本节介绍了云数据库GaussDB的产品定义及架构。 云数据库GaussDB 是分布式关系型数据库。该产品具备企业级复杂事务混合负载能力，同时支持分布式事务，同城跨AZ部署，支持1000+的扩展能力，PB级海量存储。同时拥有云上高可用，高可靠，高安全，弹性伸缩，一键部署，快速备份恢复，监控告警等关键能力，能为企业提供功能全面，稳定可靠，扩展性强，性能优越的企业级数据库服务。 GaussDB分布式形态整体架构 GaussDB 分布式形态整体架构如下： Coordinator Node：协调节点CN，负责接收来自应用的访问请求，并向客户端返回执行结果；负责分解任务，并调度任务分片在各DN上并行执行。 GTM：全局事务管理器（Global Transaction Manager），负责生成和维护全局事务ID、事务快照、时间戳、Sequence信息等全局唯一的信息。 Data Node：数据节点DN，负责存储业务数据（支持行存、列存、混合存储）、执行数据查询任务以及向CN返回执行结果。 GaussDB主备版形态整体架构 GaussDB 主备版形态整体架构如下： ETCD：分布式键值存储系统（Editable Text Configuration Daemon）。用于共享配置和服务发现（服务注册和查找）。 CMS：集群管理模块（Cluster Manager）。管理和监控分布式系统中各个功能单元和物理资源的运行情况，确保整个系统的稳定运行。 Data Node：数据节点DN，负责存储业务数据（支持行存、列存、混合存储）、执行数据查询任务以及返回执行结果。

用户在云主机上自建数据库，应选择数据库双活还是主机高可用？ 主机高可用：解决业务连续性（宿主机宕机、操作系统崩溃等整体故障）。通过文件级同步在备端快速拉起虚拟机，恢复业务。若用户接受数据库仅依赖文件同步恢复（即数据库启动时自行完成崩溃恢复，可能丢失部分缓存数据），则单独使用主机高可用即可。 数据库双活：解决数据库实例级的高效同步与切换。通过数据库自身的复制协议（如日志同步、事务实时复制）实现实例级数据一致和快速切换，切换后数据库无需额外修复，RPO/RTO更优。 结论： 若对数据库RPO 要求较高，希望实现秒级、事务一致的数据库切换，建议同时采购主机高可用（保障底层虚机容灾）和数据库双活（保障数据库实例级同步），或直接选用支持数据库双活的产品。 若可接受文件级同步带来的少量数据恢复代价（如崩溃恢复时间、最后一批事务可能丢失），则仅主机高可用即可满足基本容灾需求。 若客户自行做GTM 切换，是否还需要主机高可用这类业务层切换？ 数据层实时同步+接入层IP切换对于完全无状态的业务确实足够。但对于有状态的业务，即使数据实时同步，业务层自身的启动、初始化、接管等操作无法仅通过切流完成。 具体原因如下： 数据同步≠ 服务就绪：即使磁盘数据一致，业务对外提供服务前仍需加载内存缓存、恢复会话/事件上下文、建立数据库连接/消息队列连接等。接入层仅检查 IP 和端口是否可达，无法获知备机业务进程是否已启动、启动后是否已完成初始化。主机高可用能够主动管理这些准备工作。 脑裂风险：网络异常可能导致接入层误判主节点已宕机而将流量切至备端。若主节点实际仍在运行并持续接受其他来源的请求（如内部定时同步、消息队列），则两个主节点同时写入数据库，会造成数据损坏。主机高可用通过仲裁机制确保同一时刻只有一个节点作为主节点，有效防止脑裂。 因此，即使客户自行实现了GTM切换，仍建议配合主机高可用来保障业务层的有状态切换与防脑裂能力。

本页介绍天翼云TeleDB数据库高效的分布式关联能力。 分布式关联是指在不同节点或服务器上存储的数据表之间的关联操作。这种关联操作涉及到跨多个物理位置的数据处理，需要在逻辑上保持数据的一致性和完整性，同时确保查询的高效执行。分布式关联的实现依赖于分布式数据库管理系统（DDBMS）的功能，该系统能够协调和管理分布在多个地点的数据，使得用户或应用程序可以像操作单一数据库一样操作分布式数据库‌。 如，TBLA、TBLB两表关联，其中TBLA和TBLB都有f1，f2两列，其两表分布式关联分为如下三种场景。 场景一：两表关联，关联条件与两张表的分布键相同，都是f1 select from TBLA join TBLB on TBLA.f1 TBLB.f1; 由于两张表的数据分布算法一致，相同f1的数据位于同一个DN节点中，那么只需要在每个DN节点内完成关联，将结果返回CN汇总即可，SQL可以下推DN执行。 场景二：TBLB关联字段没有用到分布键，TBLB很小 select from TBLA join TBLB on TBLA.f1 TBLB.f2; 两张表的数据分布算法一致，相同f1的数据位于同一个DN节点中，由于TBLB的关联字段为f2，TBLA关联需要的TBLB数据,和TBLB数据在DN上的分布情况不一致，不能下推到DN执行。 解决方案： 将TBLB定义为复制表（在每个DN都有一个完整的副本）。此时，每个DN上都有TBLA关联TBLB所需要的数据，关联可以在每个DN节点内完成，SQL就可以下推DN执行。

本章节列举了使用云主机备份过程中的备份类问题,以及相对应的解答。 云主机备份支持对弹性云主机中所有云硬盘进行备份吗？ 支持。云主机备份可以通过创建备份策略并绑定云主机，将云主机中的所有云硬盘作为整体进行备份和恢复，不支持对云主机中的部分云硬盘进行备份和恢复。 备份云主机需要多长时间？ 云主机备份首次为全量备份，后续均为增量备份。因此第一次备份时间较长，后续备份时间较短。例如：备份一个已有数据为100GB的云主机，首次全量备份需要30分钟左右；假设下次备份前新产生或变化数据量为15GB时，增量备份需要6分钟左右。 云主机能否跨区域备份？ 当前只支持区域（Region）内备份和恢复，不支持跨区域（Region）备份和恢复。跨区域备份能力后续在云服务备份产品中计划上线，请您关注。 云主机备份有配额限制吗？ 云主机备份有配额限制，且受云硬盘备份的配额限制影响。当云硬盘备份的配额不足时，无法进行云主机备份。 限定配额仅仅是为了防止资源滥用，如您有更多需求，可以提工单申请扩大云硬盘备份配额和云主机备份配额。 云主机备份时，需要停止弹性云主机吗？ 不需要，云主机备份支持对正在使用的云主机进行备份。在云主机正常运行的情况下，除了将数据写入云硬盘外，还有一部分最新数据保存在内存中作为缓存数据。在做备份时，内存缓存数据不会自动写入云硬盘，会产生数据一致性问题。 因此，为了尽量保证备份数据的完整性，最好选择凌晨且云硬盘没有写入数据的时间进行云主机备份；或者在进行云主机备份前，暂停所有数据的写操作，且将应用系统停止，再进行备份。如果对备份数据完整性要求极高，则可以将云主机停机（实现缓存数据写入云硬盘），进行离线的云主机备份。

本页介绍天翼云TeleDB数据库定时任务管理。 操作场景 TeleDB支持对数据库实例执行定时任务，该功能主要通过内置如下函数对数据库实例执行定时任务管理。用户可自行调整对定时任务的执行频率以及查看执行记录。 TeleDB内置了如下函数，所有函数会根据执行频率自动执行任务。 collectdbstatistic：用于数据库实例更新统计信息。 pgcleantwophase：用于数据库实例清理两阶段残留事务。 pgunlockdeadlock：用于处理死锁。 deleteossstatistics：用于删除配置库存储过期的节点监控数据。 deleteslowquery：用于删除过期的慢日志数据。 deleteerrlog：用于删除过期的错误日志数据。 checkxlogbkp：用于检查备份的增量日志的连续性。 deleteaudit：用于删除管控配置库中过期的审计日志数据。 checkfgaaudit：用于检查细粒度审计是否采集到数据。 deletehighfrequencyquery：用于删除管控配置库中存储过期的高频SQL数据。 deletesnapshot：用于删除管控的实例配置库中存储过期的实例运行快照数据。 queryindexadvice：用于对慢sql查询生成相应的索引优化建议。 操作步骤 1. 切换至TeleDB控制台，在左侧导航单击实例列表。 2. 单击目标实例所在行的详情 ，进入实例详情页面。 3. 进入实例详情页面，单击定时任务 。 4. 您可通过控制定时任务开关管理是否定时执行该任务。 5. 单击实例详情操作列的配置 ，出现配置执行频率对话框。 6. 在配置执行频率对话框，输入频率 和周期 ，单击确定 ，完成执行频率的修改。 7. 单击历史记录 可以查看以往执行该任务详情。 8. 单击立即执行 ，出现提示信息对话框。 9. 在提示对话框中，单击确定 可立即执行定时任务。

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. 单击左侧导航栏中的“云硬盘快照”，进入云硬盘快照页面。 5. 在云硬盘快照页面，单击待回滚快照所在行“操作>回滚”，进入“回滚数据”窗口。 6. 根据界面提示，确定回滚操作信息后，单击“确定”，云硬盘开始进行数据回滚。注意云硬盘回滚至目标时刻之后，该目标时刻到回滚操作时刻之间的数据将被删除，请谨慎操作。 7. 在云硬盘快照页面，查看快照状态。待快照状态由“回滚中”变为“可用”时，表示回滚命令下发成功。 8. 登录云主机查看数据是否回滚成功。 注意 云硬盘数据是否回滚成功请以云硬盘实际数据为准。 验证回滚快照功能 用一个实际案例来确认快照回滚功能。 1. 登录弹性云主机实例查看当前云硬盘中的数据。比如此时文件夹/mnt/sdc中具有一个文件a.txt。 2. 在执行操作删除文件a.txt之前可以对云硬盘创建快照用于备份数据。您可在控制台创建快照。具体操作详见创建快照。 3. 您可根据业务需求继续使用云硬盘，在业务使用过程中为云硬盘创建快照可降低数据误操作的风险。比如本例中，在创建快照之后，再进行“删除文件夹/mnt/sdc中的a.txt文件” 的操作。 4. 若想将云硬盘数据恢复数据至快照时刻，您可在控制台对快照进行回滚操作，具体操作详见快照回滚。注意回滚时，云硬盘若处于挂载状态，其所挂载的云主机需要处于关机状态，现在我们进行关机及回滚。 5. 执行回滚操作后，在云主机实例中查看云硬盘数据恢复，则表明回滚操作成功。此时文件夹/mnt/sdc中恢复了a.txt文件。

参数 描述 数据流动方向 选择入云。 入云指目标端数据库为本云数据库。 源数据库引擎 选择MongoDB。 目标数据库引擎 选择DDS。 网络类型 默认为公网网络类型，可按照需求选择VPC网络、VPN网络、专线网络、公网网络。 VPC网络：适合云上同账号同Region同VPC场景下数据库之间的迁移。 公网网络：适合通过公网网络把其他云下或其他平台的数据库迁移到目标数据库。 VPN、专线网络：适合VPN、专线、CC、VPCEP、或者用户已打通VPC对等连接的网络场景，实现其他云下自建数据库与云上数据库迁移、或云上跨Region的数据库之间的迁移。 目标数据库实例 用户所创建的目标数据库实例。 迁移实例所在子网 选择迁移实例所在的子网。也可以单击“查看子网”，跳转至“网络控制台”查看实例所在子网帮助选择。 默认值为当前所选数据库实例所在子网，请选择有可用IP地址的子网。为确保迁移实例创建成功，仅显示已经开启DHCP的子网。 IP类型 选择迁移实例的IP类型，目前支持选择“IPv4”或“IPv4&IPv6双栈”。 只有所选择的VPC及子网都开启了IPv6双栈功能，才能选择IP类型为“IPv4&IPv6双栈”。 选择“IPv4&IPv6双栈”时，如果源或者目标数据库是通过选择实例的方式进行连接，DRS会优先通过IPv4地址进行访问。 迁移模式 全量：该模式为数据库一次性迁移，适用于可中断业务的数据库迁移场景，全量迁移将非系统数据库的全部数据库对象和数据一次性迁移至目标端数据库，包括：集合、视图、索引等。 说明 如果用户只进行全量迁移时，建议停止对源数据库的操作，否则迁移过程中源数据库产生的新数据不会同步到目标数据库。 全量+增量：该模式为数据库持续性迁移，适用于对业务中断敏感的场景，通过全量迁移过程完成目标端数据库的初始化后，增量迁移阶段通过解析日志等技术，将源端和目标端数据库保持数据持续一致。 说明 选择“全量+增量”迁移模式，增量迁移可以在全量迁移完成的基础上实现数据的持续同步，无需中断业务，实现迁移过程中源业务和数据库继续对外提供访问。 源数据库实例类型 迁移模式为“全量+增量”时，需要根据源数据库的具体来源进行设置。 当源库类型属于集群时，该项需要设置为集群。 当源库类型属于副本集或者单节点时，该项需要设置为非集群。 增量数据获取方式 当源端实例类型设置为“集群”，且任务迁移模式为全量+增量时，需要选择增量数据获取方式。除此以外，源数据库必须关闭集合均衡器Balancer并清理孤儿文档。 oplog：支持MongoDB 3.2及以上版本，DRS直接连接源数据库实例的每一个Shard进行数据抽取。选择此方式，测试连接时需要填写源数据库每一个Shard的连接信息。 changeStream：支持MongoDB 4.0及以上版本，DRS连接源数据库实例的mongos进行数据抽取，选择此方式时，源数据库实例必须开启WiredTiger存储引擎，推荐此选项。 源端分片个数 当源端实例类型设置为“集群”且增量数据获取方式为“oplog”时，需要填写源端数据库分片个数。 源端数据库分片个数默认最小值为2，最大值为32，你需要根据源库实际的集群分片个数设置该值大小。 指定公网IP 网络类型选择“公网网络”时可见，选择为DRS实例绑定的弹性公网IP。任务创建时，DRS将会自动绑定该弹性公网IP，等待任务结束后将自动解绑该弹性公网IP。当源端实例类型设置为“集群”且增量数据获取方式为“oplog”时，指定公网IP数量需要与源端分片个数匹配。

本页介绍天翼云TeleDB数据库数据备份。 操作场景 数据备份是指直接备份数据库所对应的数据文件甚至是整个磁盘。TeleDB实例创建成功后，您可根据业务需要设置备份策略。TeleDB可按照用户设置的自动备份策略对数据库进行备份。 操作步骤 1. 以用户名和密码登录分布式数据库TeleDB控制台，在左侧导航树中选择备份与恢复 > 备份与恢复。 2. 进入备份与修复 页面，将当前实例切换至目标实例。 3. 设置备份策略 1. 在数据备份页签，单击备份策略 ，出现备份策略 对话框。 2. 单击去设置 ，进入备份策略设置 对话框，打开备份开启状态 开关，根据如下内容填写备份策略基本信息。 备份开启时间：系统触发备份的时间，建议选择业务压力小的时间点。 备份间隔天数：间隔多少天触发一次备份，为防止数据丢失难以恢复，建议间隔时间不超过3天。 备份保留分数：系统保留的备份的份数，超过此数量，系统自动删除最旧的一次备份。保留份数取决于存储空间大小，建议选择大于2份。 增量备份开启状态：增量备份数据用于恢复到指定时间点，对于恢复及其重要，暂时不支持关闭增量备份。 3. 单击确定完成实例备份。 4. 如需再次修改备份策略设置，可重复以上操作即可。 4. 手动备份 1. 在数据备份 页签，单击备份策略 ，出现备份策略对话框。 2. 单击手动备份。 5. 查看备份详情 1. 在数据备份 页签，单击目标实例所在行详情 ，弹出备份详情 对话框。 2. 当处于备份过程中时，可单击刷新 查看节点备份状态的实时变化。 说明 备份目录：远程对象存储上的备份地址。备份时，系统会在对象存储上建立一个以实例id命名的桶，实例的所有备份数据都回存储在这个桶下面。这里备份地址是全量备份在桶下面的相对路径。 全量备份数据路径：实例名/basebkp年月日/。 增量备份数据路径：实例名/xlogbkp。 6. 删除备份 在数据备份页签，选择需删除的备份文件的目标实例，单击操作列的删除 按钮，在出现的对话框中单击确认即可删除指定的备份记录和备份数据。 注意 TeleDBX 支持删除一次备份记录，该备份记录对应在对象存储上的备份数据也会同步删除，请谨慎操作 。

本节为您介绍自建PostgreSQL同步至自建PostgreSQL任务配置。 前提条件 自建PostgreSQL目标端版本为9.5.x、9.6.x、10.x、11.x、12.x、13.x、14.x版本，且版本高于或等于源端。 目标端权限要求 同步模式 所需权限 全量 模式层级：USAGE 表层级： SELECT 增量 用户为超级用户或者复制角色 复制角色赋予方法：alter user 用户名 with replication 模式层级：USAGE 表层级：SELECT 目标端配置 数据源类型 选定为PostgreSQL，可将源端同步至版本范围内的PostgreSQL数据库 服务器IP 目标端数据库的连接IP 端口号 目标端数据库的端口 用户名 用于连接待目标端数据库的用户名称 密码 用于连接待目标端数据库的用户的密码 数据库 目标端用于接收源端数据的数据库名称 模式 目标端用于接收源端数据的模式（schema）名称

生效粒度 说明 命名空间 策略下发到所选择命名空间下所有数据面 服务 策略下发到所选服务关联的工作负载数据面 工作负载 策略下发到指定工作负载的数据面 网关 策略下发到网关

生效粒度 说明 命名空间 策略下发到所选择命名空间下所有数据面 服务 策略下发到所选服务关联的工作负载数据面 工作负载 策略下发到指定工作负载的数据面 网关 策略下发到网关

快照级别 说明 cluster 表示当前快照为集群粒度的快照，备份某一时刻集群所有的配置数据和业务数据。 schema 表示当前快照为Schema粒度的快照，备份某一时候集群某些schema级的业务数据。

本章节介绍如何通过云备份为云主机、云硬盘和SFS Turbo备份等提供备份保护。 流程如图所示： 步骤1：注册天翼云，为账户充值等，请参见注册天翼云账号章节。 步骤2：针对不同的保护对象，在备份前需要创建不同类型的备份存储库，用于存放备份，请参见创建存储库章节： 创建云主机备份存储库 创建云硬盘备份存储库 创建SFS Turbo备份存储库 步骤3：如果购买存储库时未绑定资源，还需要将资源绑定至存储库，请参见绑定资源。 步骤4：完成绑定资源后，即可对资源进行备份，产生的备份将存放至对应的存储库中，请参见创建备份： 创建云主机备份 创建云硬盘备份 创建SFS Turbo备份 步骤5：成功创建备份后，当资源数据因病毒、误删除导致数据丢失时，可以使用备份恢复资源的数据，请参见操作指导章节的数据恢复： 使用云主机备份恢复数据 使用云硬盘备份恢复数据

本章节介绍当使用云主机备份创建镜像后，镜像创建的云主机登录后进入维护模式，可能造成的原因和解决方案。 现象描述 使用云主机备份创建镜像后，通过创建成功的镜像创建云主机，但登录云主机后提示系统进入维护模式，无法正常使用云主机。 可能原因 当云主机带有数据盘的时候，恢复后的云主机中的系统盘/etc/fstab文件信息仍是原云主机的配置参数，和新数据盘的UUID信息不匹配，导致云主机启动过程中加载/etc/fstab信息出错，系统进入维护模式。 解决方法 本例以CentOS系统为例介绍解决方法。 1. 使用镜像创建新云云主机后，在云主机控制台，选择目标云主机“操作”列下“远程登录”进入云主机。 2. 在维护模式界面，根据提示进入系统。 图 系统进入维护模式 3. 执行cat /etc/fstab命令查看数据盘挂载信息。 图 数据盘UUID信息 4. 执行vi /etc/fstab 命令打开文件，按i 进入编辑模式，删除所有数据盘的挂载信息后，按Esc 键退出编辑模式，输入 :wq! 退出保存。 图 刷新后的/etc/fstab文件 5. 执行reboot命令重启系统。 图 系统正常启动界面 6. 进入系统后，手动挂载数据盘。 图 手动挂载数据盘 7. 执行blkid命令获取数据盘的UUID信息。 图 获取数据盘UUID信息 8. 执行vi /etc/fstab 命令打开文件，按i 进入编辑模式，将数据盘挂载信息添加到/etc/fstab文件中，按 Esc键退出编辑模式，输入 :wq! 退出保存。 图 手动添加数据盘挂载信息 添加后，系统重启会自动挂载。

适用场景 包年/包月计费模式需要用户预先支付一定时长的费用，适用于长期、稳定的业务需求。以下是一些适用于包年/包月计费模式的业务场景： 稳定业务需求：对于长期运行且资源需求相对稳定的业务，如企业官网、在线商城、博客等，包年/包月计费模式能提供较高的成本效益。 长期项目：对于周期较长的项目，如科研项目、大型活动策划等，包年/包月计费模式可以确保在整个项目周期内资源的稳定使用。 业务高峰预测：如果能预测到业务高峰期，如电商促销季、节假日等，可提前购买包年/包月资源以应对高峰期的需求，避免资源紧张。 数据安全要求高：对于对数据安全性要求较高的业务，包年/包月计费模式可确保资源的持续使用，降低因资源欠费而导致的数据安全风险。 适用计费项 根据所选购买区域，计费项略有不同： 在“一类节点”区域，通过数据库审计版本、数据盘扩容量大小进行计费： 计费项 说明 数据库审计版本 购买的数据库审计版本，目前可选3资产、6资产、12资产、30资产。 数据盘扩容 购买数据盘扩容的存储大小。 在“二类节点”区域，通过数据库审计实例个数、配套的云主机进行计费： 计费项 说明 数据库审计实例个数 购买的数据库审计版本，目前可选3资产、6资产、12资产、30资产。 云主机 开通数据库审计需要同步开通云主机，涉及购买云主机的规格、系统盘及数据盘。 在购买云服务页面底部，您将看到所需费用的明细。

本页介绍了多模态向量数据库Milvus版的实例节点规格。 节点类型 多模态向量数据库Milvus版实例计算节点类型主要包括： 节点类型 说明 MixCoord 协调器节点，每个实例一个或两个，当副本数为两个时，将启用主从模式，提供高可用性。协调器是Milvus 的大脑。在任何时刻，整个集群实例都有一个协调器在工作，负责维护集群拓扑结构、调度所有任务类型并保证集群级一致性。 Proxy 代理节点，每个实例一个或多个，访问层由一组无状态的代理节点组成，是系统的前端层，也是用户的终端。它处理客户端请求并对处理结果进行聚合处理返回给客户端。 StreamingNode 流节点：每个实例一个或多个，作为工作节点，由一组无状态的节点组成，作为碎片级的 "小型大脑"，基于底层 WAL 存储提供碎片级的一致性保证和故障恢复。同时，流节点还负责增量数据查询和生成查询计划。此外，它还负责将增量数据转换为封存（历史）数据。 DataNode 数据节点：每个实例一个或多个，作为工作节点，由一组无状态的节点组成，数据节点负责离线处理历史数据，如压缩和建立索引。 QueryNode 查询节点：每个实例一个或多个，作为工作节点，由一组无状态的节点组成，查询节点从后端对象存储中加载历史数据，并提供历史数据查询。

该系统为多点汇聚库场景，TeleDB协助解决某省汇集库瓶颈，助力客户架构升级。原有系统使用Oracle RAC集群。Oracle RAC在海量数据的生产域缺少基本的分析查询能力，大数据域实时性为天级/小时级，实时性不足，计算和查询的时候能力已经到达极限，超时宕机的场景频发，难以发挥数据合力，远远无法满足业务需要。TeleDB汇集库在系统中的位置如下图： 汇集库在系统中承担着数据汇集处理的作用，既要对接其他关系数据库，消息中间件等，还要运行部分核心系统的OLTP业务，并在这两者数据的基础上运行模型构建，离线行为分析等OLAP类计算。是一个典型的HTAP系统。 升级之前之前的Oracle RAC之所以遇到瓶颈，很大程度上也是因为业务模型本身计算量大，模型复杂超出了RAC的处理效率。借助TeleDB的多核并行计算能力，在节点内部采用了并行计算，同时启动多个进程来协同完成一个查询，可充分利用服务器的多核处理能力来快速、高效地完成查询。 汇集库当前存储量超过145TB，入库效率达到9.8W/s，出库效率6W/s，120亿数据的OLTP类业务1秒内完成处理，每次处理数据5700+条数据。这些处理性能远远超越了Oracle RAC，成本相比RAC却大幅降低。

本章节主要介绍翼MapReduce的多租户功能。 定义 多租户是MRS集群中的多个资源集合（每个资源集合是一个租户），具有分配和调度资源的能力。资源包括计算资源和存储资源。 背景 现代企业的数据集群在向集中化和云化方向发展，企业级大数据集群需要满足： 不同用户在集群上运行不同类型的应用和作业（分析、查询、流处理等），同时存放不同类型和格式的数据。 某些类型的用户（例如银行、政府单位等）对数据安全非常关注，很难容忍将自己的数据与其他用户的放在一起。 这给大数据集群带来了以下挑战： 合理地分配和调度资源，以支持多种应用和作业在集群上平稳运行。 对不同的用户进行严格的访问控制，以保证数据和业务的安全。 多租户将大数据集群的资源隔离成一个个资源集合，彼此互不干扰，用户通过“租用”需要的资源集合，来运行应用和作业，并存放数据。在大数据集群上可以存在多个资源集合来支持多个用户的不同需求。 对此，MRS企业级大数据集群提供了完整的企业级大数据多租户解决方案。 优势 合理配置和隔离资源 租户之间的资源是隔离的，一个租户对资源的使用不影响其他租户，保证了每个租户根据业务需求去配置相关的资源，可提高资源利用效率。 测量和统计资源消费 系统资源以租户为单位进行计划和分配，租户是系统资源的申请者和消费者，其资源消费能够被测量和统计。 保证数据安全和访问安全 多租户场景下，分开存放不同租户的数据，以保证数据安全；控制用户对租户资源的访问权限，以保证访问安全。

本节为您介绍自建MySql为源的订阅任务配置。 前提条件 （1）自建MySQL数据库的源端版本为5.6、5.7、8.0版本。 （2）自建MySQL数据库源端已关闭大小写敏感。 （3）自建MySQL数据库源端已开启开启binlog且格式为row。 源端权限要求 由于权限查询需要设计到mysql.user及mysql.db两张系统表。所以需要先授予用户以上两张表的SELECT权限。 订阅模式 所需权限 数据订阅 SELECT，开启binlog row模式 全局级别:REPLICATION CLIENT,REPLICATION SLAVE 源端配置： 数据源类型 选定为MySQL，可订阅版本范围内的MySQL数据库数据 服务器IP 待订阅源端数据库的连接IP 端口号 待订阅源端数据库的端口 用户名 用于连接待订阅源端数据库的用户名称 密码 用于连接待订阅源端数据库的用户的密码 数据库 要订阅的源端数据库名

本文主要是对接入管理的概述 接入管理提供监控数据上报的网络通道建立和解除，以及监控数据上报使用的认证凭据生成和吊销等功能，帮助您快速的将监控数据接入到AOM。 您可通过接入管理生成的认证凭据accesscode，将原生Prometheus的指标通过remote write上报到AOM服务端，实现时序数据的长期存储；也可以通过accesscode作为认证凭据来查询AOM中的数据，AOM支持以下原生Prometheus的API： 查询普罗（Prometheus）接口URL： GET /v1/:projectid/api/v1/query GET /v1/:projectid/api/v1/queryrange GET /v1/:projectid/api/v1/labels GET /v1/:projectid/api/v1/label/:labelname/values POST /v1/:projectid/api/v1/query POST /v1/:projectid/api/v1/queryrange POST /v1/:projectid/api/v1/labels 调用以上API接口时，在请求header的Authorization字段加accesscode。 示例："Authorization: Bearer {accesscode}" 或者 "Authorization: Basic base64Encode("aomaccesscode:{accesscode}")" 上报时序数据接口：POST /v1/:projectid/push 说明 base64Encode指的是将参数进行base64编码。

本文为您介绍天翼云GPU云主机中CUDA工具包的卸载操作方法,适用于通过.run安装包(Linux)或本地安装程序(Windows)部署的CUDA。 前置说明 卸载CUDA工具包前，请先完成cuDNN的卸载操作，再按本文步骤执行CUDA卸载。 关闭所有使用CUDA的程序。 在Linux操作系统中卸载CUDA 如果您在创建GPU云主机时自动安装了CUDA工具包，则CUDA的卸载需要选择通过run安装包的卸载方式。以Driver 550.90.07、CUDA 12.4.1为例，具体操作如下所示。 1. 执行官方卸载脚本 针对通过.run安装包部署的CUDA 12.4.1，因该版本run包不支持uninstall命令行参数，需通过CUDA安装目录下的专属卸载脚本完成卸载。 plaintext sudo /usr/local/cuda12.4/bin/cudauninstaller silent 2. 验证卸载成功 执行验证命令 plaintext nvcc V 打印如下信息或提示"command not found”表示卸载成功。 3. 清理CUDA环境变量 查询CUDA环境变量。 plaintext 查询用户级环境变量中是否存在CUDA相关配置 grep n "/usr/local/cuda" ~/.bashrc 查询系统级环境变量中是否存在CUDA相关配置 grep n "/usr/local/cuda" /etc/profile 若查询结果有含/usr/local/cuda的行，则需清理CUDA环境变量。 plaintext

实时性能 实时性能页面展示了数据库实例各项关键指标，并提供日期对比功能，方便查看周期业务以及指标变化情况，及时发现异常。 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。 选择所需实例，单击“详情”，进入DBA智能运维总览页面。 在性能页签下选择“实时性能”。 查看服务器的运行时间、连接信息和缓存池的状态。 单击“设置指标”，选择在实时性能页面展示的性能指标，观察性能指标的实时动态。 调整性能指标的采集周期，可设置范围为1~10秒。 根据业务场景需要，单击开始或暂停来开启或终止实时性能。 实时诊断 您可以通过实时诊断功能直观地查看数据库性能情况的全貌，快速确认是否存在异常。 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。 选择所需实例，单击“详情”，进入DBA智能运维总览页面。 选择“性能 > 实时诊断”。 查看实例当前数据库的CPU、内存、IOPS、空间和连接的使用情况。 性能趋势对比查看 您可以通过性能趋势对比查看功能查看不同天同一时间段的历史动态趋势，对比分析数据库性能的变化趋势。

接口功能介绍 修改 DTS 任务的同步对象。 接口约束 无 URI POST /dts/v2/openapi/instance/modifyDtsJob 路径参数 无 Query参数 无 请求参数 请求头header参数 参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 regionId 是 String 资源池id 200000001790 请求体body参数 参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 dtsJobId 是 Integer 任务id 112233445566 dbList 否 String 待同步数据库对象 newdtsjobname modifyTypeEnum 否 String 修改类型：UPDATEDBLIST, UPDATEEXTPROPERTIES UPDATEDBLIST extraProperties 否 String 扩展配置信息 newdtsjobname dataInitialization 否 Boolean 是否迁移全量数据 true dataSynchronization 否 Boolean 是否迁移增量数据 true structureInitialization 否 Boolean 是否执行结构迁移 true 响应参数 参数 参数类型 说明 示例 下级对象 httpStatusCode Integer 状态码 errCode String 错误码 errMessage String 提示信息 success Boolean 请求是否成功 requestId String 请求id dtsJobId Integer 数据同步任务ID 枚举参数 无

本章节主要介绍创建新表并加载数据的最佳实践。 为每张表选择了存储方式、压缩级别、分布方式和分布列后，使用这些属性创建表并重新加载数据。以便对比表设计前后的系统性能。 1.执行CREATE TABLE创建表前，删除前面创建的表。 DROP TABLE storesales; DROP TABLE datedim; DROP TABLE store; DROP TABLE item; DROP TABLE timedim; DROP TABLE promotion; DROP TABLE customerdemographics; DROP TABLE customeraddress; DROP TABLE householddemographics; DROP TABLE customer; DROP TABLE incomeband; DROP FOREIGN TABLE obsfromstoresales001; DROP FOREIGN TABLE obsfromdatedim001; DROP FOREIGN TABLE obsfromstore001; DROP FOREIGN TABLE obsfromitem001; DROP FOREIGN TABLE obsfromtimedim001; DROP FOREIGN TABLE obsfrompromotion001; DROP FOREIGN TABLE obsfromcustomerdemographics001; DROP FOREIGN TABLE obsfromcustomeraddress001; DROP FOREIGN TABLE obsfromhouseholddemographics001; DROP FOREIGN TABLE obsfromcustomer001; DROP FOREIGN TABLE obsfromincomeband001; 2.创建具有存储方式和分布方式的表。 限于篇幅，此处仅给出再次创建storesales的语法。请从附录设计调优后二次表创建中拷贝其他表的语法进行创建。 CREATE TABLE storesales ( sssolddatesk integer , sssoldtimesk integer , ssitemsk integer not null, sscustomersk integer , sscdemosk integer , sshdemosk integer , ssaddrsk integer , ssstoresk integer , sspromosk integer , ssticketnumber bigint not null, ssquantity integer , sswholesalecost decimal(7,2) , sslistprice decimal(7,2) , sssalesprice decimal(7,2) , ssextdiscountamt decimal(7,2) , ssextsalesprice decimal(7,2) , ssextwholesalecost decimal(7,2) , ssextlistprice decimal(7,2) , ssexttax decimal(7,2) , sscouponamt decimal(7,2) , ssnetpaid decimal(7,2) , ssnetpaidinctax decimal(7,2) , ssnetprofit decimal(7,2) ) WITH (ORIENTATION column,COMPRESSIONmiddle) DISTRIBUTE BY hash (ssitemsk); 3.参考步骤1：创建初始表并加装样例数据中的“为这些表加载样例数据”。 4.在基准表中记录加载时间。 基准 优化前 优化后 加载时间（11张表） 341584ms 257241ms 占用存储 StoreSales 42GB DateDim 11MB Store 232kB Item 110MB TimeDim 11MB Promotion 256kB CustomerDemographics 171MB CustomerAddress 170MB HouseholdDemographics 504kB Customer 441MB IncomeBand 88kB 总存储空间 42GB 查询执行时间 查询1 14552.05ms 查询2 27952.36ms 查询3 17721.15ms 总执行时间 60225.56ms 5.执行ANALYZE更新统计信息。 ANALYZE； 返回ANALYZE后，表示执行成功。 ANALYZE 6.检查数据倾斜性。 对于Hash分表策略，如果分布列选择不当，可能导致数据倾斜，查询时出现部分DN的I/O短板，从而影响整体查询性能。因此在采用Hash分表策略之后需对表的数据进行数据倾斜性检查，以确保数据在各个DN上是均匀分布的。可以使用以下SQL检查数据倾斜性 SELECT a.count,b.nodename FROM (SELECT count() AS count,xcnodeid FROM tablename GROUP BY xcnodeid) a, pgxcnode b WHERE a.xcnodeidb.nodeid ORDER BY a.count desc; 其中xcnodeid对应DN，一般来说，不同DN 的数据量相差5% 以上即可视为倾斜，如果相差10% 以上就必须要调整分布列 。DWS支持多分布列特性，可以更好地满足数据分布的均匀性要求。

接口描述：调用本接口查询QPS，回源QPS数据 请求方式：post 请求路径：/statistics/queryqpsdata 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； 时间粒度为24h时，查询开始时间与结束时间需要跨天，否则查询的数据为空； 最大返回50000条记录； 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，假如请求5分钟粒度数据，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)； 根据请求参数时间粒度（Interval）和聚合维度（groupby）个数的不同，单次请求可查询历史数据范围，数据延迟，对应如下表，若开始时间超过可查询历史数据时间范围，超过部分的数据为0。 时间粒度 可查询历史数据时间范围 数据延迟 单次可查询的时间跨度 1m 最近7天 5分钟 3小时 5m 最近186天 20分钟 31天 1h 最近186天 20分钟 31天 24h 最近186天 20分钟 31天 请求参数说明（json）： 参数 类型 是否必传 名称 描述 starttime int 是 开始时间戳 起始时间，时间戳(秒)。 endtime int 是 结束时间戳 结束时间，时间戳(秒)。 interval string 否 时间粒度 时间粒度，目前支持1m，5m，1h和24h，默认5m。 producttype list 否 产品类型 传“006”代表全站加速，不传代表全部产品。 domain list 否 域名列表 域名，不传默认名下所有域名，可多个域名，作为统计筛选项。 province list 否 省编码列表 省编码，不传默认所有省份，可多个省编码，作为统计筛选项，点击查看[地区及省份列表。 isp list 否 运营商编码列表 运营商编码，不传默认所有运营商，可多个运营商编码，作为统计筛选项，点击查看运营商列表。 networklayerprotocol string 否 网络层协议 网络层协议，不传默认所有网络层协议，支持作为统计筛选项，可以为ipv4、ipv6、other。 applicationlayerprotocol string 否 应用层协议 应用层协议，不传默认所有应用层协议，支持作为统计筛选项，可以为http，https，rtmp，quic，other。 groupby list 否 结果聚合维度 指标在计算结果的聚合维度，不传或为空默认按照时间粒度聚合，可多个统计维度，可以为productcode，domain，province，isp，networklayerprotocol，applicationlayerprotocol。 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 starttime int 否 开始时间戳，时间戳(秒) endtime int 否 结束时间戳，时间戳(秒) interval string 否 时间粒度 reqqpsdatainterval list 否 每个时间间隔的请求数数据 reqqpsdatainterval[].timestamp int 否 时间片开始时间戳 reqqpsdatainterval[].producttype string 否 产品类型 reqqpsdatainterval[].domain string 否 域名 reqqpsdatainterval[].province int 否 省编码 reqqpsdatainterval[].isp string 否 运营商编码 reqqpsdatainterval[].networklayerprotocol string 否 网络层协议 reqqpsdatainterval[].applicationlayerprotocol string 否 应用层协议 reqqpsdatainterval[].qps float 否 QPS，单位：次/每秒 reqqpsdatainterval[].missqps float 否 回源QPS，单位：次/每秒

本文介绍如何选择驱动及相关库、软件版本。 GPU云主机在实际的使用中往往需要安装驱动、CUDA工具包、cuDNN、Pytorch等相关的库或软件版本。 如何选择CUDA版本 CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。 开发人员可以使用C语言来为CUDA™架构编写程序，所编写出的程序可以在支持CUDA™的处理器上以超高性能运行。 在选择CUDA版本前，需要先了解GPU云主机所挂载的显卡的算力，然后根据显卡算力来选择对应的CUDA版本。 具体步骤如下： 步骤一 ：通过英伟达官网查看显卡算力。以NVIDIA T4 为例，可以看到其显卡计算能力为7.5。 步骤二 ：根据显卡计算能力查看可支持CUDA版本，详情请参见NVIDIA数据中心。以NVIDIA T4 为例，CUDA 10以上的版本均能够支持,建议您选择最新版本的CUDA。 如何选择显卡驱动版本 根据确定的CUDA版本来选择显卡的驱动版本，如下图所示。详情请参见.NVIDIA数据中心卡用户指南。

如何查看转写时长的消耗？ 打开花卷聆记APP，进入「我的设备→我的权益」页面，即可实时查看剩余时长与用量明细。 录音卡的数据安全如何保障？是否有加密机制？ 录音卡本身具备芯片级加密写入和加密存储能力，且不依赖网络进行录音。录音结束后，录音文件通过蓝牙/WiFi方式传输到客户端，客户端无法直接读取录音卡内的原始文件，从硬件层面保障数据隐私安全。 录音卡丢失后，里面的录音数据会泄露吗？ 不会造成数据泄露。 录音卡的读写权限与用户账号身份强绑定，卡片处于绑定状态时，无法被其他账号绑定、读取或使用，因此丢失后不会导致数据外泄。

步骤二：构造动态秘钥 kdate 1. 使用eopdate作为数据，sk作为密钥，算出ktime。 2. 使用ak作为数据，ktime作为密钥，算出kAk。 3. 使用eopdate的年月日值作为数据，kAk作为密钥，算出kdate。 名称 描述 eopdate yyyymmddTHHMMSSZ（20211221T163614Z）(年月日T时分秒Z) Ktime 使用eopdate作为数据，sk作为密钥，算出ktime。Ktime hmacSha256(eopdate,sk) kAk 使用ak作为数据，ktime作为密钥，算出kAk。kAk hmacsha256(ak,ktime) kdate 使用eopdate的年月日值作为数据，kAk作为密钥，算出kdate 步骤三：构造 signature 使用kdate作为密钥、sigture作为数据，将其得到的结果进行base64编码得出signature 名称 描述 signature hmacsha256(sigture,kdate)将上一步的结果进行base64加密得出signature 步骤四： 构造 EopAuthorization 1. 构造Headers。 2. 得到EopAuthorization。 EopAuthorization:ak Headersxxx Signaturexxx。 名称 描述 Headers 将需要进行签名的请求头字段以 “headername”的形式、以“;”作为间隔符、以英文字母表作为headername的排序依据将它们拼接起来。例子(假设你需要将ctyuneoprequestid、eopdate都要签名)：Headersctyuneoprequestid;eopdate EopAuthorization EopAuthorization:ak Headersxxx Signaturexxx。注意，ak、Headers、Signature之间以空格隔开。例如：EopAuthorization:ak Headersctyuneoprequestid;eopdate SignatureNlMHOhk5bVfZ9MwDSSJydcZjjENmDtpNYigJGVb。注意：如果你需要进行签名的Header不止默认的ctyuneoprequestid和eopdate，那么你需要在httpclient的请求头部中加上，并且EopAuthorization中也需要增加

步骤二：构造动态秘钥 kdate 1. 使用eopdate作为数据，sk作为密钥，算出ktime。 2. 使用ak作为数据，ktime作为密钥，算出kAk。 3. 使用eopdate的年月日值作为数据，kAk作为密钥，算出kdate。 名称 描述 eopdate yyyymmddTHHMMSSZ（20211221T163614Z）(年月日T时分秒Z) Ktime 使用eopdate作为数据，sk作为密钥，算出ktime。Ktime hmacSha256(eopdate,sk) kAk 使用ak作为数据，ktime作为密钥，算出kAk。kAk hmacsha256(ak,ktime) kdate 使用eopdate的年月日值作为数据，kAk作为密钥，算出kdate。 步骤三：构造 signature 使用kdate作为密钥、sigture作为数据，将其得到的结果进行base64编码得出signature 名称 描述 signature hmacsha256(sigture,kdate)将上一步的结果进行base64加密得出signature 步骤四： 构造 EopAuthorization 1. 构造Headers。 2. 得到EopAuthorization。 EopAuthorization:ak Headersxxx Signaturexxx。 名称 描述 Headers 将需要进行签名的请求头字段以 “headername”的形式、以“;”作为间隔符、以英文字母表作为headername的排序依据将它们拼接起来。例子(假设你需要将ctyuneoprequestid、eopdate都要签名)：Headersctyuneoprequestid;eopdate EopAuthorization EopAuthorization:ak Headersxxx Signaturexxx。注意，ak、Headers、Signature之间以空格隔开。例如：EopAuthorization:ak Headersctyuneoprequestid;eopdate SignatureNlMHOhk5bVfZ9MwDSSJydcZjjENmDtpNYigJGVb。注意：如果你需要进行签名的Header不止默认的ctyuneoprequestid和eopdate，那么你需要在httpclient的请求头部中加上，并且EopAuthorization中也需要增加

步骤二：构造动态秘钥 kdate 1. 使用eopdate作为数据，sk作为密钥，算出ktime。 2. 使用ak作为数据，ktime作为密钥，算出kAk。 3. 使用eopdate的年月日值作为数据，kAk作为密钥，算出kdate。 名称 描述 eopdate yyyymmddTHHMMSSZ（20211221T163614Z）(年月日T时分秒Z) Ktime 使用eopdate作为数据，sk作为密钥，算出ktime。Ktime hmacSha256(eopdate,sk) kAk 使用ak作为数据，ktime作为密钥，算出kAk。kAk hmacsha256(ak,ktime) kdate 使用eopdate的年月日值作为数据，kAk作为密钥，算出kdate 步骤三：构造 signature 使用kdate作为密钥、sigture作为数据，将其得到的结果进行base64编码得出signature 名称 描述 signature hmacsha256(sigture,kdate)将上一步的结果进行base64加密得出signature 步骤四： 构造 EopAuthorization 1. 构造Headers。 2. 得到EopAuthorization。 EopAuthorization:ak Headersxxx Signaturexxx。 名称 描述 Headers 将需要进行签名的请求头字段以 “headername”的形式、以“;”作为间隔符、以英文字母表作为headername的排序依据将它们拼接起来。例子(假设你需要将ctyuneoprequestid、eopdate都要签名)：Headersctyuneoprequestid;eopdate EopAuthorization EopAuthorization:ak Headersxxx Signaturexxx。注意，ak、Headers、Signature之间以空格隔开。例如：EopAuthorization:ak Headersctyuneoprequestid;eopdate SignatureNlMHOhk5bVfZ9MwDSSJydcZjjENmDtpNYigJGVb。注意：如果你需要进行签名的Header不止默认的ctyuneoprequestid和eopdate，那么你需要在httpclient的请求头部中加上，并且EopAuthorization中也需要增加

接口描述：调用本接口查询QPS，回源QPS数据 请求方式：post 请求路径：/statistics/queryqpsdata 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； 时间粒度为24h时，查询开始时间与结束时间需要跨天，否则查询的数据为空； 最大返回记录50000条记录； 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，假如请求5分钟粒度数据，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)； 根据请求参数时间粒度（Interval）和聚合维度（groupby）个数的不同，单次请求可查询历史数据范围，数据延迟，对应如下，若开始时间超过可查询历史数据时间范围，超过部分的数据为0： 时间粒度 可查询历史数据时间范围 数据延迟 单次可查询的时间跨度 1m 最近7天 5分钟 3小时 5m 最近365天 20分钟 31天 1h 最近365天 20分钟 31天 24h 最近365天 20分钟 31天 请求参数说明： 参数 类型 是否必传 名称 描述 ::::: starttime int 是 开始时间戳 起始时间，时间戳(秒)。 endtime int 是 结束时间戳 结束时间，时间戳(秒)。 interval string 否 时间粒度 时间粒度，目前支持1m，5m，1h和24h，默认5m。 producttype list 否 产品类型列表 产品类型列表，不传默认名下所有产品，可多个产品类型，作为统计筛选项。支持：“001”(静态加速)，“003”(下载加速),“004”(视频点播加速),“008”(CDN加速),“014”(下载加速闲时) domain list 否 域名列表 域名，不传默认名下所有域名，可多个域名，作为统计筛选项。 province list 否 省编码列表 省编码，不传默认所有省份，可多个省编码，作为统计筛选项，[点击查看省份及对应的省编码 isp list 否 运营商编码列表 运营商编码，不传默认所有运营商，可多个运营商编码，作为统计筛选项，点击查看运营商及对应的运营商编码 networklayerprotocol string 否 网络层协议 网络层协议，不传默认所有网络层协议，支持作为统计筛选项，可以为ipv4、ipv6，other。 applicationlayerprotocol string 否 应用层协议 应用层协议，不传默认所有络层协议，支持作为统计筛选项，可以为http，https，quic，other。 groupby list 否 结果聚合维度 指标在计算结果的聚合维度，不传或为空默认按照时间粒度聚合，可多个统计维度，可以为producttype，domain，province，isp，networklayerprotocol，applicationlayerprotocol。 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 starttime int 否 开始时间戳，时间戳(秒) endtime int 否 结束时间戳，时间戳(秒) interval string 否 时间粒度 reqqpsdatainterval list 否 每个时间间隔的请求数数据 reqqpsdatainterval[].timestamp int 否 时间片开始时间戳 reqqpsdatainterval[].producttype string 否 产品类型 reqqpsdatainterval[].domain string 否 域名 reqqpsdatainterval[].province int 否 省编码 reqqpsdatainterval[].isp string 否 运营商编码 reqqpsdatainterval[].networklayerprotocol string 否 网络层协议 reqqpsdatainterval[].applicationlayerprotocol string 否 应用层协议 reqqpsdatainterval[].qps float 否 QPS，单位：次/每秒 reqqpsdatainterval[].missqps float 否 回源QPS，单位：次/每秒

接口描述：调用本接口查询回源请求数数据 请求方式：post 请求路径：/statistics/querymissrequestnumdata 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； 时间粒度为24h时，查询开始时间与结束时间需要跨天，否则查询的数据为空； 最大返回50000条记录； 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，假如请求5分钟粒度数据，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)； 根据请求参数时间粒度（Interval）和聚合维度（groupby）个数的不同，单次请求可查询历史数据范围，数据延迟，对应如下表，若开始时间超过可查询历史数据时间范围，超过部分的数据为0。 时间粒度 可查询历史数据时间范围 数据延迟 单次可查询的时间跨度 1m 最近7天 5分钟 3小时 5m 最近186天 20分钟 31天 1h 最近186天 20分钟 31天 24h 最近186天 20分钟 31天 请求参数说明（json）： 参数 类型 是否必传 名称 描述 starttime int 是 开始时间戳 起始时间，时间戳(秒)。 endtime int 是 结束时间戳 结束时间，时间戳(秒)。 interval string 否 时间粒度 时间粒度，目前支持1m，5m，1h和24h，默认5m。 producttype list 否 产品类型 传“006”代表全站加速，不传代表全部产品。 domain list 否 域名列表 域名，不传默认名下所有域名，可多个域名，作为统计筛选项。 province list 否 省编码列表 省编码，不传默认所有省份，可多个省编码，作为统计筛选项，点击查看[地区及省份列表。 isp list 否 运营商编码列表 运营商编码，不传默认所有运营商，可多个运营商编码，作为统计筛选项，点击查看运营商列表。 networklayerprotocol string 否 网络层协议 网络层协议，不传默认所有网络层协议，支持作为统计筛选项，可以为ipv4、ipv6、other。 applicationlayerprotocol string 否 应用层协议 应用层协议，不传默认所有应用层协议，支持作为统计筛选项，可以为http，https，rtmp，quic，other。 groupby list 否 结果聚合维度 指标在计算结果的聚合维度，不传或为空默认按照时间粒度聚合，可多个统计维度，可以为productcode，domain，province，isp，networklayerprotocol，applicationlayerprotocol。 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 starttime int 否 开始时间戳，时间戳(秒) endtime int 否 结束时间戳，时间戳(秒) interval string 否 时间粒度 reqmissrequestnumdatainterval list 否 每个时间间隔的回源请求数数据 reqmissrequestnumdatainterval[].timestamp int 否 时间片开始时间戳 reqmissrequestnumdatainterval[].producttype string 否 产品类型 reqmissrequestnumdatainterval[].domain string 否 域名 reqmissrequestnumdatainterval[].province int 否 省编码 reqmissrequestnumdatainterval[].isp string 否 运营商编码 reqmissrequestnumdatainterval[].networklayerprotocol string 否 网络层协议 reqmissrequestnumdatainterval[].applicationlayerprotocol string 否 应用层协议 reqmissrequestnumdatainterval[].missrequestnum int 否 回源请求数