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腾讯侧部分Redis比较特殊,无法实现在线全量加增量迁移,需要使用全量扫描方式来迁出,请参考开源Redis全量扫描迁移到GeminiDB Redis。 准备工作 腾讯云不支持公网迁出,需要通过ECS做数据转发实现迁移功能。
阿里侧部分Redis比较特殊,例如Tair混合存储型,无法实现在线全量加增量迁移,需要使用全量扫描方式来迁出,请参考开源Redis全量扫描迁移到GeminiDB Redis。 准备工作 通过公网IP迁移 提前购买华为侧弹性公网IP,带宽需要大于源库流量。
注意事项 pika-migrate在线迁移只支持单DB场景,不支持多DB场景。 pika-migrate在线迁移不支持集群模式:严格来说,pika进程有两种模式启动,一种是classic,一种是sharding,其中sharding模式不支持pika-migrate迁移。
冷热数据分离 GeminiDB Influx在同一数据保留策略(Retention Policy,简称RP,包含数据保留时长,备份个数等信息)里实现了冷热数据分离,系统会根据RP中用户设置的冷热数据分界线自动将符合转冷条件的热数据归档到冷存储中。 背景 在海量大数据场景下,时序数据冷热分明
图解云数据库 GeminiDB 图1 云数据库GeminiDB
我是有问必答知识渊博的的智能问答机器人,有问题欢迎随时求助哦! 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里有来自容器服务的技术牛人,为您解决技术难题。
华为云GeminiDB Cassandra与自建开源Cassandra性能对比 本文基于自建开源Cassandra与华为云GeminiDB Cassandra,进行了性能对比测试,具体包括测试环境、测试模型和详细的测试步骤,作为性能参考。 测试环境 开源Cassandra测试环境
以下是一些适用于包年/包月计费模式的业务场景: 稳定业务需求:对于长期运行且资源需求相对稳定的业务,如企业官网、在线商城、博客等,包年/包月计费模式能提供较高的成本效益。
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通知对象 需要发送告警通知的对象,可选择“云账号联系人”或主题。 云账号联系人:注册账号时的手机和邮箱。 主题:消息发布或客户端订阅通知的特定事件类型,若此处没有需要的主题,需先创建主题并订阅该主题。 详细操作请参见创建主题和添加订阅。
通知对象 需要发送告警通知的对象,可选择“云账号联系人”或主题。 云账号联系人:注册账号时的手机和邮箱。 主题:消息发布或客户端订阅通知的特定事件类型,若此处没有需要的主题,需先创建主题并订阅该主题。 详细操作请参见创建主题和添加订阅。
以下是一些适用于包年/包月计费模式的业务场景: 稳定业务需求:对于长期运行且资源需求相对稳定的业务,如企业官网、在线商城、博客等,包年/包月计费模式能提供较高的成本效益。
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通知对象 需要发送告警通知的对象,可选择“云账号联系人”或主题。 云账号联系人:注册账号时的手机和邮箱。 主题:消息发布或客户端订阅通知的特定事件类型,若此处没有需要的主题,需先创建主题并订阅该主题。 详细操作请参见创建主题和添加订阅。
通知对象 需要发送告警通知的对象,可选择“云账号联系人”或主题。 云账号联系人:注册账号时的手机和邮箱。 主题:消息发布或客户端订阅通知的特定事件类型,若此处没有需要的主题,需先创建主题并订阅该主题。 详细操作请参见创建主题和添加订阅。
table_id": "a10f3bb0-3626-11ec-bbdf-63e05bbb4391", //表id "table_name": "stresstable", //表名 "partition_key": "85897376" //产生热点分区键的值 } 总结 在线业务在使用
8 定期进行大key在线诊断 大Key访问是Redis使用中的常见问题。建议在控制台定期查看实例的大Key诊断报告。具体操作请参考大Key诊断。
与其他服务的关系 云数据库 GeminiDB与其他服务的关系,如图1所示。 图1 云数据库 GeminiDB与其他服务的关系 表1 云数据库 GeminiDB与其他服务的关系 服务名称 云数据库 GeminiDB与其他服务的关系 弹性云服务器 弹性云服务器(Elastic Cloud
连接方式介绍 GeminiDB Influx提供使用内网、公网和程序代码的连接方式。 连接GeminiDB Influx实例的使用流程介绍如图1所示。 图1 连接方式介绍 表1 连接方式 连接方式 使用场景 默认端口 说明 DAS连接 GeminiDB Influx支持通过管理控制台的
内存加速概述 内存加速是GeminiDB Redis为了优化“传统被动缓存方案”而推出的功能,它可以让用户通过界面配置规则的形式,自动缓存MySQL的数据,加速MySQL的访问。 如下图图1所示,“传统被动缓存方案”需要用户自行开发代码把MySQL中的数据写入到缓存中,存在效率低、