云数据库为什么有内存_产品咨询-华为云

产品咨询

MySQL是否兼容MariaDB RDS for MySQL是否支持TokuDB RDS for MySQL开启GTID后有哪些限制 RDS for MySQL是否有单表尺寸限制

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为什么函数实际使用内存大于预估内存，甚至触发OOM？

为什么函数实际使用内存大于预估内存，甚至触发OOM？函数调用过程中，运行时会解析和缓存传入的event事件, 这部分操作会消耗额外的内存。函数调用结束后，回收的内存首先会放入内部内存池中，并不一定归还给操作系统，导致内存偏高，在高并发场景下这种现象会更加明显。父主题：函数执行

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内存

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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内存

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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内存

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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内存

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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为什么MRS集群显示的资源池内存小于实际集群内存？

为什么 MRS 集群显示的资源池内存小于实际集群内存？问：为什么MRS集群显示的资源池内存小于实际集群内存？答：在MRS集群中，MRS默认为Yarn服务分配集群内存的50%，用户从逻辑上对Yarn服务的节点按照资源池进行分区管理，所以集群中显示的资源池总内存仅有集群总内存的50%。

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内存

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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内存

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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内存

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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内存

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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内存

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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内存

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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内存

华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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内存

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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内存

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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内存版

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

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

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

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

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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