档 1 漏洞修复 修复CVE-2018-25004漏洞。 修复CVE-2018-20803漏洞。 修复CVE-2020-7928漏洞。 修复CVE-2021-32036漏洞 修复CVE-2019-2393漏洞。 修复CVE-2019-2392漏洞。 商用 补丁升级 2022年5月
除了降低连接数以外，还需要注意单次请求的内存开销，尽量避免查询语句出现全表扫描、内存排序等。 使用慢日志功能，查询当前实例产生的慢日志。 分析慢日志，查找内存升高的原因：下面是某个慢请求日志示例，可查看到该请求进行了全表扫描，扫描了1561632个文档，没有通过索引进行查询。 {
全部修改。 避免使用$not。DDS并不会对缺失的数据进行索引，因此$not的查询条件将会要求在一个结果集中扫描所有记录。如果$not是唯一的查询条件，会对集合执行全表扫描。 用$and时把匹配最少结果的条件放在最前面，用$or时把匹配最多结果的条件放在最前面。 单个实例中，数据
全部修改。 避免使用$not。DDS并不会对缺失的数据进行索引，因此$not的查询条件将会要求在一个结果集中扫描所有记录。如果$not是唯一的查询条件，会对集合执行全表扫描。 用$and时把匹配最少结果的条件放在最前面，用$or时把匹配最多结果的条件放在最前面。 单个实例中，数据
自行保障，自行搭建主从复制，自建RAID等。 系统安全性 防DDoS攻击，及时自动修复各种数据库安全漏洞。 支持审计日志。 需要购买昂贵的硬件设备和软件服务，自行检测和修复安全漏洞等。 需要购买额外审计系统。 数据库备份 支持自动备份，根据业务运行周期设置自动备份策略。 支持随时
profile.find().pretty() 分析慢请求日志，查找CPU使用率升高的原因。 下面是某个慢请求日志示例，可查看到该请求进行了全表扫描，扫描了1561632个文档，没有通过索引进行查询。 { "op" : "query", "ns" : "taiyiDatabase
profile.find().pretty() 分析慢请求日志，查找CPU使用率升高的原因。 下面是某个慢请求日志示例，可查看到该请求进行了全表扫描，扫描了1561632个文档，没有通过索引进行查询。 { "op" : "query", "ns" : "taiyiDatabase
$nin 可能会匹配到大多数的索引，此时，查询优化器会退化为全表扫描。 $not 可能会导致查询优化器无法匹配到具体的索引，退化为全表扫描。 $ne 选择字段值不等于指定值的文档，如果多数为取相反值的文档，将会扫描整个索引。 $exists 对于松散的文档结构，查询必须遍历每一个文档。
$nin：可能会匹配到大多数的索引，此时，查询优化器会退化为全表扫描。 $not：可能会导致查询优化器无法匹配到具体的索引，退化为全表扫描。 $ne：选择字段值不等于指定值的文档，如果多数为取相反值的文档，将会扫描整个索引。 $exists：对于松散的文档结构，查询必须遍历每一个文档。
示的所有日志导出。 如果您需要根据某个字段排序查看慢日志，比如执行完成时间、SQL语句、客户端、用户、执行耗时、锁等待耗时、扫描文档数据、返回文档数、扫描索引数等，请参见数据管理服务（Data Admin Service，简称DAS）用户指南中的“慢SQL”章节。 慢日志内容可能
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。 对于分片表，查询条件要基于s
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
业务场景 RocksDB的表现差异 优化建议 示例 多文档扫描 RocksDB在文档扫描（docsExamined）多的业务场景下对CPU、IO等资源消耗相较于WiredTiger更多。 建议通过添加适当的索引进行优化，提高扫描效率，降低CPU、IO等资源的消耗。 例如，在coll表
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