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内存
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内存
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内存
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。因此使用的总内存可能是work_mem的好几倍。 参数类型：USERSET 取值范围：整型，64~INT_MAX，单位为KB。 默认值：小规格内存为512MB， 大规格内存为2GB（max_process_memory大于等于30GB为大规格内存，否则为小规格内存）。 设置建议：
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内存
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16核CPU/128G内存）；16GB（8核CPU/64G内存）；8GB（4核CPU/32G内存）；4GB（4核CPU/16G内存） 设置建议： 由于GaussDB大部分查询下推，建议DN中此参数设置比CN大。 建议设置shared_buffers值为内存的40%以内。 如果设置
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内存
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GaussDB内部使用的内存，和部分并发参数，如max_connections，thread_pool_attr，max_prepared_transactions等参数相关。 当该值为off时，不对数据库使用的内存做限制，在大并发或者复杂查询时，使用内存过多，可能导致操作系统OOM问题。
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内存
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B（72核CPU/576G内存）；30GB（64核CPU/512G内存）；10GB（32核CPU/256G内存） 设置建议： 由于GaussDB大部分查询下推，建议DN中此参数设置比CN大。 建议设置shared_buffers值为内存的40%以内。 如果设置较大的shared_
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内存
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GaussDB内部使用的内存，和部分并发参数，如max_connections，thread_pool_attr，max_prepared_transactions等参数相关。 当该值为off时，不对数据库使用的内存做限制，在大并发或者复杂查询时，使用内存过多，可能导致操作系统OOM问题。
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内存
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。因此使用的总内存可能是work_mem的好几倍。 参数类型：USERSET 取值范围：整型，64~INT_MAX，单位为KB。 默认值：小规格内存为512MB， 大规格内存为2GB（max_process_memory大于等于30GB为大规格内存，否则为小规格内存）。 设置建议：
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内存
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。因此使用的总内存可能是work_mem的好几倍。 参数类型：USERSET 取值范围：整型，64~INT_MAX，单位为KB。 默认值：小规格内存为512MB， 大规格内存为2GB（max_process_memory大于等于30GB为大规格内存，否则为小规格内存）。 设置建议：
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内存
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16核CPU/128G内存）；16GB（8核CPU/64G内存）；8GB（4核CPU/32G内存）；4GB（4核CPU/16G内存） 设置建议： 由于GaussDB大部分查询下推，建议DN中此参数设置比CN大。 建议设置shared_buffers值为内存的40%以内。行存列存分
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内存
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GaussDB内部使用的内存，和部分并发参数，如max_connections，thread_pool_attr，max_prepared_transactions等参数相关。 当该值为off时，不对数据库使用的内存做限制，在大并发或者复杂查询时，使用内存过多，可能导致操作系统OOM问题。
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内存
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内存加速
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内存版
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内存版 内存版业务面API包括点操作、边操作、元数据操作、索引操作、Gremlin操作、算法、路径、图统计、图操作、子图操作、Job管理、Cypher操作API。 表1 点操作API 名称 版本 URL 功能描述 点过滤查询 1.0.0 POST/ges/v1.0/{projec
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内存检查
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检查系统内存大小，以及剩余内存量，并判断是否满足IEF需求。edgectl check memorymemory可以简写为mem，即：edgectl check mem无检查内存：示例执行结果：
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配置内存
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配置内存 操作场景 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-defaults
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内存加速
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内存加速 开启内存加速，MySQL数据更新后，会把数据全部缓存到GeminiDB Redis吗？ 开启内存加速，GeminiDB Redis数据会不断增长，需要扩容吗？如何进行缓存数据管理？ 客户已有业务实现“db”+“缓存”，推荐使用内存加速吗？哪种场景可以让客户使用内存加速方案？
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Netty内存
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Netty内存 介绍APM采集的Netty内存指标的类别、名称、含义等信息。 表1 Netty内存指标说明 指标类别 指标 指标名称 指标说明 单位 数据类型 默认聚合方式 内存（memory，内存指标。） directMemoryUsage 已使用直接内存 已使用直接内存 - INT
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功能介绍
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需要的最大内存。如果IN后面的list非常大，使用的内存会超过定义的最大内存，会使得Range scan失效，从而引发查询的性能下降。如果想解决该问题，可以调大允许使用的最大内存，但是该内存是session级别的，也就是说每个session进行该查询都会占用同样的内存，所以容易引
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静态内存
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