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据量的爆炸式增长。 通过采用多线程架构和高性能存储池，配合内存数据结构和访问算法的深度优化，GeminiDB Redis能够实现亚毫秒级的数据请求响应。这种超低时延的性能，对需要实时数据处理和分析的应用场景，如在线游戏、金融科技、广告系统和实时推荐系统，提供了强大的数据支持。因此，GeminiDB
对于系统中最近一个全量备份文件，如果在新的全量备份未超过保留天数前系统会一直保留，直至新的全量备份超过保留天数后才会删除。 增加保留天数，可提升数据可靠性，请根据需要设置。 减少保留天数，会针对已有的备份文件生效，即超出备份保留天数的已有备份文件（包括全量备份和增量备份）会被自
B左右，实际内存的增长量和实例数据量大小有关。这部分增长的内存主要是备份上传和读取时进行的少量缓存，备份上传结束后内存会恢复正常。 自动备份策略 系统按照自动备份策略，对数据库进行自动备份，备份将以压缩包的形式存储在对象存储服务中，以保证用户数据的机密性和持久性。建议您定期对数据
、资源以及请求条件等。基于策略的授权是一种更加灵活的授权方式，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。例如：针对ECS服务，管理员能够控制IAM用户仅能对某一类云服务器资源进行指定的管理操作。多数细粒度策略以API接口为粒度进行权限拆分，云数据库 GeminiDB支持的API授权项请参见云数据库
导出任务执行完成后，您可在本地查看到一个“.xls”文件。 导出筛选的目标实例 在“实例管理”页面，根据项目、兼容接口、实例名称、实例ID、标签搜索条件筛选实例，或勾选需要导出的实例，单击实例列表右上角，在导出弹框勾选所需导出信息，单击“确定”。 导出任务执行完成后，您可在本地查看到一个“.xls”文件。
（包括全量备份和增量备份）会被自动删除，但手动备份不会自动删除，请您谨慎选择。 保留天数小于7天，系统每天都会进行自动备份。 系统会自动检测已有的自动备份文件，若备份文件超过用户自定义的数据保留天数，则将其删除。 备份时间段：默认为24小时中，间隔一小时的随机的一个时间段，例如0
网IP地址和公网出口带宽服务。GeminiDB Influx实例创建成功后，支持用户绑定弹性公网IP，通过公共网络访问数据库实例，绑定后也可根据需要解绑。 使用须知 该功能目前处于公测阶段，如需使用，请您联系客服申请开通。 您需要设置安全组，开通需访问数据库的IP地址和端口，才可
企业项目ID。 quota 是 object 需要修改的配额信息。详情请参考表5。 说明： 其中“instance”、“vcpus”和“ram” 至少需要传一个参数。 表5 NoSqlEpsQuotaRequestInfo 参数 是否必选 参数类型 描述 instance 否 Integer
onnectionsPerHost，MaxRequestsPerConnection这几个参数相关。 例如：用户启动一个Cluster，一个Cluster建立了一个Session，集群中有3个Host， ConnectionsPerHost设置为2，MaxRequestsPerC
用性要求较高、数据量较大、未来扩展性要求较高的情况下，推荐您使用集群架构。 购买并连接集群实例 单节点 单节点实例只有一个节点，无法保证SLA，建议仅用于测试和功能验证。 购买并连接单节点实例 连接方式介绍 数据管理服务（Data Admin Service，简称DAS）是一款专
将所有数据迁移到目标端GeminiDB Redis的指定数据库上，若设置为-1，则迁移后的数据库和源实例的DB保持相同的映射关系。 按需选配是否覆盖目标端数据。 key_exists = none 当源端和目的端有重复key时需要选配是否覆盖目标端数据，可配置的值为： rewrite：源端覆盖目的端。
String 映射的key分隔符。只允许一个字符。 value_separator 否 String 映射的value分隔符。只允许一个字符。 key_prefix 是 String 键前缀。最长限制1024字符。需确保key_prefix和target_database在当前映射下唯一。
计算节点部署在独享容器，租户隔离，稳定性高。面对高并发流量，节点不被限流。 内置独享型负载均衡器，转发性能和稳定性更高。 计算节点支持绑定公网IP，方便用户迁移上云和远程调试。 秒级弹性伸缩，轻松应对业务峰谷 支持存储和计算各自独立伸缩。单实例最大支持千万级QPS和数十TB容量。 数据量增长场景，容量的
（包括全量备份和增量备份）会被自动删除，但手动备份不会自动删除，请您谨慎选择。 保留天数小于7天，系统每天都会进行自动备份。 系统会自动检测已有的自动备份文件，若备份文件超过用户自定义的数据保留天数，则将其删除。 备份时间段：默认为24小时中，间隔一小时的随机的一个时间段，例如0
了解GeminiDB Mongo接口的基本概念、应用场景和产品特点。 引擎简介 什么是GeminiDB Mongo接口 产品优势 典型应用 03 使用 介绍GeminiDB Mongo实例的日常操作。 实例管理 重启实例 重置密码 扩容磁盘 变更CPU和内存 标签管理 回收站 备份与恢复 自动备份
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 Virtualization）是一个与数据库垂直整合的高性能，高可靠的分布式存储系统。存储集群采取池化部署，可以有效提升存储使用效率。 强大的数据快照处理能力，数据按多时间点多副本Append
频控场景 频控指的是对用户在一定时间内（例如一天、一周、一个月）进行某种操作的次数进行限制，可以控制特定广告或信息在一定时间内在特定平台上的展示次数，以避免过度曝光和广告疲劳，同时优化广告效果和用户体验；对于广告来说，也可以提高广告的效果和转化率。此外，频控还可以避免恶意行为，如刷流量、刷评论、刷点赞等。
量评估和故障回溯等。 GeminiDB Influx 接口是一款基于华为自研的计算存储分离架构，兼容InfluxDB生态的云原生NoSQL时序数据库。提供大并发的时序数据读写，压缩存储和类SQL查询，并且支持多维聚合计算和数据可视化分析能力。具有高写入、灵活弹性、高压缩率和高查询等特点。
Cassandra、GeminiDB Mongo、GeminiDB Influx和GeminiDB Redis四款产品，具有高读写性能，高性价比等优势，适用于IoT、互联网、游戏等领域。 云数据库 GeminiDB架构特点： 计算和存储资源解耦，独立弹性伸缩 计算节点全负荷分担 存储层内置多副本强一致
install bitmap # 参数 max_bytes = 1024 * 1024 * 64 # 构造一个64MB的bitmap max_bits = max_bytes * 8 # 一个byte可以存储8个bit，对应大概5亿多元素 # 这个方案不需要python内置的bitmap类型
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