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GeminiDB Redis 接口”。 在“实例管理”页面，在搜索框中单击“标签”。 图1 选择标签 勾选需要查询的标签，单击“确定”，可以查询到与该标签关联的实例信息。 图2 标签搜索 父主题： 实例变更管理
包年/包月GeminiDB Cassandra实例的计费周期是根据您购买的时长来确定的（以UTC+8时间为准）。一个计费周期的起点是您开通或续费资源的时间（精确到秒），终点则是到期日的23:59:59。 例如，如果您在2023/03/08 15:50:04购买了一台时长为一个月的GeminiDB Ca
包年/包月GeminiDB Redis实例的计费周期是根据您购买的时长来确定的（以UTC+8时间为准）。一个计费周期的起点是您开通或续费资源的时间（精确到秒），终点则是到期日的23:59:59。 例如，如果您在2023/03/08 15:50:04购买了一台时长为一个月的GeminiDB Re
为准），结算完毕后进入新的计费周期。计费的起点以GeminiDB Redis实例创建成功的时间点为准，终点以实例删除时间为准。 实例从创建到启动需要一定时长，计费的起点是创建成功的时间点，而非开始创建的时间。您可以在实例详情页“基本信息”页签查看这个时间，创建成功的时间点对应界面上的“创建时间”。
创建新表保存热门短视频信息，只保留短视频公共信息，不包含用户信息，确保该表不会产生大的分区键。热门短视频信息写入该表中。 增加缓存 业务应用先从缓存中读取热门文件信息，没有查询到，则从数据库中查询，减少数据库查询次数。 整体优化逻辑如下： 先查缓存，当缓存存在，直接返回结果。 当缓存不存在，查询热门视频缓存（缓存不存
包年/包月GeminiDB Mongo实例的计费周期是根据您购买的时长来确定的（以UTC+8时间为准）。一个计费周期的起点是您开通或续费资源的时间（精确到秒），终点则是到期日的23:59:59。 例如，如果您在2023/03/08 15:50:04购买了一台时长为一个月的GeminiDB Mo
GeminiDB Influx 接口”。 在“实例管理”页面，在搜索框中单击“标签”。 图1 选择标签 勾选需要查询的标签，单击“确定”，可以查询到与该标签关联的实例信息。 图2 标签搜索 父主题： 变更实例
GeminiDB Mongo接口。 在“实例管理”页面，在搜索框中单击“标签”。 图1 选择标签 勾选需要查询的标签，单击“确定”，可以查询到与该标签关联的实例信息。 图2 标签搜索 父主题： 变更实例
结算完毕后进入新的计费周期。计费的起点以GeminiDB Cassandra实例创建成功的时间点为准，终点以实例删除时间为准。 实例从创建到启动需要一定时长，计费的起点是创建成功的时间点，而非开始创建的时间。您可以在实例详情页“基本信息”页签查看这个时间，创建成功的时间点对应界面上的“创建时间”。
为准），结算完毕后进入新的计费周期。计费的起点以GeminiDB Mongo实例创建成功的时间点为准，终点以实例删除时间为准。 实例从创建到启动需要一定时长，计费的起点是创建成功的时间点，而非开始创建的时间。您可以在实例详情页“基本信息”页签查看这个时间，创建成功的时间点对应界面上的“创建时间”。
发布区域：华东-上海一、华北-乌兰察布一、华北-北京四、华南-广州、华南-广州-友好用户环境、西南-贵阳一、亚太-新加坡 设置自动备份策略 手动备份 恢复备份到新实例 恢复备份到指定时间点 参数模板管理 您可以使用数据库参数模板中的参数来管理数据库引擎配置。数据库参数模板就像是引擎配置值的容器，这些值可应用于一个或多个数据库实例。
包年/包月GeminiDB Influx实例的计费周期是根据您购买的时长来确定的（以UTC+8时间为准）。一个计费周期的起点是您开通或续费资源的时间（精确到秒），终点则是到期日的23:59:59。 例如，如果您在2023/03/08 15:50:04购买了一台时长为一个月的GeminiDB In
准），结算完毕后进入新的计费周期。计费的起点以GeminiDB Influx实例创建成功的时间点为准，终点以实例删除时间为准。 实例从创建到启动需要一定时长，计费的起点是创建成功的时间点，而非开始创建的时间。您可以在实例详情页“基本信息”页签查看这个时间，创建成功的时间点对应界面上的“创建时间”。
等待扩容完成。 观察在扩容过程中查看QPS的浮动情况。 图9 查看QPS的浮动情况 可以观察到对GeminiDB Cassandra实例进行节点扩容，仅有十秒左右的QPS小幅下降，对业务几乎无影响，从扩容开始到扩容完成，大约十分钟左右。 在扩容操作完成之后，也可以对测试过程数据进行分析。 测试结果
= redis.call("time") return redis.call("set", "time", t[1]); 当该脚本的执行传递到从节点时，Time命令获取到的时间一定晚于主节点，因此从节点执行的Set命令的值就会和主节点产生冲突。开源Redis引入了replicate
越精准，广告投放效果越好。 承载高并发访问 RTA系统要承接大量的实时竞价请求。以电商、金融客户的RTA系统为例，日常数据库QPS在几十万到数百万之间。 保持稳定的低时延 媒体侧要求广告主在40-100ms内返回决策结果，数据库需要在个位数毫秒内执行完请求。 降低业务成本 为了追
计算后的结果前4位作为前缀，拼接原始主键pk，最终形成新的主键pk1。 如果数据足够分散，还会存在堆积的热点现象吗 散列的目的是将数据分散到不同的分区，不至于产生热点使某一台服务器终止，其他服务器空闲，充分发挥分布式和并发的优势。 最佳设计示例： 设计md5散列算法，主键设计为[md5(userid)
field 查看key指定的exHash中一个field的剩余过期时间，结果精确到毫秒。 EXHTTL EXHTTL key field 查看key指定的exHash中一个field的过期时间，结果精确到秒。 EXHVER EXHVER key field 查看key指定的exHash中一个field的当前版本号。
即周一产生的备份会在周三删除，同理，周二产生的备份会在周四删除。 全量备份文件自动删除策略： 已有备份文件超出备份天数后会自动删除，考虑到数据完整性，自动删除时仍然会保留最近的一次超过保留天数的全量备份，保证在保留天数内的数据可正常恢复。 假如备份周期选择“周一”、“周二”，保
即周一产生的备份会在周三删除，同理，周二产生的备份会在周四删除。 全量备份文件自动删除策略： 已有备份文件超出备份天数后会自动删除，考虑到数据完整性，自动删除时仍然会保留最近的一次超过保留天数的全量备份，保证在保留天数内的数据可正常恢复。 假如备份周期选择“周一”、“周二”，保
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