SQL 限流功能适用于流量过高引起的 CPU 消耗过大的场景。通过创建 SQL 限流任务，用户可自主设置 SQL 类型、最大并发数、限流时间、SQL 关键词，来控制数据库的请求访问量和 SQL 并发量，从而达到服务的可用性。
说明：
SQL 限流支持云数据库 MongoDB 4.0和7.0版本。
SQL 限流中被拒绝语句的错误码显示为
SQL rejected by CDB_SQL_FILTER。创建 SQL 限流
1. 登录 DBbrain 控制台。
2. 在左侧导航栏，选择诊断优化。
3. 在页面上方选择 MongoDB 数据库类型及实例 ID，选择实时会话页签。
4. 在页面下方可选择 SQL 限流模块。
5. 创建限流任务。
说明：
SQL 限流需要数据库账号认证授权。
5.1 请单击登录，输入数据库账号和密码，单击确定。
5.2 在页面中单击创建任务，配置以下参数，单击确定。
SQL 类型：包含
find、insert、update、delete。最大并发数：SQL 最大并发数，当包含关键词的 SQL 达到最大并发数时会触发限流策略。如果该值设为0，则表示限制所有匹配的 SQL 执行。
执行方式：支持定时关闭和手动关闭。
限流时间：选择定时关闭时，需选择 SQL 限流的生效时间。
SQL 关键词：需要限流的 SQL 关键词，当包含多个关键词时，需要以英文逗号分隔，逗号分隔的条件是逻辑与的关系，且逗号不能作为关键词。
6. 查看 SQL 限流任务状态和详情。
单击操作列的详情，可以查看 SQL 限流详情。
限流任务开启后，若还在所设置的限流时间以内，列表中的状态为运行中，单击操作列的关闭，单击确定，可以提前关闭限流任务，状态列将变为已终止。
限流任务开启后，若自动达到所设定的限流时间，列表中的状态将变为已终止。
删除限流任务。支持对状态为已终止和已完成的限流任务进行删除。
单个删除：单击操作列的删除，单击确定。
批量删除：选择一个或多个 SQL 限流任务，在任务列表上方单击删除，单击确定。
SQL 限流配置示例
示例一：对指定集合的所有查询进行限流
场景描述： 需要对
user_data 库下的 users 集合的所有 find 类型请求进行限流，限制同一时刻最大并发数为100。配置步骤：
1. 在创建 SQL 限流任务对话框中，将 SQL 类型设置为
find。2. 将最大并发数设置为100。
3. 执行方式选择定时关闭，并设置限流时间为10分钟。
4. 在 SQL 关键字输入框中填写：user_data,users。
5. 单击确定，完成限流配置。
示例二：对指定集合中特定查询条件的请求进行限流
场景描述： 需要对
user_data 库下 users 集合中查询条件 {user_id: "xxxx"} 的 find 请求进行限流，限制同一时刻最大并发数为 100。配置步骤：
1. 在创建 SQL 限流任务对话框中，将 SQL 类型设置为
find。2. 将最大并发数设置为100。
3. 执行方式选择定时关闭，并设置限流时间为10分钟。
4. 在 SQL 关键字输入框中填写：user_data,users,user_id。
5. 单击确定，完成限流配置。
说明：
本例中配置了三个关键字
user_data、users、user_id，只有同时匹配这三个关键字的 find 请求才会被限流。例如，针对 user_data 库中 users 集合、查询条件为{user_id: "xxxx"}的请求将被限流，而不包含 user_id 字段的查询则不受影响。SQL 限流实战案例
本节通过一个完整的实际场景，演示如何使用 SQL 限流功能快速定位异常流量并实施限流，从而降低实例 CPU 消耗。
场景背景
某 MongoDB 实例出现 CPU 使用率异常升高，需要定位异常流量来源并进行限流处理。
操作步骤
步骤一：通过 MongoTop 定位异常流量
1. 登录 DBbrain 控制台。
2. 在左侧导航栏，选择诊断优化。
3. 在页面上方选择 MongoDB 数据库类型及实例 ID，选择性能趋势页签。
4. 切换至 MongoTop 标签页，查看各集合的表级流量统计。
5. 观察各集合的读写耗时，识别异常流量来源。
如下图所示，
test.test11 集合的总耗时高达 5316ms，远超其他集合，判断为异常流量来源。相比之下，test.test10 集合的耗时为 96ms，属于正常业务流量。
分析结论：
正常业务流量： test.test10（读耗时 96ms）
异常流量来源： test.test11（总耗时 5316ms，明显异常）
步骤二：创建 SQL 限流任务
确认异常流量来源后，针对 test.test11 集合创建 SQL 限流任务。
1. 在页面上方选择实时会话。
2. 选择 SQL 限流页签，单击创建任务。
3. 配置限流任务。
SQL 类型：选择
find。最大并发数：设置为0 ，表示完全拦截所有匹配的请求；若只需降低并发而非完全拦截，可设为大于0的值。
执行方式：设置为手动关闭。
SQL 关键字：输入 test,test11。
4. 单击确定，启动限流任务。
限流任务执行过程中，可在限流任务中单击详情，查看执行详情。
步骤三：验证限流效果
限流任务启动后，可通过性能趋势页面观察 CPU 使用率的变化情况。
1. 在页面上方选择性能趋势。
2. 将时间范围设置为限流前后的时间段（如 14:46 ~ 15:15），对比限流前后的 CPU 变化。
如下图所示，开启限流后实例的 CPU 使用率迅速从高位回落至正常水平，表明限流策略生效，异常流量已被有效拦截。
步骤四：关闭限流任务
当 CPU 使用率恢复至正常水平后，建议观察一段时间确认稳定，可在限流任务中单击关闭，手动关闭限流任务。随后关闭限流任务。
限流任务执行完成后，可在限流任务中单击详情，查看执行结果。
本案例中，限流任务在约13分钟内共拒绝了超过645万次异常请求，有效保护了实例的正常运行。
