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

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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

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##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

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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。

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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。

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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

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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

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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

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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

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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。

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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/

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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

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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

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BulkLoad和Put应用场景有哪些 问题 HBase支持使用bulkload和put方式加载数据，在大部分场景下bulkload提供了更快的数据加载速度，但bulkload并不是没有缺点的，在使用时需要关注bulkload和put适合在哪些场景使用。 回答 bulkload是

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Bulkload和Put应用场景有哪些 问题 HBase支持使用bulkload和put方式加载数据，在大部分场景下bulkload提供了更快的数据加载速度，但bulkload并不是没有缺点的，在使用时需要关注bulkload和put适合在哪些场景使用。 回答 bulkload是

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BulkLoad和Put应用场景有哪些 问题 HBase支持使用bulkload和put方式加载数据，在大部分场景下bulkload提供了更快的数据加载速度，但bulkload并不是没有缺点的，在使用时需要关注bulkload和put适合在哪些场景使用。 回答 bulkload是

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Data卷，必须使用超高IO，推荐值为内存空间大小的1倍或以上，至少使用两块物理盘做LVM组卷。 /hana/log 200G xfs 否 Log卷，必须使用超高IO，当内存小于或等于512GB时，Log卷的大小为内存的一半或以上，如果数值存在小数位时向上取整。 当内存大于512GB时，Log卷的大小最大为512GB。

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BulkLoad和Put应用场景有哪些 问题 HBase支持使用bulkload和put方式加载数据，在大部分场景下bulkload提供了更快的数据加载速度，但bulkload并不是没有缺点的，在使用时需要关注bulkload和put适合在哪些场景使用。 回答 bulkload是

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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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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 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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