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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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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

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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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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

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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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CN：2GB（60核CPU/480G内存）；1GB（32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存）；512MB（8核CPU/64G内存）；256MB（4核CPU/32G内存）；128MB（4核CPU/16G内存） DN：70GB（60核CPU/480G内存）；38GB（32核CPU

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280GB（196核CPU/1536G内存）；180GB（128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存）；135GB（96核CPU/768G内存）；100GB（80核CPU/640G内存）；90GB（64核CPU/512G内存）；80GB（60核C

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CN：2GB（60核CPU/480G内存）；1GB（32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存）；512MB（8核CPU/64G内存）；256MB（4核CPU/32G内存）；128MB（4核CPU/16G内存） DN：70GB（60核CPU/480G内存）；38GB（32核CPU

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取值范围：浮点型，0～DBL_MAX。 默认值：4 虽然 服务器 允许将random_page_cost设置的比seq_page_cost小，但是物理上实际不受影响。如果所有数据库都位于随机访问内存中时，两者设置为相等很合理。因为在此种情况下，非顺序抓取页并没有副作用。同样，在缓冲率很高的数据库上，应该相对于CPU参

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用户数：一般情况，用户量每增加3000户，建议增加一台中间件服务器；每增加6000户，建议增加一台数据库服务器；并发用户量按照用户量的10%估算； 数据量：数据量和报表复杂度越大，对数据库的要求就越高，按照不同数据量和报表复杂度对数据库配置进行了推荐；如果数据量超过亿行，建议使用分布式数据库进行部署； 操作：推荐配

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180GB（128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存）；135GB（96核CPU/768G内存）；90GB（64核CPU/512G内存）；80GB（60核CPU/480G内存）；40GB（32核CPU/256G内存）；18GB（16核CPU/128G内存）；8

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都比上次估算内存大了24MB，总数据量2000W条，查询无法执行。 PBE场景会复用之前生成的计划，导致估算内存每次递增一个固定值，估算内存不断膨胀导致CCN排队。 8.1.3.323 JSON类型查询内存泄露，导致重分布占用大量内存。 在jsonb的out函数中存在内存未释放问题，数据量大时出现堆积造成使用内存高。

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内存版 点操作API 边操作API 元数据操作API 索引操作API Gremlin操作API 算法API 动态图分析API 路径API 图统计API 图操作API 子图操作API Job管理API 自定义操作API Cypher操作API（2.2.16） Filtered-query

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内存加速 内存加速概述 开启内存加速 管理映射规则 内存加速管理 父主题： 用户指南

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280GB（196核CPU/1536G内存）；180GB（128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存）；135GB（96核CPU/768G内存）；100GB（80核CPU/640G内存）；90GB（64核CPU/512G内存）；80GB（60核C

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0集群版本开始，新增了内存负反馈机制功能，CCN节点会根据DN节点的实际内存使用情况辅助反向调节语句的估算内存统计值，缓解语句估算内存高估场景，当CCN节点触发通过负反馈机制来减少估算内存统计值来增发作业时，由于CCN节点更新了语句缩减后的估算内存统计值，而CN节点还保留了原先的估算内存统计值，

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计费模式：按需计费 产品类型：独享 规格：全动态BGP 计费方式：按流量计费 购买量：2 0.8 * 2 = 1.6元/GB (具体花费根据实际业务消耗流量估算) 云数据库 RDS 区域：华北-北京四 计费模式：按需计费 产品类型：主备 数据库引擎：MySQL 规格：rds.mysql.n1

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取值范围：浮点型，0～10000。 默认值：4 虽然服务器允许将random_page_cost设置的比seq_page_cost小，但是物理上实际不受影响。如果所有数据库都位于随机访问内存中时，两者设置为相等很合理。因为在此种情况下，非顺序抓取页并没有副作用。同样，在缓冲率很高的数据库上，应该相对于CPU参

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