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的索引是不必要的。 创建索引会消耗较多的IO与计算资源，建议在业务低谷期进行索引创建，禁止同时并发创建超过5条索引。如果需要对同一集合创建多个索引，建议使用createIndexes命令一次性下发多条索引，可以减少性能损耗。 分片设计规范 对于使用DDS分片集群，建议尽可能的使用
的索引是不必要的。 创建索引会消耗较多的IO与计算资源，建议在业务低谷期进行索引创建，禁止同时并发创建超过5条索引。如果需要对同一集合创建多个索引，建议使用createIndexes命令一次性下发多条索引，可以减少性能损耗。 分片设计规范 对于使用DDS分片集群，建议尽可能的使用
1, order_id: 1 } } ) 对冲读（Hedged Reads） 页面响应速度直接影响用户使用体验，和经济效益息息相关。如果一个网页的加载时间超过3秒，那么用户的跳出率会大幅上升。针对这类问题，DDS 4.4版本提供了对冲读（Hedged Reads）的能力，意即在DD
文档数据库服务与自建数据库的对比优势 与自建数据库相比，文档数据库服务DDS具有高可用、高可靠、高安全、低成本等优势。 表1 对比优势 对比项 文档数据库服务 自建数据库 服务可用性 99.95% 自行保障，自行搭建主从复制，部署高可用环境等。 数据持久性 99.99999999%
数据库使用规范 基础命令规范 开发规范 设计规范
DDS使用规范建议 设计规范 开发规范
DDS支持利用索引实现高效查询。如果没有索引，DDS必须执行集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择那些与查询语句匹配的文档。如果一个查询存在适当的索引，DDS可以使用该索引来限制它必须检查的文档数量。 创建索引的规范及建议请参见索引设计规范。 写入/更新和删除命令的规范请参见写入/更新命令和删除命令。 索引分类
能数据解决方案，与关系型数据库（例如MySQL、SQLServer、Oracle）一样，在数据库设计、语句优化、索引创建等方面都会影响数据库的使用性能。 下面从不同维度，给出提升DDS使用性能的建议。 数据库和集合的创建 使用短字段名，以节约存储空间。文档数据库与关系型数据库不同
能数据解决方案，与关系型数据库（例如MySQL、SQLServer、Oracle）一样，在数据库设计、语句优化、索引创建等方面都会影响数据库的使用性能。 下面从不同维度，给出提升DDS使用性能的建议： 数据库和集合的创建 使用短字段名，以节约存储空间。文档数据库与关系型数据库不同
慢请求定位方法 在相同业务场景下，架构设计和库、集合、索引等设计会影响查询性能，良好的设计可以提高查询性能，反之会出现很多慢请求（执行时间很长的语句），这些慢请求会消耗很多的系统性能。 本文主要介绍导致慢请求的原因和解决方案。 排查思路 DDS支持在控制台上查看慢日志信息，针对慢
数据库连接数 数据库连接数表示应用程序可以同时连接数据库的数量，与您应用程序或者网站能够支持的最大用户数没有关系。 对于集群实例，一般指客户端同dds mongos之间的连接数。 对于副本集实例，一般指客户端同Primary节点和Secondary节点之间的连接数。 对于单节点实例，一般指客户端同单节点之间的连接数。
5242880, max : 5000 } ) 创建分片集合 在DDS集群架构中，可以创建分片来充分利用数据库性能。创建分片的规范及建议请参见分片设计规范。 使数据库可分片。 sh.enableSharding("info") 创建分片表，并指定分片键。如下为info数据库的fruit集合分片，且分片键是"id"。
终端节点（Endpoint）即调用API的请求地址，不同服务不同区域的终端节点不同，您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。 约束与限制 您能创建的文档数据库实例的数量与配额有关系，具体请参见配额。 更详细的限制请参见具体API的说明。 基本概念 账号 用户注册时的账号，账号对其所拥有的资
排查DDS实例连接数耗尽的问题 数据库连接数表示应用程序可以同时连接数据库的数量，与您应用程序或者网站能够支持的最大用户数没有关系。 对于集群实例，一般指客户端同mongos之间的连接数。 对于副本集实例，一般指客户端同Primary节点和Secondary节点之间的连接数。 问题现象
本章节以“RedHat/CentOS 8.0 ×64”和MongoDB 5.0.28为例，介绍如何获取相应安装包并完成安装。 在您实际安装过程中，请根据实际所用操作系统选择与实例版本相匹配的客户端版本。 操作步骤 获取安装包。 进入官网下载链接地址：https://www.mongodb.com/try/download/community。
a Plane Development Kit)快速报文处理机制，提供更高的网络性能以及算力，满足不同场景需求。 对数据库算力与网络有更高性能要求的网站和Web应用场景。 副本集实例支持的规格请参见表2。 表2 副本集实例规格 CPU类型 规格类型 vCPU（个） 内存（GB） 规格ID
实例的连接数满导致实例连接失败，如何处理？ 数据库连接数表示应用程序可以同时连接数据库的数量，与您应用程序或者网站能够支持的最大用户数没有关系。 对于集群实例，一般指客户端同dds mongos之间的连接数。 对于副本集实例，一般指客户端同Primary节点和Secondary节点之间的连接数。
a Plane Development Kit)快速报文处理机制，提供更高的网络性能以及算力，满足不同场景需求。 对数据库算力与网络有更高性能要求的网站和Web应用场景。 表2 单节点实例规格 CPU类型 规格类型 vCPU（个） 内存（GB） 规格ID 缺省最大连接数配置 连接数取值范围
时关闭，否则会产生内存堆积。 根据查询条件创建必要的索引，索引设计请参见索引设计规范。 避免COLLSCAN全表扫描。 查询条件和索引字段匹配有顺序性。 对于集群实例，根据业务对表进行合理地分片，分片设计请参见分片设计规范。 对于分片表，查询条件要基于shardKey进行，避免出
式，那么可能会出现热点数据所在的chunk对应的Shard负载会明显的高于其他Shard，最终导致整体性能出现瓶颈。 此场景下可以通过重新设计片键的分布方式来达到目标，比如将范围分片修改为哈希分片。 mongos> db.runCommand({shardcollection:"<database>
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