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在左侧导航树，单击“标签”。 在“标签”页面，选择需要编辑的标签，单击“编辑”，在弹出框中修改标签值，单击“确定”。 编辑标签时，不能修改标签的键，只能修改标签的值。 编辑成功后，您可在当前实例的所有关联的标签集合中，查询并管理自己的标签。 删除标签 登录管理控制台。 在服务列表中选择“数据库
在左侧导航树，单击“标签”。 在“标签”页面，选择需要编辑的标签，单击“编辑”，在弹出框中修改标签值，单击“确定”。 编辑标签时，不能修改标签的键，只能修改标签的值。 编辑成功后，您可在当前实例的所有关联的标签集合中，查询并管理自己的标签。 删除标签 登录管理控制台。 在服务列表中选择“数据库
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Redis，具有很高的迁移效率。 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。 迁移过程读取RocksDB的源数据文件，只读操作，理论上不会有数据受损风险。
GeminiDB Redis支持修改数据库实例名称，以方便您区分和识别实例。 方法一 登录管理控制台。 在服务列表中选择“数据库 > 云数据库 GeminiDB Redis 接口”。 在“实例管理”页面，单击目标实例后的，修改实例名称。 单击“确认”，提交修改。 单击“取消”，取消修改。
GeminiDB Cassandra支持修改数据库实例名称，以方便您区分和识别实例。 方式一 登录管理控制台。 在服务列表中选择“数据库 > 云数据库 GeminiDB Cassandra 接口”。 在“实例管理”页面，单击目标实例后的，修改实例名称。 单击“确认”，提交修改。 单击“取消”，取消修改。
GeminiDB Mongo支持修改数据库实例名称，以方便您区分和识别实例。 方式一 登录管理控制台。 在服务列表中选择“数据库 > 云数据库 GeminiDB Mongo接口。 在“实例管理”页面，单击目标实例后的，修改实例名称。 单击“确认”，提交修改。 单击“取消”，取消修改。
GeminiDB Influx支持修改数据库实例名称，以方便您区分和识别实例。 方式一 登录管理控制台。 在服务列表中选择“数据库 > 云数据库 GeminiDB Influx 接口”。 在“实例管理”页面，单击目标实例后的，修改实例名称。 单击“确认”，提交修改。 单击“取消”，取消修改。
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，即随着时间推移历史的时序数据被查询和分析的概率越低，同时因为这些数据占用量比较大，降低这部分冷数据的存储容量将会极大的节省企业的成本。GeminiDB
GeminiDB提供高并发、低延迟业务访问。具备极致弹性扩缩容能力，从容应对业务高峰。常见的用户场景包括游戏、广告RTA、推荐系统、电商、教育等。 GeminiDB Redis是一款100%兼容Redis协议的弹性KV数据库，支持远超内存的容量和极致的性能。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
miniDB Mongo数据库提供统一访问接口，应用程序可基于PyMongo进行数据操作，PyMongo支持SSL连接，PyMongo内部通过连接池的方式支持多线程应用。 PyMongo的安装方式官方指南。 父主题： 基于Python连接实例
成本分析”的汇总和过滤机制可视化企业的原始成本和摊销成本，从而通过各种角度、范围分析成本和用量的趋势及驱动因素。 企业还可以通过成本中心的“成本监控”，及时发现计划外费用，做到成本的可监控、可分析和可追溯。 详细介绍请参见通过成本分析探索成本和使用量、通过成本监控识别异常成本。 父主题：
成本分析”的汇总和过滤机制可视化企业的原始成本和摊销成本，从而通过各种角度、范围分析成本和用量的趋势及驱动因素。 企业还可以通过成本中心的“成本监控”，及时发现计划外费用，做到成本的可监控、可分析和可追溯。 详细介绍请参见通过成本分析探索成本和使用量、通过成本监控识别异常成本。 父主题：
成本分析”的汇总和过滤机制可视化企业的原始成本和摊销成本，从而通过各种角度、范围分析成本和用量的趋势及驱动因素。 企业还可以通过成本中心的“成本监控”，及时发现计划外费用，做到成本的可监控、可分析和可追溯。 详细介绍请参见通过成本分析探索成本和使用量、通过成本监控识别异常成本。 父主题：
成本分析”的汇总和过滤机制可视化企业的原始成本和摊销成本，从而通过各种角度、范围分析成本和用量的趋势及驱动因素。 企业还可以通过成本中心的“成本监控”，及时发现计划外费用，做到成本的可监控、可分析和可追溯。 详细介绍请参见通过成本分析探索成本和使用量、通过成本监控识别异常成本。 父主题：
LevelDB到GeminiDB Redis的迁移 LevelDB是一个开源的持久化KV单机数据库引擎，具有很高的随机写，顺序读/写性能，适合应用在写多读少的场景。其内部没有设计成C/S网络结构，使用时必须和服务部署在同一台服务器，对于服务的部署、使用有较大的限制。相比于在LevelDB基础上开发的RocksDB
#!/usr/bin/python import pymongo import random import os # 认证用的用户名和密码直接写到代码中有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中存放(密码应密文存放、使用时解密)，确保安全 # 本示例以用户名和密码保存在环境变量
MongodbDemo { public static void main(String[] args) { // 认证用的用户名和密码直接写到代码中有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中存放(密码应密文存放、使用时解密)，确保安全； // 本示例以用户名和
Redis hashtag的使用方法为，为需要操作的多key加增相同的字符串。例如{aaa}list1、{aaa}list2，Redis服务在处理以上key时，识别到“{}”时，仅根据“{}”的字符串“aaa”计算hash值，因此可以确保其落在相同的节点上。 GeminiDB
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