内容数据量化 SOW中搬迁资源量以及工作内容描述补充说明内容需数据量化。 父主题： SOW（项目工作说明书）注意事项

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索引位置偏移量，表示从查询到的大Key列表偏移offset条数据后查询对应的大Key信息。 取值大于或等于0。不传该参数时，查询偏移量默认为0，表示从第一条大Key开始查询。 limit 否 Integer 查询个数上限值。取值范围：1~100。不传该参数时，默认查询前100条大Key。 key_types

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定期进行大key在线诊断 大Key访问是Redis使用中的常见问题。建议在控制台定期查看实例的大Key诊断报告。具体操作请参考大Key诊断。 9 割接结束后执行dbsize dbsize可以保证最终一致性，例如，在割接场景，无过期key，数据导入完成后的的数分钟执行，可得到准确值，确保数据导入前后的一致。

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发现和处理Redis大Key热Key 大Key和热Key的定义 名词 定义 大Key 大Key可以分为两种情况： Key的Value较大。一般单个String类型的Key大小达到10KB，或者集合类型的Key总大小达到50MB，则定义其为大Key。 Key的元素较多。一般定义集合

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方案概述 应用场景 该解决方案通过华为云GeminiDB+ GaussDB (for MySQL)服务组合，提供一个开箱即用的秒杀大促数据库解决方案，适用于电商行业秒杀大促场景，客户对业务稳定性、性能要求高，同时对数据一致性有要求，保证不出现超卖。 方案架构 该解决方案可自动化完成

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GaussDB(DWS)查询时索引失效场景解析 对表建立索引可提高数据库查询性能，但有时会出现建立了索引，但查询计划中却发现索引没有被使用的情况。针对这种情况，本文将列举几种常见的场景和优化方法。 场景一：返回结果集很大 以行存表的Seq Scan和Index Scan为例： Seq

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查看大Key分析结果（string类型） 图2 查看大Key分析结果（list/set/zset/hash类型） 表1 大Key分析结果参数说明 参数名称 参数说明 Key名称 大Key的名称。 类型 大Key的类型，包括string和list/set/zset/hash数据类型。 大小 大Key的Value的大小或元素的个数。

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选择“大Key诊断”，勾选对应的类型，查看对应类型的大Key信息。 图1 大Key诊断 您可以查看大Key的信息。参数请查看表1。 表1 大Key的参数 参数 描述 类型 大Key的类型。 string hash zset set exhash list stream 大Key名

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SQL同步场景使用。 mysql mysql mongodb MongoDB到DDS迁移场景使用。 mongodb mongodb redis-to-gaussredis Redis迁移到GeminiDB Redis，实时迁移场景使用。 redis gaussredis redi

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GeminiDB Redis接口广告RTA场景性能数据 RTA（RealTime API）系统是满足实时精细化投放的技术手段，属于核心业务。广告平台在进行广告检索阶段，通过RTA接口向广告主询问其广告是否参与竞价，广告平台在接收到该信息后再进行广告检索召回，一个完整的RTA广告流程如下图所示：

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同步数据失败的处理建议： 分析源Redis是否存在大Key，如果源Redis存在大key，建议将大key打散成多个小key后再迁移。 确保目标Redis规格不小于源Redis。查看规格步骤参见查看实例信息； 参见Redis连接失败问题排查和解决。 排查源Redis规格和迁移机内存大小，迁

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同步数据失败的处理建议： 分析源Redis是否存在大Key，如果源Redis存在大key，建议将大key打散成多个小key后再迁移。 确保目标Redis规格不小于源Redis。查看规格步骤参见查看实例信息； 参见Redis连接失败问题排查和解决。 排查源Redis规格和迁移机内存大小，迁

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，从而提升单个查询效率以及系统整体的吞吐能力。不过DN Gather面向的是TP的小数据量场景，对于小数据量查询因为节省了数据重分布的代价且单个节点的算力完全够用所以可以得到性能提升。对于大数据量的计算，多节点并行计算更有优势。需要通过打开关闭开关来对比哪种情况更快（dngath

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价，从而提升单个查询以及系统整体的吞吐能力。不过DN Gather面向的是TP的小数据量场景，对于小数据量查询因为节省了数据重分布的代价且单个节点的算力完全够用所以可以得到性能的提升。对于大数据量的计算，多节点并行计算更有优势。需要通过打开关闭开关来对比哪种情况更快（dngath

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报表、决策报表三种模式解决各种报表问题 业务人员自助分析，多种数据处理功能，可视化操作方式，个性化自主分析 多终端数据展现PC端/移动端/大屏 企业级管控平台，实现以IT为中心进行集中管理，借助智能运维轻松管控平台，保证可用性与易用性

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10亿级数据量场景的解决方案有哪些？ 问： 10亿级数据量场景的解决方案有哪些？ 答： 有数据更新、联机事务处理OLTP、复杂分析的场景，建议使用云数据库 GaussDB(for MySQL)。 MRS 的Impala + Kudu也能满足该场景，Impala + Kudu可以在j

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match prefix*），则此时的扫描性能将远远超越开源Redis。这是因为GeminiDB Redis接口将该场景下达命令复杂度优化到了O(logN + M)，其中N是整体数据量，M是匹配的数据量。而开源Redis的扫描复杂度则是更慢的O(N)。 父主题： 产品介绍

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GaussDB 账号管理 数据库管理 SQL操作 表管理 视图管理 存储过程管理 触发器管理 序列 数据导入和导出 DBA智能运维

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极速导入等核心能力。 方案总览 云数据库 GeminiDB Redis接口在广告RTA场景上，不仅解决了开源自建Redis存储成本高、离线数据导入慢等瓶颈问题，还具备稳定低时延、存储成本低、FastLoad极速导入三大核心能力，拥有丰富的线上广告、推荐类业务的实践案例。 方案优势

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GaussDB->GaussDB(DWS) 表1 数据类型映射关系 数据类型（GaussDB） 数据类型（GaussDB(DWS)） 是否支持映射 TINYINT TINYINT 支持 SMALLINT SMALLINT 支持 INT INT 支持 BIGINT BIGINT 支持

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度计算不准。 多DN环境下对大表做broadcast的子查询。 其他更多调优点，请参考典型SQL调优点。 父主题： 最佳实践

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