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DDS集群持续写入数据后查询报错怎么处理 问题描述 DDS集群持续写入数据，写入后查询报错。 示例： W SHARDING [Balancer] Failed to enforce tag ranges :: caused by :: ExceededTimeLimit: Unable
dds mongos dds mongos负责查询与数据写入的路由，是实例访问的统一入口。 每个实例有2～32个dds mongos，数量由用户自定义。 用户可直接连接dds mongos，dds mongos从config读取配置信息，将读写请求分发到shard。 config
心的设备的错误状态，可以省略error字段。 日志写入与性能优化 使用DDS副本集存储数据，可以提供数据冗余与高可靠性的存储能力。为了支持高并发的日志写入，可以定制writeConcern参数。例如，使用{w: 0}可达到最高写入吞吐量，但同时牺牲了数据持久性。对于关键设备日志，推荐使用更安全的级别，如{w:
好的性能。该方式不需要往返服务器来获取并修改文档数据，在序列化和传输数据上花费更少的时间。 批量插入 批量插入（batchInsert）可以减少数据向服务器的提交次数，提高使用性能。批量提交的数据的BSON Size不超过48MB。 聚合运算 聚合运算中，$match需前置于$g
好的性能。该方式不需要往返服务器来获取并修改文档数据，在序列化和传输数据上花费更少的时间。 批量插入 批量插入（batchInsert）可以减少数据向服务器的提交次数，提高使用性能。批量提交的数据的BSON Size不超过48MB。 聚合运算 聚合运算中，$match需前置于$g
DDS兼容MongoDB，具有高性能和异步数据写入功能，特定场景下可达到内存数据库的处理能力。同时，DDS中的集群实例，可动态扩容和增加dds mongos和shard组件的性能规格和个数，性能及存储空间可实现快速扩展，非常适合IoT的高并发写入的场景。 物联网（Internet of
// 写入数据 collection.insertOne(doc); System.out.println("insert document: " + doc); // 读取数据
批量删除手动备份 功能介绍 批量删除数据库实例的手动备份。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI DELETE https://{Endpoint}/v3/{project_id}/instances/backups 表1 请求参数 名称 类型 IN 是否必选
在对数据库没有写请求，但是有大量读请求的应用场景下，数据库的主备节点可能难以承受读取压力，甚至对业务造成影响。为了分担主备节点的访问压力，您可以根据业务需求创建一个或多个只读节点，来满足大量的数据库读取需求，增加应用的吞吐量。 只读节点与备节点（Secondary）的区别 节点 说明
为保护DDS实例的正常运行，在存储空间即将被写满的时候，数据库会被设置成磁盘满只读状态，该状态下只支持数据的读取，不支持写入和更新，可以通过扩容存储空间来解除该状态，重新获得写入和更新的能力。 具体规则如下： 用户购买的存储空间超过600GB，当剩余的可用存储空间为18GB时，实例状态将被设置为只读。
展性。例如，通过find()操作读取的工作量在分片中非均匀分布，最终会产生查询热分片。同样，如果写工作量（插入、更新和修改）在分片中非均匀分布，最终会产生写热分片，严重限制分片的优势。因此，您需要根据应用读写状态（重读取还是重写入）、经常查询及写入的数据等业务需求，调整您的分片键。
展性。例如，通过find()操作读取的工作量在分片中非均匀分布，最终会产生查询热分片。同样，如果写工作量（插入、更新和修改）在分片中非均匀分布，最终会产生写热分片，严重限制分片的优势。因此，您需要根据应用读写状态（重读取还是重写入）、经常查询及写入的数据等业务需求，调整您的分片键。
高可靠性，还可以通过自动主备切换机制来保证服务的高可用。通过客户端读取不同的数据副本，可以提高数据的读取性能。请使用高可用方式连接副本集实例，您也可以通过设置来实现读写分离。否则，将无法体验副本集的高可用性和高读取性能。 副本集的主节点不是固定的，当出现副本集配置改变、主节点宕机
应集合的快照失效，但其他集合的快照不受影响； 读取时间漫游快照过程中请勿删除对应快照； 创建时间漫游快照本身并不会占用额外的磁盘空间，但这个动作会使得快照相关的数据不参与存储引擎的compact，因此在创建时间漫游快照后如果有新的写入动作，请及时关注实例的磁盘占用情况。存储引擎相关说明请参考文档《DDS
enableMajorityReadConcern 该参数表示读取数据时，是否需要从大多数节点获取一致的数据后才返回结果。 默认值为“false”，表示读取数据时，不需要从大多数节点获取一致数据后返回结果，即从单个节点上读取数据就可以返回结果。 该参数设为true的时候，表示读取数据时，需要从大多数节点获取一致
y时，能保证用户读到的数据已经写入到大多数节点，而这样的数据不会发生回滚，避免了脏读的问题。 DDS目前不支持设置majority级别的readConcern。 如果有该需求的场景，可以将WriteConcern设置为majority，表示将数据写入到大多数节点，这样就保证了大多
了，则可以执行dropDatabase命令进行删除，从而快速释放磁盘空间。 后台数据处理机制原因。 无论写入、更新或删除（包括索引插入和删除）等操作，在后台实际上都会转成写入。实例在使用过程中，删除数据并不会回收磁盘空间，这些未被回收的磁盘空间被称为磁盘碎片。磁盘碎片会被数据库继
mongos节点和config节点不能进行磁盘扩容。 存储容量变更只允许扩容，不能缩容。 存储空间即将写完时，数据库会被设置成磁盘满只读状态，该状态下只支持数据的读取，不支持写入和更新。 单shard节点存在磁盘存储上限5000G，超过该限制将会扩容失败。 添加和回退节点。 说明： 仅在实例状态正常时，可添加节点。
数据删了磁盘空间但没有减少 无论写入、更新或删除（包括索引插入和删除）等操作，在后台实际上都会转成写入。实例在使用过程中，删除数据并不会回收磁盘空间，这些未被回收的磁盘空间被称为磁盘碎片。磁盘碎片会被数据库继续使用，当有新数据插入时，会重复利用这些碎片，而不需要新申请磁盘空间。根
DDS只能在主节点写入数据，主节点写入数据时，会同时生成oplog，Secondary和Hidden通过从主节点读取oplog进行回放，达到数据的最终一致。 oplog的存储量由oplogSize（默认磁盘容量的10%）决定。 主备时延是如何产生的？ 如果主节点写入速度太快，超过备
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