下拉选择框 下拉选择框组件可以作为下拉框表单在应用中使用。 在表单设计页面，从“常用组件”中，拖拽“下拉选择框”组件至表单设计区域，如图1所示。 图1 拖拽下拉选择框组件到设计区并设置属性 标题：该字段在表单页面呈现给用户的名称。 帮助提示：为字段添加帮助信息。设置后，标题字段后会显示。

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表数据通过hash方式散列到集群中的所有DN实例上。 数据量较大的事实表。 Replication 集群中每一个DN实例上都有一份全量表数据。 小表、维度表。 Range 表数据对指定列按照范围进行映射，分布到对应DN。 用户需要自定义分布规则的场景。 List 表数据对指定列按照具体值进行映射，分布到对应DN。

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选择存储模型 进行数据库设计时，表设计上的一些关键项将严重影响后续整库的查询性能。表设计对数据存储也有影响：好的表设计能够减少I/O操作及最小化内存使用，进而提升查询性能。 表的存储模型选择是表定义的第一步。客户业务属性是表的存储模型的决定性因素，依据下面表格选择适合当前业务的存储模型。

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选择存储模型 进行数据库设计时，表设计上的一些关键项将严重影响后续整库的查询性能。表设计对数据存储也有影响：好的表设计能够减少I/O操作及最小化内存使用，进而提升查询性能。 表的存储模型选择是表定义的第一步。客户业务属性是表的存储模型的决定性因素，依据下面表格选择适合当前业务的存储模型。

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选择分布列 Hash分布表的分布列选取至关重要，需要满足以下原则： 列值应比较离散，以便数据能够均匀分布到各个DN。例如，考虑选择表的主键为分布列，如在人员信息表中选择身份证号码为分布列。 在满足第一条原则的情况下尽量不要选取存在常量filter的列。例如，表dwcjk相关的部分

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实例无法选择？ 实例需要安装UniAgent才能执行自动化运维。 安装UniAgent请参考：安装UniAgent。 父主题： 自动化运维常见问题

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选择存储模型 进行数据库设计时，表设计上的一些关键项将严重影响后续整库的查询性能。表设计对数据存储也有影响：好的表设计能够减少I/O操作及最小化内存使用，进而提升查询性能。 表的存储模型选择是表定义的第一步。客户业务属性是表的存储模型的决定性因素，依据下面表格选择适合当前业务的存储模型。

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表数据通过hash方式散列到集群中的所有DN实例上。 数据量较大的事实表。 Replication 集群中每一个DN实例上都有一份全量表数据。 小表、维度表。 Range 表数据对指定列按照范围进行映射，分布到对应DN。 用户需要自定义分布规则的场景。 List 表数据对指定列按照具体值进行映射，分布到对应DN。

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选择分布列 Hash分布表的分布列选取至关重要，需要满足以下原则： 列值应比较离散，以便数据能够均匀分布到各个DN。例如，考虑选择表的主键为分布列，如在人员信息表中选择身份证号码为分布列。 在满足第一条原则的情况下尽量不要选取存在常量filter的列。例如，表dwcjk相关的部分

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业务代码中出现踩内存、释放野指针问题，通过异常dump信息较难定位内存非法操作的位置。备份动态内存节点控制头信息：在前一内存节点控制头中备份当前节点控制头信息。在内存申请和释放操作中增加对当前节点的控制头信息与备份信息的检测，在节点控制头被踩而备份信息未踩时，输出节点控制头备份信息及被踩节点前一内存节点信息，用于进一步分析是否为越界踩内存

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业务运行中发生内存泄露，业务逻辑复杂或者长时间运行才出现。申请内存和释放申请时，在内存节点控制头中记录函数调用栈，发生内存泄露时，通过分析used节点信息，可定位疑似内存泄露的位置。目前只有bestfit内存管理算法支持该功能，需要使能LOSCFG_KERNEL_MEM_BESTFIT。Kernel ---> Memory Managem

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20 其中各字段分别为：输出顺序号、线程内分配内存上下文的顺序号、当前内存上下文的名称、父内存上下文的输出顺序号、父内存上下文的名称、内存上下文树形层次级别号、当前内存上下文使用的内存峰值、当前内存上下文及其所有子内存上下文使用的内存峰值、当前线程所在query的plannodeid。

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20 其中各字段分别为：输出顺序号、线程内分配内存上下文的顺序号、当前内存上下文的名称、父内存上下文的输出顺序号、父内存上下文的名称、内存上下文树形层次级别号、当前内存上下文使用的内存峰值、当前内存上下文及其所有子内存上下文使用的内存峰值、当前线程所在query的plannodeid。

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内存管理函数 内存管理函数仅9.1.0及以上集群版本支持。 pg_shared_chunk_detail(contextname char(64)) 描述：查询指定共享内存下内存上下文申请的所有chunk信息。 参数contextname，表示内存上下文名称。 使用该函数需先使用

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内存优化型 内存优化型实例类型总览 内存优化型 云服务器 擅长应对大型内存数据集和高网络场景。适用于内存要求高，数据量大并且数据访问量大，同时要求快速的数据交换和处理。例如广告精准营销、电商、车联网等大数据分析场景。 该类型 弹性云服务器 默认开启超线程，每个vCPU对应一个底层超线程HT（Hyper-Threading）。

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内存加速概述 内存加速是GeminiDB Redis为了优化“传统被动缓存方案”而推出的功能，它可以让用户通过界面配置规则的形式，自动缓存MySQL的数据，加速MySQL的访问。 如下图图1所示，“传统被动缓存方案”需要用户自行开发代码把MySQL中的数据写入到缓存中，存在效率低

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实例即弹性云 服务器 ，是由CPU、内存、操作系统、云硬盘组成的基础的计算组件。 弹性云服务器创建成功后，您就可以像使用自己的本地PC或物理服务器一样，在云上使用弹性云服务器，打造一个高效、可靠、安全的计算环境。弹性云服务器的开通是自助完成的，您只需要指定CPU、内存、操作系统、规格、

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通过规格选型引导购买E CS 实例变更 ECS创建成功后，您可以根据业务需要变更ECS的vCPUs和内存、操作系统、存储和带宽。 变更vCPUs和内存：变更单台ECS规格。 变更操作系统：切换操作系统。 变更存储：为ECS新增磁盘、扩容云硬盘。 变更带宽：修改弹性公网IP的带宽。

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自定义配置，需选择“IoTDBServer（角色） > 自定义”，在自定义参数“engine.customized.configs”中添加该参数项及参数值。 写并发小，不用更改。 写并发大，可适当调大。 WAL积压，可适当调小。 CPU使用持续80%以上，可适当调小。 avg_s

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R4的内存实例，是高内存计算应用的合适选择。 内存优化型类别的专属计算集群分为：m3、m6、m7。可用于部署M3型云服务器、M6型云服务、M7型云服务器。 专属计算集群规格 表1 m3型专属计算集群规格说明 专属计算集群类型 CPU数量（Sockets） 物理内核 硬件规格 vCPUs

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如果主备实例在同一个AZ，升级内核小版本会触发一次主备倒换；如果主备实例在不同AZ，则会触发两次主备倒换。 升级内核小版本后，实例会升级到新的内核小版本，无法降级。如果升级失败，将会自动回退到原版本。 升级内核小版本一般是分钟级完成。 小版本升级过程中禁止event的DDL操作，如create

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