云数据库 GAUSSDB-内存:work_mem

时间:2024-11-13 14:45:18

work_mem

参数说明:设置内部排序操作和Hash表在开始写入临时磁盘文件之前使用的内存大小。ORDER BY,DISTINCT和merge joins都要用到排序操作。Hash表在散列连接、散列为基础的聚集、散列为基础的IN子查询处理中都要用到。

对于复杂的查询,可能会同时并发运行好几个排序或者散列操作,每个都可以使用此参数所声明的内存量,不足时会使用临时文件。同样的,多个正在运行的会话可能会同时进行排序操作。因此使用的总内存可能是work_mem的好几倍。

参数类型:整型

参数单位:kB

取值范围:64 ~ 2147483647

默认值:

  • 独立部署:

    128MB(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)

  • 金融版(标准型):

    CN:128MB(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,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);64MB(8核CPU/64G内存)

    DN:256MB(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);128MB(80核CPU/640G内存,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);64MB(8核CPU/64G内存)

  • 企业版:

    128MB(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,80核CPU/512G内存,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);64MB(8核CPU/64G内存)

  • 金融版(数据计算型):

    128MB(196核CPU/1536G内存,128核CPU/1024G内存,96核CPU/768G内存,72核CPU/576G内存,64核CPU/512G内存);64MB(32核CPU/256G内存)

设置方式:该参数属于USERSET类型参数,请参考表1中对应设置方法进行设置。例如,不带单位取值1024,表示work_mem为1024kB;带单位取值1MB,表示work_mem为1MB。取值如果要带单位,必须为kB、MB、GB。

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。
  • 对于BitmapScan的哈希表也会受到work_mem的限制,但不会被严格管控下盘。完全Lossify的情况下,哈希表每占用1MB的内存,对应一次BitmapHeapScan的16GB的页面,达到work_mem上限后,会按此比例随数据访问量线性增长。

设置不当的风险与影响:默认值即推荐值,不建议修改。修改必须详细确认参数的规格限制,并考虑硬件资源是否足够,否则可能导致集群异常。

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