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大支持96TB存储容量。 计算节点提供快速的双向扩展： 由于计算节点无状态，添加分片只需添加计算节点，无需额外购买存储，无需重建，无论多大数据量，都可以控制在5分钟左右。 云数据库 GeminiDB采用容器化部署，规格变更只涉及计算资源，只需修改容器参数即可，无需挂盘等操作，规格变更速度极快。
临高并发、超低时延、超大数据量等实际特性需求。因此，对核心画像数据库有如下诉求： 海量数据快速导入，确保决策精准性 需要定期将成百GB甚至数TB全量画像数据导入画像数据库；全量数据导入越快，模型越精准，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
建议3：大规模GeminiDB Cassandra存储要考虑基于业务场景做数据库性能测试。 对于请求量、数据量比较大的业务场景，需要提前做性能摸底，原因是业务读写比例和随机访问模式以及不同的规格实例，性能差异较大。 建议4：数据库集群拆分粒度要合适。 分布式场景，考虑节约资源费用和维护成本
mark，具体使用方法请参见memtier_benchmark。 测试指标 本次模拟的广告业务场景（RTA）业务规模大致抽象为：1TB数据量、160w QPS、1.5Gbit/s带宽。 数据样本 本次测试使用的数据样本主要分为以下三种： 类型 Key Value Hash 34位字符
规则3：对于对象名称（包括库名、表名、字段名、索引名等）长度需要有所限制，所有的对象名称长度不得超过30个字符。 规则4：表别名要简短。通常使用小写的字母作为别名。 表设计规则 规则1：表的设计要考虑兼容性。 只允许新增字段，不允许删除字段。 规则2：表名和数据库名不超过48字节。 规则3：表默认按照
选择周期：选择一周内的一天或几天。系统会在所选时间进行自动备份。 选择库表 勾选要备份的库表。 备份周期对应的备份开始时间1小时内，系统会自动触发全量备份。备份所需时间由备份数据量决定，备份数据量越大，备份所需时间越长。 单击“确定”。 您可以在“备份恢复”页面的“库表级备份”页签，管理库表备份。
实例恢复到指定时间点，会从OBS备份空间中选择一个该时间点最近的全量备份下载到实例上进行全量恢复，再重放增量备份到指定时间点，恢复时长和实例的数据量有关。 使用须知 GeminiDB Cassandra实例恢复到指定时间点时，目前只支持恢复到新实例。 自动备份策略开启后，系统会根据设置的
建立数据过期机制，表中的数据不能无限制增长而不删除或者过期。 针对读多写少的场景，要增加缓存机制，来应对读热点问题，并提升查询性能。 对于每个PK以及每行Row的大小，要控制大小，否则将影响性能和稳定性。超出后要及时优化。 父主题： 数据库使用
FROM MAXROWS 最大行数。使用“ -1”意味无最大限制。 -1 - FROM SKIPROWS 要跳过的行数。 0 - FROM SKIPCOLS 以逗号分隔的要跳过的列名称列表。 无，需自行制定 - FROM MAXPARSEERRORS 最大全局解析错误数。使用“ -1”意味无最大限制。
网访问控制。 4 配置实例自动扩容 GeminiDB Redis支持自动扩容，可以有效避免数据量突增问题。建议参见存储空间自动扩容开启自动扩容。 5 保持负载处于健康水位 如业务数据量长期高于80%，建议及时扩容。 如业务流量超过实例QPS基准，或CPU利用率长期高于80%，建议
Pika到GeminiDB Redis的迁移 Pika是一个可持久化的大容量Redis存储服务，解决了Redis由于存储数据量巨大而导致内存不够用的容量瓶颈。但其集群管理功能较为薄弱，需要使用twemproxy或者codis实现静态数据分片。同时由于数据全部存储在磁盘中，相比于社区版Redis，性能明显下降。
为了做到对每个广告都配置指定时间段内的灵活频控，如中间图所示可以通过将时间戳拼接在value里的方式用Hash类型来实现，但这种方案无疑是增加了业务侧开发的工作量。 如最右图所示，支持给field设置过期时间的exHash类型可以很完美地解决Hash类型面对频控场景的缺点。由于Field支持过期时间设
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 性能结果 表6 性能数据 qps_avg统计 节点规格 客户端并发数 预置数据量 _read95_update5 _update50_read50 _read65_update25_insert10 _insert90_read10
PU使用率也不会降低很多，执行的速度也会很慢。 示例：对于某个集合的数据，a字段的取值很少（只有1和2），而b字段的取值很多。 如下所示，要实现 {a: 1, b: 2} 这样的查询。 db.createIndex( {a: 1} ) 效果不好,因为a相同取值太多
可选参数OPTIONS说明 参数名 作用 table_tokens 指定初始化Lucene搜索索引分片数，不指定默认为3，分片会占用一定的cpu和内存资源，并随数据量增长而增加。 analyzed_columns 指定用于全文搜索的列。 analyzer_class 指定全文搜索使用的分词器。 中文解析器：
发绑定。 检查节点是否已经有绑定的弹性公网IP。 400 DBS.200705 The PublicIp does not exist. 要绑定的弹性公网IP不存在。 检查弹性公网IP和ID是否关联，是否存在。 400 DBS.200816 Failed to create the
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