参数 参数 描述 s SERVERIP [:PORT ] 或 server SERVERIP [:PORT ] 添加服务的IP（SERVERIP ）及API端口号（PORT）。 服务器IP：IPv4或[IPv6]。 API端口号：取值范围是[1, 65535]，默认值为1443。需要和该服务器安装HBlock时设置的API端口号保持一致。 parentnode PARENTNODE 指定父节点。 默认为根节点。 n NODENAME 或 name NODENAME 指定服务器节点名称。 取值：字符串形式，长度范围1~63，只能由字母、数字、句点(.)、下划线（）和短横线()组成，字母区分大小写，且仅支持以字母或数字开头。 默认使用服务器ID作为节点名称。 p PATH 或 path PATH 指定数据目录，支持多个数据目录，以英文逗号（,）隔开。 取值：只能包含字母、数字、汉字和特殊字符(~ ! @ $ ( ) + ; . :)。 注意 数据目录用于存储数据，建议不要与操作系统共用磁盘或文件系统。 capacityquota CAPACITYQUOTA 指定数据目录的容量配额，即针对加入到服务器中的每个数据目录，HBlock可写入的数据总量。当HBlock的使用空间一旦达到配额，就立刻阻止数据写入，不允许再使用超出配额的空间。 取值：整型。小于数据目录所在磁盘的总容量，单位是K/k、M/m、G/g、T/t、P/p，默认单位是G/g。负整数表示无限制写入，0表示禁止写入。默认不限制写入。 注意 如果一次添加多个数据目录，只能配置一个容量配额，配置的容量配额适用添加的所有目录。 portrange PORT1PORT2 指定端口范围。存储服务以及未指定端口的服务将从此范围中自动取值。 取值：整型，取值范围为[1, 65535]，PORT1 为端口范围最小值，PORT2 为端口范围最大值，且PORT1 数据端口1，整型，取值为[1, 65535]。 iscsiport ISCSIPORT iSCSI端口，整型，取值为[1, 65535]，默认端口为3260。 managementport1 MANAGEMENTPORT1 管理服务端口1，整型，取值为[1, 65535]。 managementport2 MANAGEMENTPORT2 管理服务端口2，整型，取值为[1, 65535]。 managementport3 MANAGEMENTPORT3 管理服务端口3，整型，取值为[1, 65535]。 managementport4 MANAGEMENTPORT4 管理服务端口4，整型，取值为[1, 65535]。 managementport5 MANAGEMENTPORT5 管理服务端口5，整型，取值为[1, 65535]。 managementport6 MANAGEMENTPORT6 管理服务端口6，整型，取值为[1, 65535]。

访问控制 租户创建RDS实例时，RDS会为租户同步创建一个数据库主帐户，主帐户的密码由租户指定。此主帐户允许租户操作自己创建的RDS实例数据库。租户可以使用数据库主帐户连接RDS实例数据库，并根据需要创建数据库实例和数据库子帐户，并根据自身业务规划，将数据库对象赋予数据库子帐户，以达到权限分离的目的。 自动备份和手动备份 RDS提供两种备份恢复方法，即自动备份和手动备份。自动备份默认开启，备份存储期限最多732天，同时开启自动备份后，允许对数据库执行时间点恢复。RDS自动备份会进行全量数据备份，且每5分钟会增量备份事务日志，这就允许租户将数据恢复到最后一次增量备份前任何一秒的状态。手动备份是租户手动触发的数据库全量备份，这些备份数据存储在天翼云OBS桶中，当租户删除实例时，OBS桶中的手动备份会被保留。租户可以通过已有备份将数据恢复到新实例。 数据复制 RDS支持部署高可用实例。租户可选择在单可用区或多可用区中部署高可用实例。当租户选择高可用实例时，RDS会主动建立和维护数据库同步复制，在主实例故障的情况下，RDS会自动将备实例升为主实例，从而达到高可用的目的。 数据删除 租户删除RDS实例时，存储在数据库实例中的数据都会被删除，任何人都无法查看及恢复数据。

本页介绍了常用的文档数据库服务的表设计技巧、性能提升建议、索引使用技巧以及慢查询定位和处理方法。 文档数据库服务属于NoSQL数据库，提供了可扩展的高性能数据解决方案，与关系型数据库（例如MySQL、SQLServer、Oracle）一样，在数据库设计、语句优化、索引创建等方面都会影响数据库的使用性能。 下面从不同维度，给出提升文档数据库服务实例使用性能的建议： 查询操作的性能提升方式 使用索引：文档数据库服务中的索引和关系型数据库中的索引类似，都可以加速数据的查询和排序操作。在MongoDB中，我们可以通过 createIndex 方法来创建索引。 合理设计文档结构：文档数据库服务中的数据结构应该遵循“嵌套”的原则，即尽量将关联的数据放在同一个文档中。这样可以减少数据查询时的I/O操作，提高查询效率。 避免全局扫描：当查询条件无法使用索引时，查询操作可能会变得很慢。因此，我们应该尽可能避免全局扫描，可以通过分页查询、索引合并等方式来优化查询。 增加缓存：通过使用缓存技术，可以减少查询操作对数据库的访问，提高查询效率。MongoDB中可以使用TTL索引来实现数据缓存。 使用聚合查询：聚合查询可以对文档进行分组、统计、排序等操作，可以更方便地处理复杂的查询需求。MongoDB中提供了聚合框架来实现这些操作。 常用的文档数据库服务索引 文档数据库服务支持丰富的索引机制，合理使用索引能够加快数据检索速度并降低资源消耗。

访问控制 租户创建RDS实例时，RDS会为租户同步创建一个数据库主帐户，主帐户的密码由租户指定。此主帐户允许租户操作自己创建的RDS实例数据库。租户可以使用数据库主帐户连接RDS实例数据库，并根据需要创建数据库实例和数据库子帐户，并根据自身业务规划，将数据库对象赋予数据库子帐户，以达到权限分离的目的。 自动备份和手动备份 RDS提供两种备份恢复方法，即自动备份和手动备份。自动备份默认开启，备份存储期限最多732天，同时开启自动备份后，允许对数据库执行时间点恢复。RDS自动备份会进行全量数据备份，且每5分钟会增量备份事务日志，这就允许租户将数据恢复到最后一次增量备份前任何一秒的状态。手动备份是租户手动触发的数据库全量备份，这些备份数据存储在OBS桶中，当租户删除实例时，OBS桶中的手动备份会被保留。租户可以通过已有备份将数据恢复到新实例。 数据复制 RDS支持部署高可用实例。租户可选择在单可用区或多可用区中部署高可用实例。当租户选择高可用实例时，RDS会主动建立和维护数据库同步复制，在主实例故障的情况下，RDS会自动将备实例升为主实例，从而达到高可用的目的。 数据删除 租户删除RDS实例时，存储在数据库实例中的数据都会被删除，任何人都无法查看及恢复数据。

本文带您了解云主机备份产品的基本概念。 存储库 存储库是用于存储备份副本的地方。备份服务会将创建的备份副本存储在存储库中，以保障数据的安全存储和高可靠性。您可以根据需要访问存储库，并管理和检索备份数据。 备份策略 备份策略指的是对备份对象执行备份操作时，预先设置的策略。策略包括备份策略的名称、备份任务的调度计划和备份数据的保留策略。其中调度计划包括备份执行的频率和备份执行的时间点，备份数据的保留策略包括备份数据的保存时间或保存数量。通过将云主机绑定到备份策略，可以为云主机执行自动备份。 备份副本 备份副本也可以简称为备份。 备份即一个备份对象执行一次备份任务产生的备份数据。首次备份为全量备份，备份云硬盘的所有数据；后续备份为增量备份，备份自上次备份以来发生变化的数据。备份可以通过一次性备份和周期性备份两种方式产生。一次性备份是指用户通过立即备份创建的一次性备份任务。周期性备份是指用户通过创建备份策略并绑定云主机的方式创建的周期性备份任务。周期性备份的备份名称由系统自动生成。 地域 地域（Region）：从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、弹性文件服务、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。 可用区 可用区（AZ，Availability Zone）：一个AZ是一个或多个物理数据中心的集合，具备独立的风火水电，可用区之间距离100KM以内，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。 每个地域完全独立，不同地域的可用区完全隔离，但同一个地域内的可用区之间使用低时延链路相连。

本文主要介绍可信数据空间的购买类问题。 天翼云都有哪些资源池可以订购可信数据空间产品？ 当前只支持在华东1资源池订购，全网可访问

本章为您介绍DSC可以检测哪些类型的异常事件。 数据安全中心服务当前仅支持对OBS桶数据进行异常检测。 DSC根据敏感数据规则对OBS桶进行识别，根据识别的敏感数据进行监控，监控到敏感数据的异常事件相关操作后，会将监控结果展示在异常事件处理页面中，用户可根据需要对异常事件进行处理。 DSC支持检测的异常类型和异常内容 异常类型 异常内容 数据访问异常 敏感文件的越权操作。 敏感文件的下载操作。 数据操作异常 敏感文件的更新操作。 敏感文件的文件内容追加操作。 敏感文件的删除操作。 敏感文件的复制操作。 数据管理异常 添加桶时，检测到桶为公共读或公共读写桶。 添加桶时，检测到私有桶对匿名用户或注册用户组开通了访问/ACL访问权限。 含有敏感文件的桶出现桶策略更改、删除操作。 含有敏感文件的桶出现桶ACL更改、删除操作。 含有敏感文件的桶出现跨区域复制配置的更改、删除操作。 敏感文件的对象出现ACL更改、删除操作。 相关文档 如何处理异常事件？ 如何查看异常事件？

本节主要介绍锁&事务。 InnoDB锁等待 当前功能展示了当前时刻(实时)数据库的DML操作之前的锁等待的信息，可以快速帮助定位多个会话因同时更新同一条数据，而产生的会话等待和阻塞，并且支持快速终止持有锁的源头会话，从而恢复被阻塞的操作。 说明 DDL锁(Metadata Lock, MDL)，不在当前功能的范围之内，可以使用元数据锁进行分析和查看。 操作步骤 1、登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 单击页面左上角的，选择“数据库 > 数据管理服务 DAS”，进入数据管理服务页面。 在左侧的导航栏中单击“DBA智能运维 > 实例列表”页签，进入DBA智能运维实例列表页面。 在实例列表页面右上角，按照引擎、实例名称或者实例IP筛选实例。 选择目标实例，单击“详情”，进入DBA智能运维总览页面。 选择“锁&事务”下的“InnoDB锁等待”，即可查看是否存在锁等待。

限制项 限制说明 单个区域最多创建的私有镜像数量 10个 如果您需要创建更多的私有镜像，可以通过提交工单的方式，申请扩大配额上限。 详情请参见“ 通过弹性云主机创建系统盘镜像 · 弹性云主机的状态必须为“关机”或“运行中”。 · 系统盘磁盘容量需≤1TB。系统盘容量大于1TB时，不支持创建系统盘镜像，此时请选择创建整机镜像。 通过外部镜像文件创建系统盘镜像 外部镜像文件的限制请参见“ 通过ISO文件创建系统盘镜像 · 需要将ISO文件注册为ISO镜像，再创建临时云主机，安装操作系统和相关驱动后再创建为系统盘镜像。 · 使用ISO文件注册的ISO镜像不支持复制、导出和加密。 通过云主机的数据盘创建数据盘镜像 · 弹性云主机的状态必须为“关机”或“运行中”。 · 每个数据盘镜像只可以用来创建一个数据盘，不能重复选择。 · 数据盘磁盘容量需≤1TB。数据盘容量大于1TB时，不支持创建数据盘镜像，此时请选择创建整机镜像。 通过外部镜像文件创建系统盘镜像 创建时配置的数据盘容量范围：40~2048GB，且不能小于镜像文件的数据盘大小。 通过云主机、云主机备份，或云服务备份创建整机镜像 · 弹性云主机的状态必须为“关机”或“运行中”。 · 每个云主机备份或云服务备份只能创建一个整机镜像。 · 整机镜像不能在区域内复制。 · 仅通过云服务备份，或云主机（未通过旧版CSBS服务生成备份）创建的整机镜像才能共享给其他租户。 · 整机镜像不支持如下操作：不允许导出、区域内复制。 通过加密弹性云主机或者通过外部镜像文件创建加密镜像 · 加密镜像不能共享给其他租户。 · 不能修改加密镜像使用的密钥。

本章介绍您可以将已备份数据恢复到DCS缓存实例中。 您可以将已备份数据恢复到DCS缓存实例中。 说明 Proxy集群支持开启或关闭多DB，开启多DB期间的备份数据，不支持恢复到关闭多DB后的Proxy集群中。 前提条件 已成功申请主备或集群DCS缓存实例，且实例处于运行中状态。 实例已有历史数据备份，且备份状态为 成功 。 操作步骤 1. 登录分布式缓存服务管理控制台。 2. 在管理控制台左上角单击，选择区域和项目。 3. 单击左侧菜单栏的“缓存管理”，进入DCS缓存实例信息页面。 4. 在需要查看的DCS缓存实例左侧，单击实例名称，进入实例的基本信息页面。 5. 单击“备份与恢复”页签，进入备份恢复管理页面。 页面下方显示历史备份数据列表。 6. 选择需要恢复的历史备份数据，单击右侧的“恢复”，弹出实例恢复窗口。 7. 单击“确定”，开始执行实例恢复任务。 备注说明最长不能超过128个字节。 您可以在“恢复记录”页签查询当前实例恢复任务执行结果。 说明 实例恢复需耗时5~30分钟。 恢复过程中，实例会有一段时间不能处理客户端的数据操作请求，当前数据将被删除，待恢复完成后存储原有备份数据。

本实践介绍了云主机整机备份的操作步骤,帮助您保护主机整机数据。 场景描述 天翼云为您提供基于快照技术的整机备份服务，同一时间为您保存系统盘、数据盘的数据，当云主机出现故障待机或人为损坏，可通过备份副本，实现一键恢复主机数据，快速回退到备份点数据，恢复业务运行环境。 方案优势 提供了灵活、便捷、可靠的数据恢复解决方案，保障业务的连续性和数据的安全性。 为用户应对病毒入侵、黑客破坏等突发场景，保护云主机数据完整。 相较于传统本地备份方式，云主机备份使用更加简便，且统一托管，安全可信。 备份数据具有一致性，主机云硬盘同一时间进行备份，不存在因备份创建时间差带来的数据不一致问题。 前提条件 已购买备份存储库，且存储库为“可用”状态。 执行数据恢复前需关闭云主机。 备份状态需为“可用”。 操作步骤 步骤一：创建云主机备份 1. 点击天翼云门户首页的“控制中心”，输入登录的用户名和密码，进入控制中心页面。 2. 在管理控制台上方点击图标，选择所需的资源池节点，以下操作选择华东华东1。 3. 在系统首页，选择“存储>云主机备份”。 4. 在控制台左侧导航栏，选择“存储库管理”。 5. 在“云主机备份”页签，选择相应的存储库，点击操作列下的“创建备份”。 5. 在弹出的“创建云主机备份”页面，选择需要备份的主机至右侧“已选云主机”列表。 6. 选择“立即备份”，即时完成目标主机备份的创建，点击“下一步”。 7. 跳转至云主机备份资源详情页面，确认资源配置，勾选“我已阅读并同意相关协议《天翼云云主机备份服务协议》”，点击“确认下单”。 8. 查看“备份副本”列表，等待创建的备份副本的状态变为“可用”，即完成备份的创建。

审计日志隐私的合规配置 由于审计日志中的SQL请求语句和结果集中可能包含用户的隐私数据，建议对审计日志开启隐私数据保护，以防止违反隐私保护相关合规要求。 通过配置如下可满足隐私数据的合规要求： 开启“隐私数据脱敏”开关：开启后会对审计日志中的隐私数据进行脱敏存储。 关闭“存储结果集”开关：关闭后，审计日志含有隐私信息的结果集将不会存储到审计日志中。 开启所有的隐私保护规则。

参数 类型 描述 是否必须 lunName String 卷名称。 取值：长度范围是1~16，只能由字母、数字和短横线（）组成，字母区分大小写，且仅支持以字母或数字开头。 是 config.minReplica Integer 最小副本数（仅集群版支持）。 对于副本模式的卷，假设卷副本数为X，最小副本数为Y（Y必须≤X），该卷每次写入时，至少Y份数据写入成功，才视为本次写入成功。对于EC N + M 模式的卷，假设该卷最小副本数设置为Y（必须满足N≤Y≤N+M），必须满足总和至少为Y的数据块和校验块写入成功，才视为本次写入成功。 取值：对于副本卷，取值范围是[1, N]，N为副本模式卷的副本数；对于EC卷，取值范围是[N, N+M]。 否 config.redundancyOverlap Integer 修改卷的折叠副本数（仅集群版支持）。在数据冗余模式下，同一份数据的不同副本/分片默认分布在不同的故障域，当故障域损坏时，允许根据卷的冗余折叠原则，将多份数据副本放在同一个故障域中，但是分布在不同的path上。 注意 如果存储池故障域级别为path，此参数不生效。 取值：对于副本卷，取值范围是[1, N]，N为副本模式卷的副本数；对于EC模式，取值范围是[1, N+M]。 否 config.writePolicy String 卷的写策略。 取值： WriteBack：回写，指数据写入到内存后即返回客户端成功，之后再异步写入磁盘。适用于对性能要求较高，稳定性要求不高的场景。 WriteThrough：透写，指数据同时写入内存和磁盘，并在都写成功后再返回客户端成功。适用于稳定性要求较高，写性能要求不高，且最近写入的数据会较快被读取的场景。 WriteAround：绕写，指数据直接写到磁盘，不写入内存。适用于稳定性要求较高，性能要求不高，且写多读少的场景。 否 config.serverAffinity.autoFailback Object 卷主备分布优先级设置，详见“ 表1 请求参数config.serverAffinity说明 ”。 否 cloud.compression String 是否压缩数据上传至对象存储。 取值： Enabled：压缩数据上传至对象存储。 Disabled：不压缩数据上传至对象存储。 否 cloud.accessKey String 对象存储服务的Access Key。 注意 Access Key和Secret Access Key如果要修改，必须同时修改。 否 cloud.secretKey String 对象存储服务的Secret Access Key。 注意 Access Ke和Secret Access Key如果要修改，必须同时修改。 否 cloud.endpoint String 设置对象存储服务的Endpoint。 注意 Endpoint必须与所使用的对象存储服务一一对应：若使用OOS对象存储服务，需填写OOS的Endpoint；若使用兼容S3的其他对象存储服务，则需填写它的Endpoint。 如果仅输入域名将会使用HTTPS协议进行访问。 否 cloud.signVersion String 指定上云签名认证的类型。 取值： v2：V2签名认证。 v4：V4签名认证。 否 cloud.region String 表示Endpoint资源池所在区域。 V4签名时，此项必填。 否

接口描述：调用本接口查询PV数据 请求方式：post 请求路径：/statistics/querypvdata 使用说明： 单个用户一分钟限制调用10000次，并发不超过100； 单次查询输入域名的个数不能超过100个； 按时间粒度5分钟返回数据，数据延迟时间20分钟，可查询历史数据时间范围为最近183天，支持最大时间跨度31天 若查询结束时间不包含在该批次的最后一秒，默认endtime为该批次最后一秒，例如：时间粒度为1h，endtime设置为17:30对应的时间戳，此时endtime默认成17:59:59； 时间片统计数据均为前打点，假如timestamp "20211013 00:00"对应的时间戳，表示统计的数据为时间区间[20211013 00:00, 20211013 00:05) 请求参数说明（json）： 参数 类型 是否必传 名称 描述 domain list 否 域名 域名列表 starttime int 是 开始时间戳 开始时间戳,单位秒 endtime int 是 结束时间戳 结束时间戳,单位秒 httpProtocol int 否 协议类型 协议类型，不传默认全部协议类型。 0（http），1（https） 返回参数说明： 参数 类型 是否必传 名称及描述 code int 是 状态码 message string 是 描述信息 result list 否 每个时间间隔的结果 result[].timestamp int 否 时间片开始时间戳 result[].pvcount int 否 pv

rollup作业管理 Rollup Job是一个用于汇总和聚合索引中数据的任务。它可以在原始索引上执行一系列聚合操作，并将结果存储在新的汇总索引中。这种汇总和聚合可以大大降低数据量，并提高查询性能。 在某些场景下，比如流量、点击、访问等等采集的很细粒度的日志数据，近几小时、几天的数据，有一定的参考价值。非常久远的数据，可以直接归档删了。但是，对于比如790天的数据，如果仍然很细粒度保存，那么价值也不是特别大。因此，将细粒度的数据进行rollup处理，然后再删除原始索引，对于使用和查询上基本无任何影响，但是可以极大地降低存储空间。 多数场景下，创建合适的rollup job可以减少90%存储。 在索引管理界面，执行如下操作： 1. 创建一个rollup job，并且选择适用哪些索引，并且要重新生成新的索引。 2. 定义聚合规则比如按照1h的维度，去sum/avg/max/min某些特定的指标。 3. 指定job Scheduler。 4. 后台系统运行rollup jobs。 创建好后，系统会在后台自动执行rollup job。

项目 说明 DB数限制 非Cluster版实例支持256个DB，范围[0,255]Cluster版本支持1个DB, 范围[0]。 数据持久化策略 自研的rdb+aof结合的持久化方式，落盘策略“everysec”。 数据过期删除策略 主动过期，系统周期性的检测，发现已过期的key时，会将其删除。惰性删除，当个key被访问时，如果已经过期，则将其删除。 备份数据保留策略 手动备份和周期备份副本数不超过3。 强一致性配置 若开启，发生主从切换会检查主从数据同步延时情况，若延时大这不进行切换，降低了节点可用性增加了数据可靠性，按应用需求是否开启。 Redis引擎版本 支持2.8、4.0、5.0、6.0、7.0版本。其中5.0版向下兼容4.0、2.8版。

本文介绍了如何在科研助手中删除科研文件。 操作步骤 1. 登录科研助手管理控制台。 2. 在控制台左侧导航栏中，选择【数据存储】。 3. 在【数据存储】弹出的选项中，选择【科研文件管理】。 4. 在【科研文件管理】中，展示了当前可用区的科研文件列表。点击所需要删除的科研文件的【删除】按钮。 5. 删除操作会弹出二次确认提示，确认无误后输入“确认删除”并点击【确定】，科研文件将被删除并且科研文件中的数据不再保留。

本文介绍如何在科研助手中删除存储源。 操作步骤 1. 登录科研助手管理控制台。 2. 在控制台左侧导航栏中，选择【数据存储】。 3. 在【数据存储】弹出的选项中，选择【存储源管理】。 4. 选择【文件存储】或【对象存储】。 5. 在【存储源管理】页面，选择一个存储源的【删除】按钮，注意，当存储源被数据集引用时，该存储源无法删除，【删除】按钮将置灰。 6. 此时弹出【删除存储源】页面。单击弹窗的【确认删除】按钮，删除存储源。

本文介绍了如何在科研助手中删除科研文件。 操作步骤 1. 登录科研助手管理控制台并切换至科研版。 2. 在控制台左侧导航栏中，选择【数据存储】。 3. 在【数据存储】弹出的选项中，选择【科研文件管理】。 4. 在【科研文件管理】中，展示了当前可用区的科研文件列表。点击所需要删除的科研文件的【删除】按钮。 5. 删除操作会弹出二次确认提示，确认无误后，点击【确定删除】，科研文件将被删除，并且科研文件中的数据不再保留。

本节介绍了本分弹性云主机的操作场景、云主机备份操作步骤、云硬盘备份操作步骤。 操作场景 云服务备份提供申请即用的备份服务，使您的数据更加安全可靠。例如，当云主机或磁盘出现故障或者人为错误导致数据误删时，可以自助快速恢复数据。本节操作介绍备份云主机和云硬盘的操作步骤。 您可以通过云服务备份产品架构、备份机制（全量备份和增量备份）、备份的方式及适用场景了解更多产品详情。 目前弹性云主机备份可以通过“云主机备份”和“云硬盘备份”功能实现： 云主机备份（推荐）：如果是对弹性云主机中的所有云硬盘（系统盘和数据盘）进行备份，推荐使用云主机备份功能，同时对所有云硬盘进行备份，避免因备份创建时间差带来的数据不一致问题。 云硬盘备份：如果对指定的单个或多个云硬盘（系统盘或数据盘）进行备份，推荐使用云硬盘备份功能，在保证数据安全的同时降低备份成本。 云主机备份操作步骤 操作步骤请见创建云主机备份存储库。 云硬盘备份操作步骤 操作步骤请见创建云硬盘备份存储库。

本文帮助您了解创建、挂载和初始化云硬盘的流程。 天翼云云硬盘可以作为系统盘或数据盘挂载至弹性云主机或物理机，其中系统盘会在创建云主机或物理机的过程中默认创建，数据盘可以选择创建云主机或物理机时一起创建，也可以选择单独创建，下面我们将以单独创建数据盘为例介绍云硬盘的整体入门流程，具体流程见下图： 首先进行准备工作，注册天翼云，确保账户余额充足，具体流程参见准备工作。 设置天翼云云硬盘控制台所给出的配置项，包括容量，类型等信息，具体步骤请参见创建云硬盘。 创建好的数据盘需要挂载至云主机或物理机上使用，具体挂载步骤参见挂载云硬盘。 挂载成功后的云数据盘还不能够直接使用，需要在云主机或物理机上对其进行初始化之后才可以使用，请分别参见初始化Windows数据盘和初始化Linux数据盘。

本文将为您介绍当共享云硬盘已有数据时如何挂载至云主机。 操作场景 当共享云硬盘的信息满足以下条件时，支持作为数据盘挂载至云主机： 属性 属性值 是否为共享盘 共享（即共享盘） 磁盘属性 数据盘 磁盘状态 “未挂载”或“已挂载” 注意 已经初始化且已有数据的云硬盘挂载后不需要再进行初始化，初始化会丢失已有数据，请您谨慎操作。 约束与限制 共享云硬盘只能作为数据盘使用，不能用作系统盘。 一块共享云硬盘最多可同时挂载至16台云主机，这些云主机必须与共享云硬盘位于同一地域下的同一可用区。 当共享盘状态为“已挂载”状态时，必须确保该共享盘挂载点还未满，才可以挂载给其他云主机。 操作步骤 1. 登录控制中心。 2. 单击控制中心左上角的，选择地域，此处我们选择华东1。 3. 单击“存储 > 云硬盘”，进入云硬盘主页面。 4. 在待挂载的共享云硬盘所在行，单击“挂载”，如图： 注意 共享云硬盘的“共享盘”列为“共享”状态。 注意 共享云硬盘与非共享云硬盘的区别为：当非共享云硬盘挂载至一台云主机后，其“挂载”操作按钮置灰，无法继续挂载。共享云硬盘则可以继续进行挂载。 5. 当单击“挂载”之后，会弹出“挂载磁盘”窗口，在此窗口中，会为您显示当前云硬盘已挂载主机台数，最多还可挂载的主机台数，用户可在此窗口中勾选需要挂载的云主机，并点击中间位置的按钮，最后点击“确定”按钮，即可将此云主机作为挂载点之一进行挂载，如图： 6. 用户可点击共享云硬盘名称进入详情页面，在下方的“挂载点”页签查看具体的挂载点信息。

边缘计算的特点 边缘计算是一种新兴的计算模式，具有以下特点： 近端计算：边缘计算将数据处理和存储推到离用户更近的边缘设备上进行，实现了计算资源的本地化。 实时响应：由于边缘设备的本地化计算，边缘计算可以实现更快的数据处理和响应速度，适用于对实时性要求较高的应用场景。 网络带宽优化：通过在边缘设备上进行数据分析和预处理，可以减少数据传输量，优化网络带宽使用。 数据隐私保护：边缘计算将数据处理和存储在本地，可以有效保护数据隐私，降低了数据泄露风险。

本文主要介绍云日志服务的饼图。 饼图被用来展示各个分类的占比情况，它通过扇形的大小来比较不同分类的比例。饼图将一个圆饼按照各分类的比例分割成多个扇区，整个圆饼代表数据的总量，每个扇区表示该分类在总体中的比例大小，所有扇区的比例加起来等于100%。其基本构成如下： 扇形 文本百分比 图例 前提条件 已完成日志采集配置，并成功采集到日志。 操作步骤 1. 登录云日志服务控制台。 2. 在日志管理页面的日志项目列表中，点击已创建的日志单元名称，进入日志单元详情页面。 3. 在日志单元详情页面中，即可查看当前日志单元中的日志数据。 4. 在语句搜索模式下，输入查询语句与SQL分析语句，具体语法请参考SQL统计分析章节。 5. 点击【查询】按钮，结果将默认以表格形式呈现。右侧图表类型选择点击饼图。 6. 结果将以饼图的形式展示，扇区默认为表格模式下的第一列数据，百分比数据来源为表格模式下的第二列数据。 配置参数 图表配置参数如下： 参数 说明 图表名称 自定义图表名称 分类 在下拉框中选择字段数据作为分类，推荐用户使用字符串作为分类 数值列 在下拉框中选择字段数据作为数值

解决方法 在连接DRDS的URL添加loadBalanceAutoCommitStatementThreshold5&retriesAllDown10参数。 //使用负载均衡的连接示例 //jdbc:mysql:loadbalance://ip1:port1,ip2:port2..ipN:portN/{dbname} String url "jdbc:mysql:loadbalance://192.168.0.200:5066,192.168.0.201:5066/db5133?loadBalanceAutoCommitStatementThreshold5&retriesAllDown10"; 备注： 1、loadBalanceAutoCommitStatementThreshold：表示连接上执行多少个语句后会重新选择连接。 2、假设loadBalanceAutoCommitStatementThreshold设为5，则当执行5个sql后（Queries或者updates等），将会重新选择连接。若为0表示“粘性连接，不重新选择连接”。关闭自动提交时（autocommitfalse）会等待事务完成再考虑是否重新选择连接。 使用mysqldump从MySQL导出数据非常缓慢的原因 mysqldump客户端的版本和DRDS所支持的MySQL版本不一致，可能会导致从MySQL导出数据非常缓慢。 建议版本保持一致。 导入数据到DRDS过程中出现主键重复 要避免导入数据到DRDS过程中出现主键重复的现象，需要在DRDS中创表时设置自增起始值。还要确保起始值大于导入数据自增键的最大值。 如何处理数据迁移过程中自增列报错：主键重复 重新设置自增主键的初始值为大于当前已有数据的最大值，执行如下语句： ALTER SEQUENCE 库名.SEQ名 START WITH 新初始值 如何处理配置参数未超时却报错 如果发现配置参数未超时却报错的现象，建议可将参数SocketTimeOut值进行调整或者去掉。默认为0则不断开连接。

针对资源退订操作，为您进行说明，请在退订前务必阅读以下内容。 退订情况说明 客户（天翼云用户）可根据需要，在符合天翼云退订规则的前提下，灵活退订资源。目前退订包含七天无理由全额退订和非七天无理由退订以及其他退订。 七天无理由全额退订 容灾管理中心、主机高可用、持续数据保护、数据定时灾备、数据库双活、文件存储数据灾备、对象存储数据灾备不支持七天无理由退订。 故障演练包在满足以下全部条件的前提下，享受七天无理由全额退订： 在资源开通的7天内发起退订。 资源未使用。 非七天无理由退订 不符合七天无理由全额退订条件的退订，都属于非七天无理由退订。非七天无理由退订，不限制退订次数，但退订需要收取相应的使用费用和退订手续费，具体费用以退订时展示的费用为准。 退订规则说明 容灾管理中心/主机高可用/持续数据保护/数据定时灾备/数据库双活/文件存储数据灾备/对象存储数据灾备退费规则 按订购时间计算退费金额：预付费退款金额订单实付金额已消费金额退订手续费。 已消费金额天单价实际使用天数，其中： 天单价总销售金额（即现金支付部分）/总订购时长 总订购时长订单结束日期订单开始日期 实际使用天数退订单创建日期订单开始时间+1

本章介绍分片变更前如何进行评估。 说明 分片变更前，可根据以下几点对分片变更做一个初步的评估，根据评估结果选择适当的新分片数, DRDS实例规格和DN实例规格, 以及DN节点个数。 数据量：可用show db status命令来获得目前现网的数据量。 DRDS规格：当前DRDS实例的CPU个数、内存大小、DRDS节点数。 DN规格：当前DN节点的vCPU个数和内存大小以及DN节点数。 业务情况：目前业务规模以及对日后增长趋势的预估。 客户案例 某客户当前有DRDS实例共4个节点，规格均为8U16GB，关联了6个数据节点（DN实例），数据量约12TB，1000亿条数据，7.3w张物理分表，业务量较大。 由于分片数变化就一定会引起数据重分布，需要迁移逻辑库的全部数据，而且每一条都需要经过重新路由，计算速度上会明显慢于分片数不变的变更。综合考虑客户业务，建议客户先将DRDS实例规格升为32U64GB（DRDS支持弹性扩缩容, 可以在变更结束后还原为之前的规格），再增加数据节点至12个并升级DRDS引擎内核版本到最新版本。由于分片数没有发生变化，仅需要将一半的物理分片从原DN移动到新的DN节点上，且不涉及路由重计算。除非是单个物理表存放的数据量达到上限, 一般建议使用分片数不变, 增加数据节点的平移变更方式。

功能名称 说明 水平拆分 在创建分布式数据库时，只需选择拆分键，DRDS就可以按照拆分键生成拆分规则，实现数据水平拆分。 扩容 DRDS既支持计算层（DRDS）扩容（增加节点数或提升节点规格），也支持存储层（MySQL）在线扩容，存储层扩容又分为平移扩容（总分片数不变）和翻倍扩容（分片数倍增）。计算层扩容对业务完全透明，存储层扩容对业务秒级影响。 分布式事务 DRDS当前支持单机、FREE、XA三种事务模型。 单机：不允许跨分片事务。 FREE：跨分片事务commit时部分失败无法回滚，导致数据不一致。 XA分布式事务：两阶段提交，跨分片事务commit时部分失败会自动回滚，保证事务内数据一致性。 数据导入导出 支持外部数据导入，帮助用户实现数据库平滑上云。支持数据按照逻辑库导出。 SQL兼容性 高度兼容MySQL协议和语法。 读写分离 DRDS的读写分离功能对应用透明，不需要修改应用任何代码，将只读实例添加到DRDS即可。提升数据库处理能力，提高访问效率，轻松应对高并发的实时交易场景。 全局序列 DRDS支持分布式全局唯一且有序递增的数字序列。满足业务在使用分布式数据库下对主键或者唯一键以及特定场景的需求。 Console运维管理界面 DRDS提供Console界面，可在线对DRDS实例、逻辑库等进行管理和维护。

监控指标 描述 CPU使用率 监测每个ClickHouse节点的CPU利用率，反映节点的计算能力和负载情况。您可以通过监控CPU使用率来评估系统的处理能力，并及时进行资源调整。 内存使用量 跟踪每个ClickHouse节点的内存消耗情况，了解内存使用情况可以帮助您优化查询性能和调整内存配置。 磁盘使用空间 监控每个ClickHouse节点的磁盘空间占用情况，确保有足够的存储空间来容纳数据和执行操作。及时了解磁盘使用情况可以避免因存储空间不足而导致的数据丢失或运行故障。 每秒IO次数 记录每秒的输入输出操作次数，包括读取和写入数据的次数。通过监控每秒IO次数，您可以评估ClickHouse节点的IO性能和磁盘负载情况，以便进行性能优化和容量规划。 每秒读写字节数 监测每秒读取和写入的数据量，帮助您了解数据处理速度和吞吐量。通过监控每秒读写字节数，您可以评估系统的数据处理能力，并根据需要进行调整和优化。 当前运行查询数 实时跟踪正在运行的查询数量，反映系统的查询负载和性能状况。通过监控当前运行查询数，您可以了解系统的负载情况，并做出相应的优化和调整。 合并数量 监控数据合并操作的数量，用于评估数据压缩和合并操作的效率。通过监控合并数量，您可以了解数据压缩和合并的效果，并根据需要进行优化。 分区变更数量 记录分区变更的次数，用于跟踪分区操作和数据变更情况。了解分区变更数量可以帮助您追踪数据变更的频率和趋势，以及相应的系统影响。 后台任务数 跟踪后台任务的数量，包括数据清理、数据复制等后台处理任务。通过监控后台任务数，您可以了解后台处理的工作负载和执行情况，以及相应的资源占用。 TCP连接数 监控每个ClickHouse节点的TCP连接数量，用于评估网络连接的负载和性能状况。了解TCP连接数可以帮助您优化网络配置和资源分配。 HTTP连接数 记录每个ClickHouse节点的HTTP连接数量，帮助您追踪HTTP请求的并发情况。通过监控HTTP连接数，您可以评估系统的网络负载和处理能力。 Zookeeper监听数 监测Zookeeper集群中的监听数，用于了解集群状态和数据同步情况。通过监控Zookeeper监听数，您可以评估集群的稳定性和可用性。 Zookeeper会话数 跟踪Zookeeper集群中的会话数，用于评估集群的稳定性和连接状态。了解Zookeeper会话数可以帮助您监控集群的健康状况和系统连接情况。

本文帮助您了解对象存储清理碎片相关的操作步骤。 操作场景 ZOS采用分段上传的模式上传数据，在以下情况下可能会导致数据上传失败并产生碎片： 网络问题：上传数据时，网络连接不稳定或出现中断。 中断上传任务：在上传数据的过程中人为中断了上传任务。 设备故障：上传数据的设备发生故障，例如存储介质损坏或读写错误。 特殊情况：突然断电、系统崩溃或其他意外情况可能导致数据上传中断或失败。 上传失败而产生的碎片会存储到ZOS中，若您重新上传，数据会接着生成的碎片继续上传。若您不需要碎片，可以手动删除碎片。 注意 ZOS中的碎片会占用存储空间，会按照存储容量计费项进行计费。 操作步骤 1. 点击天翼云门户首页的“控制中心”，输入登录的用户名和密码，进入控制中心页面。 2. 在控制台上方点击，选择地域，以下操作选择华东华东1。 3. 在控制台首页，选择“存储>对象存储”。 4. 在对象存储桶列表，点击Bucket名称进入“概览”页面。 5. 选择“碎片管理”页面，可以查看碎片列表。 6. 勾选需要清理的碎片，点击“删除”，也可以批量删除碎片或删除全部碎片。 7. 在弹出的页面，点击“确定”，完成该碎片的清理。

介绍分布式消息服务Kafka按时间查询消息功能操作内容。 场景描述 Kafka按时间查询是指通过指定时间范围来查询Kafka主题中的消息。以下是一些常见的按时间查询的场景描述： 数据分析和报告：在数据分析和报告生成的场景中，经常需要按时间查询Kafka主题中的消息。通过指定起始时间和结束时间，可以获取在特定时间范围内产生的消息，用于进一步的数据分析和报告生成。 故障排查：当出现故障或问题时，按时间查询可以帮助定位问题的发生时间和相关的消息。通过指定故障发生的时间范围，可以获取相关的消息，用于故障排查和问题分析。 监控和警报：按时间查询还可以用于监控和警报系统。通过定期按时间查询Kafka主题中的消息，可以检查是否有异常或异常事件发生，并触发相应的警报机制。 数据回溯和重播：按时间查询功能还可以用于数据回溯和重播。通过指定特定的时间范围，可以获取过去某个时间段内的消息，并进行数据回溯或重播操作。 数据同步和复制：在数据同步和复制的场景中，按时间查询可以帮助确保数据的一致性。通过按时间查询源和目标主题中的消息，可以比较不同时间段内的消息，并进行数据同步和复制操作。 操作步骤 （1）登录管理控制台。 （2）进入Kafka管理控制台。 （3）在实例列表页在操作列，目标实例行点击“管理”。 （4）点击“消息查询”后默认就是按点位查询。 （5）选择按时间查询，选择需要查询的Topic，输入分区号以及时间段，点击”查询“按钮，会返回时间段内的所有消息。 （6）点击消息列表的“消息详情”可查看消息详情信息。

名称 类型 描述 dimension String 监控对象： system：系统。 pool：存储池（仅集群版支持）。 server：服务器。 disk：数据目录所在磁盘分区。 LUN：卷。 instanceId String 监控对象实例： 监控对象为system，显示HBlock名称。 监控对象为pool，显示存储池名称（仅集群版支持）。 监控对象为server，显示为服务器ID。 监控对象为disk，显示为数据目录。 监控对象为LUN，显示为卷名称。 metric String 指标名称。具体详见 avgValueSeries Array of string 监控数据的[时间,数值]序列。 时间为unix时间戳，精确到毫秒。