。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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所有内存上下文中内存占用前20的内存上下文的内存使用情况。 每个内存上下文的totalsize，freesize字段。 每个内存上下文上所有内存申请的详细信息，包含申请内存所在的文件，行号和大小。 默认值：level1 该参数设置为level2后，会记录每个内存上下文的内存申请详

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level1：动态内存使用超过最大动态内存的90%后，会记录以下信息，并将记录的内存信息保存在$GAUSS LOG /mem_log目录下。 全局内存概况。 instance，session，thread三种类型的所有内存上下文中内存占用前20的内存上下文的内存使用情况。 每个内存上下文的totalsize、freesize字段。

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200（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，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C

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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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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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level1：动态内存使用超过最大动态内存的90%后，会记录以下信息，并将记录的内存信息保存在$GAUSSLOG/mem_log目录下。 全局内存概况。 instance，session，thread三种类型的所有内存上下文中内存占用前20的内存上下文的内存使用情况。 每个内存上下文的totalsize、freesize字段。

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8MB（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，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C

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实时质检 插入 侦听 拦截 父主题： 基本应用开发

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实时同步 实时同步是指在不同的系统之间，将数据通过同步技术从一个数据源拷贝到其他数据库，并保持一致，实现关键业务的数据实时流动。实时同步不同于迁移，迁移是以整体数据库搬迁为目的，而实时同步是维持不同业务之间的数据持续性流动。 目前部分功能仅支持白名单用户使用，需要提交工单申请才能

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实时同步 其他云PostgreSQL同步到RDS for PostgreSQL E CS 自建PostgreSQL同步到RDS for PostgreSQL 本地PostgreSQL同步到RDS for PostgreSQL 本地MySQL同步到 GaussDB 分布式版 本地Oracle同步到GaussDB分布式版

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实时聚类 聚类算法是非监督算法中非常典型的一类算法，经典的K-Means算法通过提前确定类别数目，计算数据点之间的距离来分类。对于离线静态数据集，我们可以依赖领域中知识来确定类别数目，运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据，数据是在不断变化和演进，

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实时汇率 通过实时汇率连接器可以查询实时汇率。 连接参数 实时汇率连接器使用IAM认证，创建连接时连接参数说明如表1所示。 表1 连接参数说明 名称 必填 说明 示例值/默认值 连接名称 是 设置连接名称。 实时汇率 描述 否 对于连接的信息描述说明。 description app_id

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实时预测 实时预测通过在计算节点部署在线预测服务的方式，允许用户利用POST请求，在毫秒级时延内获取单个样本的预测结果。 创建实时预测作业 执行实时预测作业 删除实时预测作业 父主题： 联邦预测作业

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实时监测 实时监测可以对设备组的运行状态和各参数进行实时监测，选定设备组，单击【编辑】可以对设备组的组态进行自定义编辑，【导出图片】可以将该组态以图片形式导出，【最大化】可全屏显示组态。 图1 实时监测 定义2D组态 2D实时监测组态编辑面板主要包含如下5块分区： 组态面板 工具栏

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实时迁移 如何判断数据迁移任务可以停止 MySQL迁移中Definer强制转化后如何维持原业务用户权限体系 MySQL存储过程迁移上云后遇到调用权限的问题，如何解决 如何确保业务数据库的全部业务已经停止 迁移日志提示can not get agency token Oracle到MySQL迁移时，索引超长如何处理

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实时同步 DRS支持直接同步不同schema的表到同一个schema吗 DRS实时同步支持使用Online DDL工具吗 DRS是否支持双向实时同步 源库Oracle为RAC集群时，为什么建议使用SCAN IP连接 源库Oracle补全日志检查方法 同步到GaussDB(DWS)的方案选型

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实时迁移 其他云MySQL迁移到云数据库 RDS for MySQL 其他云MySQL迁移到GaussDB(for MySQL) 其他云MongoDB迁移到DDS 自建MySQL迁移到RDS for MySQL ECS自建MySQL迁移到GaussDB(for MySQL) ECS自建MongoDB迁移DDS

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数据复制服务 提供的实时迁移任务支持多种特性，有效的帮助您提高数据迁移的成功率。 表4 高级特性列表 特性 说明 迁移限速 实时迁移支持自由控制迁移速度，从而把握迁移对源带宽、数据库IO的影响，做到迁移影响自主可控。 限速只对全量迁移阶段生效，增量迁移阶段不生效。 迁移用户 实时迁移通过单

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实时入库 使用DRS将数据导入GaussDB(DWS) Kafka实时入库到GaussDB(DWS)

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实时聚类 聚类算法是非监督算法中非常典型的一类算法，经典的K-Means算法通过提前确定类别数目，计算数据点之间的距离来分类。对于离线静态数据集，我们可以依赖领域中知识来确定类别数目，运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据，数据是在不断变化和演进，

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