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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。最后加上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，因此请按照默认值进行设
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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/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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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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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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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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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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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/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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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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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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静态内存
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内存版
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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
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内存加速
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内存版
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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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内存检查
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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
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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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内存加速
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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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