cache table使用指导 问题 cache table的作用是什么？cache table时需要注意哪些方面？ 回答 Spark SQL可以将表cache到内存中，并且使用压缩存储来尽量减少内存压力。通过将表cache，查询可以直接从内存中读取数据，从而减少读取磁盘带来的内存开销。

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join_buffer_size（256KB） + sort_buffer_size（256KB） + read_buffer_size（128KB） + read_rnd_buffer_size（256KB）= 大约1MB 华为云不同内存规格配置的默认max_connections值如下表所示。

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join_buffer_size（256KB） + sort_buffer_size（256KB） + read_buffer_size（128KB） + read_rnd_buffer_size（256KB）= 大约1MB 华为云不同内存规格配置的默认max_connections值如下表所示。

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“innodb_buffer_pool_size”： 该参数受“innodb_buffer_pool_chunk_size ”* “innodb_buffer_pool_instances”的影响，为两参数乘积的整数倍向上取值。 比如“innodb_buffer_pool_chu

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“innodb_buffer_pool_size”： 该参数受“innodb_buffer_pool_chunk_size ”* “innodb_buffer_pool_instances”的影响，为两参数乘积的整数倍向上取值。 比如“innodb_buffer_pool_chu

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存数据，可以通过参数“innodb_buffer_pool_size”定义缓冲池大小。 Server层的内存占用较高的包括Thread Cache、BinLog Cache、Sort Buffer、Read Buffer、Join Buffer等线程缓存，这类缓存非常驻内存，往往会随着连接关闭而释放。

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存数据，可以通过参数“innodb_buffer_pool_size”定义缓冲池大小。 Server层的内存占用较高的包括Thread Cache、BinLog Cache、Sort Buffer、Read Buffer、Join Buffer等线程缓存，这类缓存非常驻内存，往往会随着连接关闭而释放。

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访问disk cache的总次数。 local_read bigint disk cache读本地磁盘的总次数。 remote_read bigint disk cache读远端存储的总次数。 hit_rate numeric(5,2) disk cache的命中率。 cache_size

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Global Plsql Cache特性函数 invalidate_plsql_object()，invalidate_plsql_object(schema, objname, objtype); 描述：将Global Plsql Cache全局缓存中的对象失效掉，仅在enab

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Global Plsql Cache特性函数 invalidate_plsql_object()，invalidate_plsql_object(schema, objname, objtype); 描述：失效Global Plsql Cache全局缓存中的对象，仅在enable_global_plsqlcache

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“innodb_buffer_pool_size”： 该参数受“innodb_buffer_pool_chunk_size ”* “innodb_buffer_pool_instances”的影响，为两参数乘积的整数倍向上取值。 比如“innodb_buffer_pool_chu

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“key_cache_age_threshold”会自动调整为100的倍数。 “join_buffer_size”和“key_cache_block_size”会自动调整为128的倍数。 “query_prealloc_size”、“innodb_log_buffer_size”

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事务时，把log buffer中的数据从缓存区写到日志文件中，并刷新日志文件的数据到分布式存储上。 当设为0时，InnoDB每秒钟将log buffer中的数据写入日志文件，并刷新到分布式存储上。 当设为2时，InnoDB在每次事务提交时将log buffer中的数据更新到文件系统缓存中，每秒钟并刷新到分布式存储上。

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事务时，把log buffer中的数据从缓存区写到日志文件中，并刷新日志文件的数据到分布式存储上。 当设为0时，InnoDB每秒钟将log buffer中的数据写入日志文件，并刷新到分布式存储上。 当设为2时，InnoDB在每次事务提交时将log buffer中的数据更新到文件系统缓存中，每秒钟并刷新到分布式存储上。

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存数据，可以通过参数“innodb_buffer_pool_size”定义缓冲池大小。 Server层的内存占用较高的包括Thread Cache、BinLog Cache、Sort Buffer、Read Buffer、Join Buffer等线程缓存，这类缓存非常驻内存，往往会随着连接关闭而释放。

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join_buffer_size（256KB） + sort_buffer_size（256KB） + read_buffer_size（128KB） + read_rnd_buffer_size（256KB）= 大约1MB 华为云不同内存规格配置的默认max_connections值如下表所示。

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指标名称：选择“全量指标”，搜索需要监控的cache指标名称然后选中。例如：ma_container_notebook_cache_dir_size_bytes（cache目录的总大小）、ma_container_notebook_cache_dir_util（cache目录的利用率） 指标维度：

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PGXC_DISK_CACHE_PATH_INFO PGXC_DISK_CACHE_PATH_INFO视图记录了文件缓存所在的硬盘的信息。该系统视图仅9.1.0及以上集群版本支持。 表1 PGXC_DISK_CACHE_PATH_INFO字段 名称 类型 描述 path_name

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bigint 访问disk cache的总次数。 local_read bigint disk cache访问本地磁盘的总次数。 remote_read bigint disk cache访问远端存储的总次数。 hit_rate numeric(5,2) disk cache的命中率。 cache_size

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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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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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