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Redis整体性能表现。 P99 Latency(ms) 请求的P99时延,是比较严格的时延指标,表示99%的请求执行时间都小于该值。 P9999 Latency(ms) 请求的P9999时延,是非常严格的时延指标,表示99.99%的请求执行时间小于该值,仅少量尾部请求超过该值。 测试步骤
Influx实例的区域及可用区一致。ECS与待连接的GeminiDB Influx实例的区域、可用区、VPC和安全组一致。 图6 基础配置 图7 选择规格 图8 选择镜像 配置网络信息后,单击“下一步:高级配置”。ECS与待连接的GeminiDB Influx实例的VPC和安全组一致。
//产生热点分区键的值 } 总结 在线业务在使用Cassandra时,必须执行相关的开发规则和使用规范,在开发设计阶段就降低使用风险,合理的设计会降低大部分风险发生的概率。 任何表的设计都要考虑是否会造成热key或者大key的产生,是否会造成负载倾斜的问题。 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。
配置GeminiDB Redis监控看板 监控看板为您提供自定义查看监控数据的功能,将您关注的监控指标集中呈现在一张监控看板里,为您定制一个立体化的监控平台。 本章节主要介绍如何为GeminiDB Redis配置监控看板的方法。 操作步骤 登录管理控制台。 在服务列表中,单击“云监控服务 CES”,进入云监控服务页面。
索引不是越多越好,过多索引会影响写入和更新的性能。 如果您的应用偏向于写操作,建立索引可能会降低写操作的性能。 通过查看参数“keysExamined”的值,可以查看一个使用了索引的查询,扫描了多少条索引。该值越大,请求的CPU使用率越高。 如果索引建立不太合理,或者匹配的结果很多。该场景下,即
码即可自动定向指定DB 18的效果。此时即使业务B误操作select到无权限的DB 10,也没有在DB10上操作数据的权限,不用担心业务A的数据收到影响。使用效果如下所示: 使用须知 每个自动定向的ACL账号仅支持设置1个DB,否则鉴权失败。 新账号的密码不能与已知密码重复,否则鉴权失败。
您还可以通过共享VPC功能,使用其他账号共享的VPC和子网。 共享VPC是基于资源访问管理(Resource Access Manager,简称RAM)服务的机制,VPC的所有者可以将VPC内的子网共享给其他账号使用,以实现网络资源的共享和统一管理,提升资源管控效率、降低运维成本。 有关VPC子网共享的更多信息,
经典:GeminiDB经典的存算分离架构。 产品类型 标准型 标准型:提供稳定的低延迟性能,适用于广告&推荐、游戏、电商、车联网等各类常见业务场景。 容量型:提供大容量Key-Value存储,适用于对性能要求不高且有降低成本诉求的业务。 实例架构 主备版 主备版 标准的master-re
经典:GeminiDB经典的存算分离架构。 云原生:新一代存算分离架构,更灵活,支持更多的可用区。 产品类型 标准型 标准型:提供稳定的低延迟性能,适用于广告&推荐、游戏、电商、车联网等各类常见业务场景。 容量型:提供大容量Key-Value存储,适用于对性能要求不高且有降低成本诉求的业务。 实例架构
Redis支持的磁盘扩缩容方式见表1。 表1 磁盘扩容和缩容方式 方式 支持的实例类型 说明 手动扩容实例磁盘 经典部署模式实例 云原生部署模式容量型实例 按照用户选择的存储空间大小进行实例级存储扩容。 存储空间的增量数值必须为1GB的整数倍,且不大于实例所支持的存储空间上限。 自动扩容实例磁盘
该参数取值为整数,表示以行数为单位的输出文件的最大大小。超过此值,输出文件将被拆分为多个段。它的默认值为-1,表示无限制的最大值,因此是唯一的输出文件。可以和MAXFILESIZE同时使用。 TO MAXFILESIZE 输出文件的最大大小,以KB为单位。 设置后,超过该值时,输出文件将拆分为多个段。 无,需自行制定
本节定义了GeminiDB上报云监控服务的监控指标的命名空间,监控指标列表和维度定义,用户可以通过云监控服务提供的API接口来检索GeminiDB产生的监控指标和告警信息。 命名空间 SYS.NoSQL GeminiDB Redis支持的监控指标 表1 实例级指标 指标ID 指标名称
Redis支持的监控指标 功能说明 本节定义了GeminiDB Redis上报云监控服务的监控指标的命名空间,监控指标列表和维度定义,用户可以通过云监控服务提供的API接口来检索GeminiDB Redis产生的监控指标和告警信息。 GeminiDB Redis支持的监控指标分为实
阿里云数据库Redis/Tair到GeminiDB Redis的迁移 本章节主要介绍阿里云数据库Redis/Tair到GeminiDB Redis的迁移方案。 迁移原理 使用阿里云的数据迁移工具DTS中的数据迁移功能,该功能支持将阿里云Redis服务的数据迁移至其他Redis服务中,利用该工具避开阿里云
是不能够让我们根据age找到具体存放索引表的节点,因为索引表的索引数据和原生数据是放在一个节点,使用的是local数据摆放策略。 所以这里建议我们使用native secondary index的时候加上原表的partition限定,这样是最高效的,否则在没有限定partition key的前提下,我们的查找将会
可用区和备可用区。目前支持将实例部署在单可用区或3可用区。 如果业务要求实例之间的网络延时较低,则建议您选择单可用区,将实例的组件部署在同一个可用区内。 如果业务需要较高的容灾能力,请选择3可用区,此时实例下的节点根据您的需要选择主可用区和备可用区。 主可用区:主节点所在的可用区。
企业只有了解组织中哪些方面产生了成本,才能正确地控制和优化成本。成本中心支持使用“成本分析”的汇总和过滤机制可视化企业的原始成本和摊销成本,从而通过各种角度、范围分析成本和用量的趋势及驱动因素。 企业还可以通过成本中心的“成本监控”,及时发现计划外费用,做到成本的可监控、可分析和可追溯。 详细介绍请参见通
企业只有了解组织中哪些方面产生了成本,才能正确地控制和优化成本。成本中心支持使用“成本分析”的汇总和过滤机制可视化企业的原始成本和摊销成本,从而通过各种角度、范围分析成本和用量的趋势及驱动因素。 企业还可以通过成本中心的“成本监控”,及时发现计划外费用,做到成本的可监控、可分析和可追溯。 详细介绍请参见通
企业只有了解组织中哪些方面产生了成本,才能正确地控制和优化成本。成本中心支持使用“成本分析”的汇总和过滤机制可视化企业的原始成本和摊销成本,从而通过各种角度、范围分析成本和用量的趋势及驱动因素。 企业还可以通过成本中心的“成本监控”,及时发现计划外费用,做到成本的可监控、可分析和可追溯。 详细介绍请参见通
企业只有了解组织中哪些方面产生了成本,才能正确地控制和优化成本。成本中心支持使用“成本分析”的汇总和过滤机制可视化企业的原始成本和摊销成本,从而通过各种角度、范围分析成本和用量的趋势及驱动因素。 企业还可以通过成本中心的“成本监控”,及时发现计划外费用,做到成本的可监控、可分析和可追溯。 详细介绍请参见通