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具有更多的增强特性： 支持Hash子field过期能力、布隆过滤器、数据极速导入、内存加速等企业级特性。 GeminiDB Redis和自建开源KV数据库详细对比请参考产品优势 父主题： 产品咨询
添加配置参数，支持启动时触发全量Compaction，加速实例在大量脏数据场景下的启动速度。 2023-04-30 新特性及性能优化： 新增检测到磁盘故障时，会自动主备倒换，使数据库更加稳定地运行。 问题修复： 修复SERVER-37686漏洞。
优化内存加速的整体性能。 新增数据快速恢复能力。 优化内存加速对DDL语句的支持。 6.2 2024-04-30 新特性及性能优化： 新增SCRIPT FLUSH命令对SYNC/ASYNC参数的支持。 优化布隆过滤器的性能。 新增BF.CARD命令支持。
建议在范围查询时使用合适的Limit值： 范围查询时，预读特性配合合适的Limit值会加速查询，建议使用合适的Limit值，可以从监控项Limit差值大小平均值确认是否合理。 父主题： 数据库规范
它具有稳定低延迟、高性价比、无需备节点，全主架构、具备4:1超高数据压缩等优势，支持Hash Field过期、布隆过滤器、数据极速导入、内存加速等企业级特性。
方案优势 海量数据实时解析写入，应用开发极简 传统HBase：将车辆上报的数千监控指标作为一个字符串写入HBase，应用程序读取某个指标时，需要先读整个字符串，再解析，过程复杂，效率低。
可以使⽤PIPELINE模式加速，PIPELINE本⾝也是保证执⾏顺序的，因此不会有乱序的问题。 拆分的粒度可以根据实际情况选择，拆的越细，产生的时延毛刺就越小，但是初始化时间就越长，通常建议256KB-1MB左右的值。
增量迁移解析RocksDB的wal文件，将RocksDB的操作解析出来，然后对其中的key进行分片，多线程进行发送。 使用须知 迁移工具需要部署在源端，对性能有一定消耗，可通过修改配置文件进行一定的控制。
迁移原理 通过迁移工具解析社区版InfluxDB的tsm以及wal文件写入到行协议（Line Protocal）文件中，最终将行协议文件数据解析并迁移至目标端。 整个迁移过程分为导出和导入阶段两个阶段。
增量迁移解析LevelDB的wal文件，将LevelDB的操作解析出来，然后对其中的key进行分片，多线程进行发送。 使用须知 迁移工具需要部署在源端，对性能有一定消耗，可通过修改配置文件进行一定的控制。
然后解析全量数据文件成redis命令写入GeminiDB Redis。全量迁移完成后进入持续的增量迁移过程，迁移工具循环给Kvrocks发送PSYNC命令，将获取到的增量数据不断转发给GeminiDB Redis，完成增量迁移 。
详细的参数解析请见官方文档。 解决方案 通过查看监控指标，观察单个节点的CPU使用率、读写pending、读写时延等指标的使用情况。 如果单个节点负载已经达到上限，则需要进行节点个数扩容，具体操作请参见添加节点。 如果单个节点负载还处于较低水平，则需要调整Driver端的配置。
将获取到的数据解析、转换为Redis支持的格式，并发送到配置文件中指定的Redis实例，迁移过程如下图所示。全量同步完成后，SSDB中新增的数据也会同步到Redis实例中。
如果需要做全量迁移，Pika主节点会将全量数据快照发送给pika-port，pika-port将解析后的快照数据发送给GeminiDB Redis。全量迁移结束后进入增量迁移，pika-port将增量数据解析后以redis命令的形式发送给GeminiDB Redis。
执行计划解析： 看执行时间：executionStats.executionStages.executionTimeMillisEstimate和executionStats.executionStages.inputStage. executionTimeMillisEstimate
其它注意事项： Pipeline 不保证原子性，服务端在处理批量命令时，解析出多个单命令并按顺序执行，各个命令相互独立，服务端有可能在该过程中执行其他客户端的命令。某个命令执行失败不会影响其他命令的执行，如需原子性，需要使用事务或lua实现。
全量迁移原理：工具模拟源端Redis的从节点，通过全量同步获取RDB文件，解析后将数据以命令形式发送给目标端GeminiDB Redis。此外，也可将RDB文件作为数据源，方便地导入某时刻的数据快照。
无，需自行制定 - FROM MAXPARSEERRORS 最大全局解析错误数。使用“ -1”意味无最大限制。 -1 - FROM MAXINSERTERRORS 全局最大插入错误数。使用“ -1”意味无最大限制。
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