解决办法：内部错误，请联系技术支持工程师提供技术支持。 GAUSS-03884: "mem_percent is not supported currently!" SQLSTATE: XX000 错误原因：不支持mem_percent函数。 解决办法：检查函数使用。 GAUSS-03887:

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MemoryStruct *mem = (struct MemoryStruct *)userp; mem->memory = (char*)realloc(mem->memory, mem->size + realsize + 1); if (mem->memory ==

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MemoryStruct *mem = (struct MemoryStruct *)userp; mem->memory = (char*)realloc(mem->memory, mem->size + realsize + 1); if (mem->memory ==

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取值范围：字符串，内容范围1KB~2047GB。 mem_percent 资源池可用内存占全部内存或者组用户内存使用的比例。 在多租户场景下，组用户和业务用户的mem_percent范围1-100，默认为20。 在普通场景下，普通用户的mem_percent范围为0-100，默认值为0。 mem_percent和

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--velero-pod-cpu-request 500m \ --velero-pod-mem-request 1Gi \ --velero-pod-cpu-limit 1000m \ --velero-pod-mem-limit 1Gi \ --use-node-agent \

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None：所有DN均未下盘。 All：所有DN均下盘。 [a:b]：数量为b个DN中有a个DN下盘。 query text 正在执行的语句。 top_mem_dn text mem使用量topN信息。 父主题： Session/Thread

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None：所有DN均未下盘。 All：所有DN均下盘。 [a:b]：数量为b个DN中有a个DN下盘。 query text 正在执行的语句。 top_mem_dn text mem使用量topN信息。 父主题： Session/Thread

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写敏感。 mem_percent 资源池可用内存占全部内存或者组用户内存使用的比例。 在多租户场景下，组用户和业务用户的mem_percent范围为1-100的整数，默认为20。 在普通场景下，普通用户的mem_percent范围为0-100的整数，默认值为0。 mem_perc

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------------------------------- System available mem: 4833280KB Query Max mem: 4833280KB Query estimated mem: 1024KB (16 rows) 切换至用户peter，查询表all_da

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7GB。 mem_percent 资源池可用内存占全部内存或者组用户内存使用的比例。 在多租户场景下，组用户和业务用户的mem_percent范围为1-100的整数，默认为20。 在普通场景下，普通用户的mem_percent范围为0-100的整数，默认值为0。 mem_perc

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instancename | timestamp | used_cpu | free_mem | used_mem | io_await | io_util | disk_read | disk_write | process_read |

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取值范围：字符串，内容范围：1KB~2047GB mem_percent 资源池可用内存占全部内存或者组用户内存使用的比例。 在多租户场景下，组用户和业务用户的mem_percent范围1~100，默认为20。 在普通场景下，普通用户的mem_percent范围为0~100，默认值为0。 mem_percent和

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admission-control.pool-default-query-options.root.default</name> <value>mem_limit=128m,query_timeout_s=20,max_io_buffers=10</value> </property>

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node_group text 语句所属用户对应的逻辑集群（当前特性是实验室特性，使用时请联系华为工程师提供技术支持）。 top_mem_dn text mem使用量topN信息。 父主题： Session/Thread

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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。 query_mem 参数说明：设置执行作业所使用的内存。如果设置的query_mem值大于0，在生成执行计划时，优化器会将作业的估算内存调整为该值。

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dst_offset String 目标库offSet位点。 dst_rps String 目标RPS。 mem_used_inMB string 内存使用。 node_mem_inMB Long Node内存总大小。 node_offset String 迁移实例offSet位点。

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instancename | timestamp | used_cpu | free_mem | used_mem | io_await | io_util | disk_read | disk_write | process_read |

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内存资源 查询并行后会导致内存使用量的增长，但每个算子使用内存上限仍受到work_mem等参数的限制。假设work_mem为4GB，并行度为2，那么每个并行线程所分到的内存上限为2GB。在work_mem较小或者系统内存不充裕的情况下，使用SMP并行后，可能出现数据下盘，导致查询性能劣化的问题。

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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，哈希表每

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写敏感。 mem_percent 资源池可用内存占全部内存或者组用户内存使用的比例。 在多租户场景下，组用户和业务用户的mem_percent范围为1-100的整数，默认为20。 在普通场景下，普通用户的mem_percent范围为0-100的整数，默认值为0。 mem_perc

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写敏感。 mem_percent 资源池可用内存占全部内存或者组用户内存使用的比例。 在多租户场景下，组用户和业务用户的mem_percent范围为1-100的整数，默认为20。 在普通场景下，普通用户的mem_percent范围为0-100的整数，默认值为0。 mem_perc

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