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Redis采用存算分离的架构，备份原理图1所示。GeminiDB Redis存储池中对数据进行秒级快照，通过计算层透传，以压缩文件的形式存储在OBS存储服务中，不会额外占据实例的存储空间。快照的创建和删除对计算层无影响，上传过程会临时消耗少量计算资源，实例的CPU和内存指标会略微升高，属正常现象。 相比于社区版Red
前，它可根据订单ID计算得出一个哈希后缀并将此后缀追加到分区键日期。此计算可能生成一个介于1和200之间、分发甚是均匀的数字 (类似于随机策略所生成的数字)。 简单的计算可能已足够，如订单ID中字符的UTF-8码位值的积，取模200，+1。则分区键值是与计算结果连接的日期。 通过
按固定带宽值计费 请参见弹性公网IP价格详情。 图2给出了上述示例配置的费用计算过程。 图中价格仅供参考，实际计算请以云数据库 GeminiDB价格详情中的价格为准。 图2 包年/包月GeminiDB Influx费用计算示例 变更配置后对计费的影响 当前包年/包月GeminiDB Inf
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按固定带宽值计费 请参见弹性公网IP价格详情。 图2给出了上述示例配置的费用计算过程。 图中价格仅供参考，实际计算请以云数据库 GeminiDB价格详情中的价格为准。 图2 包年/包月GeminiDB Mongo费用计算示例 变更配置后对计费的影响 当前包年/包月GeminiDB Mon
按固定带宽值计费 请参见弹性公网IP价格详情。 图2给出了上述示例配置的费用计算过程。 图中价格仅供参考，实际计算请以云数据库 GeminiDB价格详情中的价格为准。 图2 包年/包月GeminiDB Redis费用计算示例 变更配置后对计费的影响 当前包年/包月GeminiDB Red
有独立的风火水电，AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 项目 区域默认对应一个项目，这个项目由系统预置，用来隔离物理区域间的资源（计算资源、存储资源和网络资源），以默认项目
如需了解实际场景下的计费样例以及各计费项在不同计费模式下的费用计算过程，请参见计费样例。 续费 包年/包月数据库实例在到期后会影响数据库实例的正常运行。如果您想继续使用数据库实例，需要在规定的时间内为数据库实例进行续费，否则计算、存储等资源将会自动释放，数据也可能会丢失。 续费包括手动
0s。 addr 客户端的地址和端口。 id 会话id。 name 连接名。 cmd 最近一次执行的命令。 age 以秒计算的已连接时长。 idle 以秒计算的空闲时长。 db 该客户端正在使用的数据库 ID。 fd 套接字所使用的文件描述符。 sub 已订阅频道的数量。 psub
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7ms，P99长尾时延约为1.77ms。 本次测试结果表明，在大规模RTA场景，GeminiDB Redis有稳定的时延性能，同时基于数据压缩和支持计算/存储独立选配的特性，非常适合作为广告业务的KV数据库选型。 父主题： GeminiDB Redis接口广告RTA场景性能数据
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超强写入性能，数倍纯读性能提升，2倍读写性能提升。 解决开源痛点 解决了开源Cassandra数据一致性和GC的问题。 存储秒级扩缩容，业务完全无感知。 计算节点分钟级扩容，业务仅秒级抖动。 架构介绍 下图是GeminiDB Cassandra的服务部署架构。 典型应用 互联网应用 GeminiDB
GeminiDB兼容Cassandra协议、MongoDB协议、InfluxDB协议、Redis协议。 易扩展 云数据库 GeminiDB作为基于计算存储分离的分布式数据库服务，可达到分钟级计算节点扩展，秒级存储扩容。
集群，可以对标选择GeminiDB Redis16GB集群。若对应的规格QPS不满足业务需求，则需要选择更高规格。 使用“自定义”选择时，计算和存储需要单独选择，节点规格和节点数量决定实例的QPS，实例总容量决定数据存储容量上限。选择节点规格、节点数量、实例总容量后，可以从“实例
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。
Mongo驱动连接数据库的时候，一定要配置连接池，连接池大小最大不要超过200。 客户端使用GeminiDB Mongo驱动连接数据库的时候，要计算业务一共有多少个客户端， 每个客户端配置的连接池大小是多少，总的连接数不要超过当前实例能承受的最大连接数的80%。 对于副本集，客户端需要同时配置主备节点的IP地址。
上广告、推荐类业务的实践案例。 方案优势 FastLoad极速数据导入，效率提升5-10倍 传统数据库只能通过标准协议逐条写入数据，先经过计算层复杂结算，再写入存储层。因此，大数据平台定期导入的数百GB乃至数TB的画像数据，通常需要数小时或者数天，且对在线业务影响比较大。 GeminiDB
对其使用GROUP BY的字段，作为TAG存储。 FIELD 规则：每个FIELD类型必须保持一致。 建议：FIELD不宜太多，每个FIELD的计算都会单独计算，太多当执行模糊查询会导致查询失败。 查询 规则 禁止执行SELECT * FROM进行查询。 查询语句必须带上时间范围限制。 业务
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