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TRING数据，进⽽在某些场景下出现⼤KEY的性能问题。GeminiDB Redis的Bitmap类型采⽤的是特殊编码的格式，内部采⽤分片算法，可以规避产⽣⼀个超⼤的STRING数据，并且可以⽀持更⾼效的随机位数的插入和删除操作。 但是，实际应⽤场景中，我们可能会从其它地⽅获取⼀
TB级特征数据极速导入到GeminiDB，比社区Redis逐条命令方案提速10倍。 Hash Field过期：支持为Hash Key设置field自动过期时间，在频控、算法等业务中可发挥巨大价值。 车联网 在车联网中，数据的流动与车机数据的存储等业务特点对Redis数据库有高可靠的要求，GeminiDB具备以下优势：
的数据可靠性。 云数据库 GeminiDB基于DFV存储，底层采取Append Only方式存储，并在该基础上结合数据库逻辑进行分布式并行算法优化，极大地提升了数据备份、恢复性能。 DFV（Data Function Virtualization）是一个与数据库垂直整合的高性能，
Cassandra是一款分布式、去中心化、高可用的列存储（Wide Column Store）的NoSQL数据库。分布式层面主要依靠一致性Hash算法把数据分布在整个集群中。 集群中的每个节点将整个Hash范围均匀地分担，每个节点即当做proxy节点，接受client的请求，也负责集群的Primary
撑业务的实时查询分析诉求。 高压缩率 传统HBase：只能按列族设置压缩算法，且仅支持Gzip，SNAPPY，LZO，LZ4四种压缩算法。 GeminiDB Influx：针对每列的数据类型选用不同的压缩算法，支持Simple8b，Delta，Delta-Of-Delta，RLE，Zigzag
/写访问，支持算力水平和垂直扩展，能够轻松应对业务规模和数据量的爆炸式增长。 通过采用多线程架构和高性能存储池，配合内存数据结构和访问算法的深度优化，GeminiDB Redis能够实现亚毫秒级的数据请求响应。这种超低时延的性能，对需要实时数据处理和分析的应用场景，如在线游戏、金
IP地址和端口。 GeminiDB Redis支持与限制的命令，详情请参见开发运维规范。 由于GeminiDB Redis和开源Redis集群计算hash算法不同，因此GeminiDB Redis的部分命令需要给对应的key打上hash tag，否则会出现非预期的行为。hash tag使用建议参考开发运维规范。
Redis接口采用RocksDB作为存储引擎，兼容Redis协议具有丰富的数据类型，可以满足RocksDB的使用需求。同时GeminiDB Redis接口对RocksDB进行深度定制，实现秒级分裂弹性扩容，扩缩容无需搬迁数据，快速而平滑，为RocksDB业务转到Redis生态提供了便利。 本章节主要介绍RocksDB到GeminiDB
擎，兼容Redis协议，具有丰富的数据类型，可以满足LevelDB的使用需求。同时GeminiDB Redis接口接口对RocksDB进行深度定制，实现秒级分裂弹性扩容，扩缩容无需搬迁数据，快速而平滑，为LevelDB业务转到Redis生态提供了便利。 本章节主要介绍LevelDB到GeminiDB
开启SSL后，可以通过SSL方式连接数据库，具有更高的安全性。 出于安全原因，不安全的加密算法已被禁用。GeminiDB Mongo支持的安全加密算法对应的加密套件如表1所示。 表1 安全加密算法对应的加密套件说明 版本 支持的TLS版本 支持的加密算法套件 4.0 TLS 1.2 DHE-RSA-AES256-GCM-SHA384
IP地址和端口。 GeminiDB Redis支持与限制的命令，详情请参见开发运维规范。 由于GeminiDB Redis和开源Redis集群计算hash算法不同，因此GeminiDB Redis的部分命令需要给对应的key打上hash tag，否则会出现非预期的行为。hash tag使用建议参考开发运维规范。
键的第一列。 如果有类似的情况无法避免，可以利用Hash算法进行打散。例如： 假设原始主键pk是递增的字符串，可以设定新主键pk1 = hash(pk).substring(0,4)+pk，即选取原始主键pk经过Hash算法计算后的结果前4位作为前缀，拼接原始主键pk，最终形成新的主键pk1。
该方案相对于Hash类型的优化主要体现在可以直接为各field设置过期时间，使业务侧使用起来简单又高效。可以看到exHash类型相关的命令和Hash类型是类似的，使用起来学习成本很低，业务侧改造成本相对也比较低。 广告频控业务代码示例 import redis import datetime import os
Redis接口实现了冷热分离，解决了缓存（cache）与数据库（Data Base，DB）之间交互访问的问题，提高了程序可读性与程序运行效率。同时对RocksDB进行深度定制，实现秒级分裂弹性扩容，扩缩容无需搬迁数据，快速而平滑。通过proxy代理，使上层业务可以不感知内核处理扩缩容过程中的数据迁移。 本章节主要介绍Pika到GeminiDB
且最高每天处理万亿级时间点写入。 灵活弹性 计算独立按需扩展、扩容不迁移数据，分钟级完成集群节点扩缩容。 高压缩率 列式存储布局和专用压缩算法，相比开源版本压缩率可以提升5~10倍左右。 高查询性能 多节点多线程并行查询，可高效处理高并发大数据量分析任务。 典型应用 IoT传感器时序数据分析
能提供的查询功能较为局限。 Lucene搜索索引架构 关键技术点： 内嵌Lucene搜索引擎，与存储引擎搭配，实现宽表存储引擎与搜索引擎的深度融合； SQL层统一融合，在兼容原生Cassandra语法基础上，提供多维查询、文本检索、模糊查询、统计分析等能力，全面提升用户在海量数据场景下的查询体验。
SplitKey：创表同时指定。 是 Region：自动分裂。 是 Disable/Delete：禁用/删表。 是 Compress：指定压缩算法（已自带数据压缩）。 否 Alter Table：增加ColumnFamily。 是 Alter Table：减少ColumnFamily。
namoDB内部存储中的位置。DynamoDB使用专有的哈希函数，GeminiDB (兼容DynamoDB API)使用的是Murmur3算法，这种差异会导致Scan操作返回的数据顺序不同。 相关应用程序需要使用负载均衡插件将请求均匀地发送到所有节点。若不使用该插件，则只会发送到
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