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款或长期承诺的用户。本文将介绍按需计费GeminiDB Redis实例的计费规则。 适用场景 按需计费适用于具有不能中断的短期、突增或不可预测的应用或服务，例如电商抢购、临时测试、科学计算。 适用计费项 按需计费包含以下计费项。 表1 适用计费项 计费项 说明 实例规格 对所选的实例规格进行计费，包括vCPU和内存。
款或长期承诺的用户。本文将介绍按需计费GeminiDB Mongo实例的计费规则。 适用场景 按需计费适用于具有不能中断的短期、突增或不可预测的应用或服务，例如电商抢购、临时测试、科学计算。 适用计费项 按需计费包含以下计费项。 表1 适用计费项 计费项 说明 实例规格 对所选的实例规格进行计费，包括vCPU和内存。
或长期承诺的用户。本文将介绍按需计费GeminiDB Influx实例的计费规则。 适用场景 按需计费适用于具有不能中断的短期、突增或不可预测的应用或服务，例如电商抢购、临时测试、科学计算。 适用计费项 按需计费包含以下计费项。 表1 适用计费项 计费项 说明 实例规格 对所选的实例规格进行计费，包括vCPU和内存。
承诺的用户。本文将介绍按需计费GeminiDB Cassandra实例的计费规则。 适用场景 按需计费适用于具有不能中断的短期、突增或不可预测的应用或服务，例如电商抢购、临时测试、科学计算。 适用计费项 按需计费包含以下计费项。 表1 适用计费项 计费项 说明 实例规格 对所选的实例规格进行计费，包括vCPU和内存。
为每一类业务确定合适的计费模式，灵活组合以达到最优效果。 针对长期稳定的成熟业务，使用包年/包月计费模式。 针对不能中断的短期、突增或不可预测的业务，使用按需计费模式。 监控实例生命周期，对即将到期的包周期资源进行及时续费。 父主题： 成本管理
为每一类业务确定合适的计费模式，灵活组合以达到最优效果。 针对长期稳定的成熟业务，使用包年/包月计费模式。 针对不能中断的短期、突增或不可预测的业务，使用按需计费模式。 监控实例生命周期，对即将到期的包周期资源进行及时续费。 父主题： 成本管理
为每一类业务确定合适的计费模式，灵活组合以达到最优效果。 针对长期稳定的成熟业务，使用包年/包月计费模式。 针对不能中断的短期、突增或不可预测的业务，使用按需计费模式。 监控实例生命周期，对即将到期的包周期资源进行及时续费。 父主题： 成本管理
为每一类业务确定合适的计费模式，灵活组合以达到最优效果。 针对长期稳定的成熟业务，使用包年/包月计费模式。 针对不能中断的短期、突增或不可预测的业务，使用按需计费模式。 监控实例生命周期，对即将到期的包周期资源进行及时续费。 父主题： 成本管理
益。 长期项目：对于周期较长的项目，如科研项目、大型活动策划等，包年/包月计费模式可以确保在整个项目周期内资源的稳定使用。 业务高峰预测：如果能预测到业务高峰期，如电商促销季、节假日等，可提前购买包年/包月资源以应对高峰期的需求，避免资源紧张。 数据安全要求高：对于对数据安全性要
益。 长期项目：对于周期较长的项目，如科研项目、大型活动策划等，包年/包月计费模式可以确保在整个项目周期内资源的稳定使用。 业务高峰预测：如果能预测到业务高峰期，如电商促销季、节假日等，可提前购买包年/包月资源以应对高峰期的需求，避免资源紧张。 数据安全要求高：对于对数据安全性要
益。 长期项目：对于周期较长的项目，如科研项目、大型活动策划等，包年/包月计费模式可以确保在整个项目周期内资源的稳定使用。 业务高峰预测：如果能预测到业务高峰期，如电商促销季、节假日等，可提前购买包年/包月资源以应对高峰期的需求，避免资源紧张。 数据安全要求高：对于对数据安全性要
益。 长期项目：对于周期较长的项目，如科研项目、大型活动策划等，包年/包月计费模式可以确保在整个项目周期内资源的稳定使用。 业务高峰预测：如果能预测到业务高峰期，如电商促销季、节假日等，可提前购买包年/包月资源以应对高峰期的需求，避免资源紧张。 数据安全要求高：对于对数据安全性要
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
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、金融
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。
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
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
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