如何设计宽表主键 GeminiDB Cassandra是一款分布式数据引擎，宽表引擎中的数据均按照主键进行分布。在执行查询时，如果表中存在多列主键，系统会从最左边的主键开始匹配。如果主键设置不当，则可能导致主键无法被有效利用，进而产生热点问题，影响查询性能。因此，在数据分区和数据

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Windows 64位操作系统迁移后，系统识别的可用安装内存（ RAM ）小于实际内存 问题描述 Windows 64位操作系统迁移后，系统识别的可用安装内存（RAM）小于实际内存。例如：系统识别的可用安装内存为2 GB，实际安装内存应为32 GB。 问题分析 可能设置了系统最大内存。 解决方案

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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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32MB（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/256G内存，16核CPU/128G内存，8核CPU/64G内存）

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，导致列存性能下降。 off表示关闭缓存orc元数据。 dfs_max_memory 参数说明：设置orc导出时能占用的最大内存。如果导出大宽表时出现内存不足问题，可以调大此参数后重试。该参数仅8.3.0及以上集群版本支持。 参数类型：USERSET 取值范围：整型，131072

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U/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CPU/64G内存，4核CPU/32G内存）；128kB（4核CPU/16G内存）

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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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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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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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24G内存，96核CPU/768G内存）；128MB（64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存）；64MB（8核CPU/64G内存）；32MB（4核CPU/32G内存）；16MB（4核CPU/16G内存） 设置建议：

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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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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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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 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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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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-t 4命令采集。 内存的设备信息 内存条的SN、厂商、PN、位宽、容量、频率等。 使用dmidecode -t 17命令采集。 CPU的设备信息 CPU的ID、名称、频率、架构、型号等。 使用dmidecode -t 4和lscpu命令采集。 内存的错误记录 内存的CE/UCE错误

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