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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
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
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
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
数据库连接数 数据库连接数表示应用程序可以同时连接数据库的数量，与您应用程序或者网站能够支持的最大用户数没有关系。 对于集群实例，一般指客户端同dds mongos之间的连接数。 对于副本集实例，一般指客户端同Primary节点和Secondary节点之间的连接数。 对于单节点实例，一般指客户端同单节点之间的连接数。
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
实例的连接数满导致实例连接失败，如何处理？ 数据库连接数表示应用程序可以同时连接数据库的数量，与您应用程序或者网站能够支持的最大用户数没有关系。 对于集群实例，一般指客户端同dds mongos之间的连接数。 对于副本集实例，一般指客户端同Primary节点和Secondary节点之间的连接数。
排查DDS实例连接数耗尽的问题 数据库连接数表示应用程序可以同时连接数据库的数量，与您应用程序或者网站能够支持的最大用户数没有关系。 对于集群实例，一般指客户端同mongos之间的连接数。 对于副本集实例，一般指客户端同Primary节点和Secondary节点之间的连接数。 问题现象
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
SDK概述 本文介绍了文档数据库服务DDS提供的SDK语言版本，列举了最新版本SDK的获取地址。 在线生成SDK代码 API Explorer能根据需要动态生成SDK代码功能，降低您使用SDK的难度，推荐使用。 SDK列表 表1提供了文档数据库服务DDS支持的SDK列表，您可以在
内下发升级任务。 图1 升级 注意事项 DDS不允许降级操作，比如4.0版本降至3.4版本。 当有对应的补丁更新时（定期同步开源社区问题、漏洞修复），请及时进行升级。 补丁升级会重启实例，服务每个节点可能会出现1次30秒内的闪断，请您尽量在业务低峰期执行该操作，或确保您的应用有自动重连机制。
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
and、delete、insert语句执行频率，活跃连接数等指标。 日志管理 支持查询和下载数据库错误日志和慢日志。 参数配置 控制台支持在线修改并生效配置参数，以及参数模板配置管理功能。 跨可用区容灾 所在区域支持3个及以上可用区时，支持跨3个可用区部署，从而实现跨可用区容灾能力。
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
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
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