mysql流查询也内存溢出

内存

对于串行无并发的简单查询场景，平均每个查询有2-5个关联操作，建议work_mem=50%内存/5。对于并发场景，建议work_mem=串行下的work_mem/物理并发数。对于BitmapScan的哈希表也会受到work_mem的限制，但不会被严格管控下盘。完全Lossify的情况下，

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HBase BulkLoad和Put应用场景说明

uce任务而占用更多的集群内存和CPU资源，也可能会生成大量很小的HFile文件频繁的触发Compaction，导致查询速度急剧下降。错误的使用put，会造成数据加载慢，当分配给RegionServer内存不足时会造成RegionServer内存溢出从而导致进程退出。下面给出bulkload和put适合的场景：

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Bulkload和Put应用场景有哪些

uce任务而占用更多的集群内存和CPU资源，也可能会生成大量很小的HFile文件频繁的触发Compaction，导致查询速度急剧下降。错误的使用put，会造成数据加载慢，当分配给RegionServer内存不足时会造成RegionServer内存溢出从而导致进程退出。下面给出bulkload和put适合的场景：

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BulkLoad和Put应用场景有哪些

uce任务而占用更多的集群内存和CPU资源，也可能会生成大量很小的HFile文件频繁的触发Compaction，导致查询速度急剧下降。错误的使用put，会造成数据加载慢，当分配给RegionServer内存不足时会造成RegionServer内存溢出从而导致进程退出。下面给出bulkload和put适合的场景：

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内存

/物理并发数。对于BitmapScan的哈希表也会受到work_mem的限制，但不会被严格管控下盘。完全Lossify的情况下，哈希表每占用1MB的内存，对应一次BitmapHeapScan的16GB的页面，达到work_mem上限后，会按此比例随数据访问量线性增长。 query_mem

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内存

32MB（128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存）；16MB（72核CPU/576G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存，8核CPU/64G内存）

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内存

。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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BulkLoad和Put应用场景有哪些

uce任务而占用更多的集群内存和CPU资源，也可能会生成大量很小的HFile文件频繁的触发Compaction，导致查询速度急剧下降。错误的使用put，会造成数据加载慢，当分配给RegionServer内存不足时会造成RegionServer内存溢出从而导致进程退出。下面给出bulkload和put适合的场景：

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查询审批流接口

查询审批流接口接口地址 https://api-service.sperp.myhuaweicloud.com/xxx/b1s/v1/ApprovalRequests 接口API功能描述查询B1审批流调用方式 GET 请求头参数参数名称参数说明 Cookie 登录时获取的sessionid，值格式为

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MRS集群阈值类告警配置说明

设条件后，系统将会触发告警信息，并在告警页面中出现此告警信息。如果部分阈值类监控告警经评估后对业务影响可忽略、或告警阈值可进行调整，用户也可以根据需要自定义集群监控指标，或屏蔽对应告警，使告警不再上报。 MRS 集群阈值转告警监控指标可分为节点信息指标与集群服务指标，相关指标及其

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如何解决JDBC驱动方式连接DDM异常问题

java:104) at com.mysql.jdbc.MysqlIO.invokeStatementInterceptorsPost(MysqlIO.java:2885) at com.mysql.jdbc.MysqlIO.sqlQueryDirect(MysqlIO.java:2808)

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Impala应用开发规则

when子句的view视图或子查询，不应嵌套超过3层，避免出现嵌套过深导致Impala内存溢出 case when子句包含多个判断分支，在多层view视图或子查询嵌套场景下，复杂度呈指数增长，通过实测该场景下嵌套层数不能超过3层，否则会出现内存溢出。可使用临时表替代view或子查询，将一个多重嵌套拆分成多个查询执行。

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创建DLI表关联RDS

读取数据时，每一批次获取数据的记录数，默认值1000。设置越大性能越好，但占用内存越多，该值设置过大会有内存溢出的风险。 batchsize 写入数据时，每一批次写入数据的记录数，默认值1000。设置越大性能越好，但占用内存越多，该值设置过大会有内存溢出的风险。 truncate 执行overwrite时

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BulkLoad和Put应用场景有哪些

uce任务而占用更多的集群内存和CPU资源，也可能会生成大量很小的HFile文件频繁的触发Compaction，导致查询速度急剧下降。错误的使用put，会造成数据加载慢，当分配给RegionServer内存不足时会造成RegionServer内存溢出从而导致进程退出。下面给出bulkload和put适合的场景：

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查询流日志详情

FlowLog 参数参数类型描述 id String 流日志ID name String 流日志名称 description String 流日志描述 project_id String 流日志任务创建者项目ID resource_type String 采集的资源类型:attachment

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查询事件流详情

String 事件流名称，租户下唯一，由字母、数字、点、下划线和中划线组成，必须字母或数字开头最小长度：1 最大长度：128 description String 事件流描述最大长度：255 source EventStreamingSource object 事件源，一个事件流中事件源只有一个

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查询日志流信息

creation_time Long 日志流创建时间最小值：1577808000000 最大值：4102416000000 log_stream_id String 日志流ID 最小长度：36 最大长度：36 log_stream_name String 日志流名称最小长度：1 最大长度：64

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DDL

行线程预留的缓存值也只在其线程中使用，未完全使用完毕的话，也会出现表中自动增长列的值不连续的情况。并行插入产生的自增值结果无法保证与MySQL完全一致。 GaussDB 的本地临时表中的自动增长列批量插入时不会预留自增值，正常场景不会产生不连续的自增值。MySQL临时表与普通表中的自动增长列自增结果一致。

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聚合函数

GaussDB中指定DISTINCT且SQL语句包含GROUP BY子句时，不对结果进行排序，MySQL会进行排序。 GaussDB中当GROUP_CONCAT参数中同时有DISTINCT和ORDER BY语法时，所有ORDER BY后的表达式必须也在DISTINCT的表达式之中。 GaussDB中GROUP_CONCAT(

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作业任务参数调优

，且均使用1U4G资源。作业调优默认场景下，给定的1U4G规格可满足绝大部分使用场景，但Migration服务也提供修改JobManager和TaskManager规格的能力以应对极端情况。例如最常见的作业内存溢出，可以在实时集成作业的“任务配置”中添加自定义属性，根据实际情

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RDS for MySQL内存使用率高的问题处理

RDS for MySQL内存使用率高的问题处理对于用户核心业务相关的库请扩容实例规格，具体请参见变更实例的CPU内存规格。对于非用户核心业务相关的库查看本地计算机的内存使用率，如果使用率曲线持续平缓，则无需处理。对于用户核心业务相关但是数据库规格配置很高的库在业务低

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