SAP HANA节点规划 在不同的场景下，SAP公司对HANA 服务器 的规格有明确的要求。 需要指出的是，除了下述描述的规格之外，应用层SAP Netweaver所在服务器的时区，应与SAP HANA节点的时区保持一致。 BWoH场景规格 BWoH场景是指SAP HANA配合SAP

查看更多 →

按照表的个数（包括索引和toast表）* 分区数 * 3 + 128 来设置。乘以3是因为每个表（分区）会有一些额外的元数据段，一般一个表有3个段。最后+128因为段页式表空间管理需要一定数量的buffer。 该参数设置过小会导致首次创建段页式表时耗时较久，因此请按照建议进行设置。

查看更多 →

降到分钟级。 对于串行无并发的复杂查询场景，平均每个查询有5-10关联操作，建议work_mem=50%内存/10。 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。

查看更多 →

mem限定的物理内存不够，算子运算数据将写入临时表空间，带来5-10倍的性能下降，查询响应时间从秒级下降到分钟级。 对于串行无并发的复杂查询场景，平均每个查询有5-10关联操作，建议work_mem=50%内存/10。 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

查看更多 →

bat)，修改以下红色文字的内存大小，建议是服务器剩余可用内存的一半。 图6 调整分配内存 访问问题 永洪tomcat启动后，浏览器使用http://ip:port/bi/Viewer无法访问，可能的原因和解决方案有以下两种： 网络不通 用浏览器所在的电脑，在cmd窗口使用“ping 服务器ip”命

查看更多 →

##G xfs 否 Log卷，当内存小于或等于512GB时，Log卷的大小为内存的一半，如果数值存在小数位时向上取整。 当内存大于512GB时，Log卷的大小为512GB。 /hana/shared ##G xfs 否 Shared卷，推荐值为内存空间大小的1.2倍或以上。 /hana/backup

查看更多 →

华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

查看更多 →

内存 文档数据库服务DDS实例可以使用的内存上限。 父主题： 常用概念

查看更多 →

PU/32G内存）；16MB（4核CPU/16G内存） 设置建议： 依据查询特点和并发来确定，一旦work_mem限定的物理内存不够，算子运算数据将写入临时表空间，带来5-10倍的性能下降，查询响应时间从秒级下降到分钟级。 对于串行无并发的复杂查询场景，平均每个查询有5-10关联

查看更多 →

32MB（196核CPU/1536G内存，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/

查看更多 →

降到分钟级。 对于串行无并发的复杂查询场景，平均每个查询有5-10关联操作，建议work_mem=50%内存/10。 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。

查看更多 →

PU/32G内存）；16MB（4核CPU/16G内存） 设置建议： 依据查询特点和并发来确定，一旦work_mem限定的物理内存不够，算子运算数据将写入临时表空间，带来5-10倍的性能下降，查询响应时间从秒级下降到分钟级。 对于串行无并发的复杂查询场景，平均每个查询有5-10关联

查看更多 →

mem限定的物理内存不够，算子运算数据将写入临时表空间，带来5-10倍的性能下降，查询响应时间从秒级下降到分钟级。 对于串行无并发的复杂查询场景，平均每个查询有5-10关联操作，建议work_mem=50%内存/10。 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

查看更多 →

mem限定的物理内存不够，算子运算数据将写入临时表空间，带来5-10倍的性能下降，查询响应时间从秒级下降到分钟级。 对于串行无并发的复杂查询场景，平均每个查询有5-10关联操作，建议work_mem=50%内存/10。 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

查看更多 →

mem限定的物理内存不够，算子运算数据将写入临时表空间，带来5-10倍的性能下降，查询响应时间从秒级下降到分钟级。 对于串行无并发的复杂查询场景，平均每个查询有5-10关联操作，建议work_mem=50%内存/10。 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

查看更多 →

PU/64G内存，4核CPU/32G内存）；0（4核CPU/16G内存） 一般不需要对事务显式进行PREPARE操作，如果业务有对事务进行显式PREPARE操作，为避免在准备步骤失败，需调大该值，大于需要进行PREPARE业务的并发数。 work_mem 参数说明：设置内部排序操

查看更多 →

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

查看更多 →

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：

查看更多 →

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

查看更多 →

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？

查看更多 →

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

查看更多 →