ElasticCache for Redis数据库到GeminiDB Redis的迁移 迁移原理 AWS ElasticCache for Redis通过备份导出RDB文件后，通过Redis-Shake迁移工具的数据恢复（restore）将数据迁移到GeminiDB Redis。 使用须知 AW

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件所有kv已经返回。 returned_kv_items Array of returned_kv_item objects 返回的kv列表，与scan-kv接口的returned_kv_item字段相同。 表9 returned_kv_item 参数 参数类型 描述 kv_doc

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使用函数访问Redis数据库 案例概述 准备 创建依赖包 创建函数 示例代码 FunctionGraph监控告警 日志告警 调试函数

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查询GeminiDB Redis数据库慢日志 功能介绍 查询GeminiDB Redis数据库慢日志信息，支持日志关键字搜索。 接口约束 不支持使用 &&、||、AND、OR、NOT、*、？、:、>、<、=、>=、<= 这些关键字来搜索日志。 查询到的慢日志数据在入参start_time和end_time的时间段内。

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Redis Redis连接器用于连接Redis数据库，可以帮助应用程序快速、高效地与Redis数据库进行交互。 Redis是一种高性能的键值存储系统，常用于缓存、会话管理、实时消息传递、排行榜等场景。它支持多种数据结构，包括字符串、哈希表、列表、集合和有序集合等。Redis还提供

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使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性，在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化，支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见表1。

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使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性，在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化，支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见表3。

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MySQL，用于保存游戏交易相关的业务数据。 方案优势 多性能 提供多种规格的弹性云服务器 E CS 、云数据库 GeminiDB、文档数据库服务 DDS和云数据库 RDS资源供用户选择。 高可用 云数据库 GeminiDB 、云数据库 RDS for Mysql部署在多个可用区，具备跨可用区故障容灾的能力。

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Redis 概述 环境准备 使用场景 使用指南 配置项说明 父主题： MAS-GO-SDK使用手册

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Redis Redis连接器用于连接Redis数据库，可以帮助应用程序快速、高效地与Redis数据库进行交互。 Redis是一种高性能的键值存储系统，常用于缓存、会话管理、实时消息传递、排行榜等场景。它支持多种数据结构，包括字符串、哈希表、列表、集合和有序集合等。Redis还提供

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Redis Redis源表 Redis结果表 Redis维表 父主题： Connector列表

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使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性，在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化，支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。

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使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性，在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化，支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。

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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

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务使用云数据库GeminiDB Redis作为KV特征库，性能与成本双赢。 本章节基于真实RTA业务做压力测试，评估GeminiDB Redis的数据压缩能力、QPS、带宽、时延等各项性能指标表现。 测试环境 本次测试使用的GeminiDB Redis集群规格和弹性云服务器（Elastic

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录弹性云服务器的内容。 获取Redis客户端。 方法一： 通过如下命令，下载Redis客户端。 wget http://download.redis.io/releases/redis-6.2.0.tar.gz 方法二： 下载Redis客户端安装包，并将Redis客户端安装包上传到弹性云服务器。

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如需使用该场景量化方法，请自行准备kv-cache量化系数，格式和per-tensor静态量化所需的2. 抽取kv-cache量化系数生成的json文件一致，只需把每一层的量化系数修改为列表，列表的长度为kv的头数，列表中每一个值代表每一个kv头使用的量化系数。内容示例如下： 在

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使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性，在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化，支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。

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