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数据备份 备份概述 管理自动备份 管理手动备份 父主题： 用户指南
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正在扩容该实例下的节点个数。 节点缩容中 正在删除该实例下的节点。 存储扩容中 正在扩容实例的磁盘容量。 规格变更中 正在变更实例的CPU和内存规格。 备份上传中 正在上传备份文件。 备份中 正在创建数据库备份。 恢复检查中 该实例下的备份正在恢复到新实例。 转包周期中 实例的计费方式正在由“按需计费”转为“包年/包月”。
数据备份 备份概述 管理自动备份 增量备份策略 设置跨区域备份策略 管理手动备份 创建库表级备份 设置库表级备份策略 查看增量备份文件 父主题： 用户指南
照数据库的最左匹配原则分布。为避免产生写入热点问题，建议您遵循以下条件： 主键的第一列尽量分散，不建议主键名使用相同的前缀。 避免使用共同前缀或者自增的数据作为主键的第一列或者索引列（例如时间戳列）。 避免使用有明显前缀的字段或者枚举（比如order_type）作为主键的第一列。
Versions：多版本查询。 是 Batch：批量单行读 否 Put Put：单行插入。 是 Condition：条件插入。 是 TTL：过期数据自动删除。 是 Batch: 批量单行写 是 Versions：多版本写入。 是 Delete Delete：单行全部删除。 是 Delete
Redis的SCAN命令额外支持了新参数“PARTITION”，支持扫描指定数据分区。因此，用户可基于该特性灵活编写并行扫描脚本，同时对多个数据分区进行SCAN，实现高达数倍的扫描性能提升。 标准SCAN命令语法请参考SCAN。 GeminiDB Redis新增可选的“PARTITION”参数语法参考：
G类型表达，因此可能会产⽣超⼤的STRING数据，进⽽在某些场景下出现⼤KEY的性能问题。GeminiDB Redis的Bitmap类型采⽤的是特殊编码的格式，内部采⽤分片算法，可以规避产⽣⼀个超⼤的STRING数据，并且可以⽀持更⾼效的随机位数的插入和删除操作。 但是，实际应⽤
rageSize √ √ 扩容集群实例的节点数量 POST /v3/{project_id}/instances/{instance_id}/enlarge-node nosql:instance:extendNode √ √ 缩容集群实例的节点数量 POST /v3/{proj
估业务峰值场景下，对数据库的负载情况。 建议 执行查询时，只选择需要返回的字段，不需要的字段不要返回。 查询时间范围越小，查询性能越好。 查询时TAG值越精确查询性能越好。尽量是单时间线查询，即指定所有的TAG值，或者尽量指定越多的TAG值。 在查询中的group by time
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
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，即便
建议设为true，屏蔽部分连接错误，并自动进行重试 client.retryOnConnectionFailure(true); // maxIdleConnections指连接池最多维护的未使用的Idle连接数量，默认值是5 // 超过阈值的idle连接会
指定广告的推送次数，每次推送指定广告前在一天内的推送次数则可以通过hget获取进行判断，一天后该用户的数据自动过期无需手动清理，这样便可以简单地实现频控。但这个方案的缺点在于对于每个用户（即每个key）只能设置一个过期时间，无法做到例如8小时3次这样指定时间段内的灵活的频控策略。
实例的客户端单次请求获取的最大元素个数 该指标为实例的客户端单次请求获取的最大元素个数。 单位：Counts ≥ 0 Counts GeminiDB Redis实例 1分钟 redis801_cluster_max_response_bytes 实例的客户端单次请求获取的最大字节数
本小节主要介绍使用Scala语言连接GeminiDB Cassandra的基本操作。 前提条件 已成功创建GeminiDB Cassandra实例，且实例状态正常。创建GeminiDB Cassandra实例的方法请参见购买实例。 已创建弹性云服务器，创建弹性云服务器的方法，请参见《弹性云服务器快速入门》中“创建弹性云服务器”章节。
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