Hologres报错什么原因？

报错原因：数据量太大或者导入逻辑太复杂，导致超出了内存限制。 （说明：实例由多个节点组成，一个节点标准的内存上限是64G，节点内存会分为3部分，1/3计算，1/3缓存，1/3元数据。这里的报错是计算内存超了）
解决方案：
查询场景：
1、先对表执行一下analyze tablename；
2、对于复杂sql，先进行优化。
例如：● 1、将经常join的key设置为distribution_key。
● 2、count distinc多的sql可以换成 APPROX_COUNT_DISTINCT这个函数（原理：count distinct相当于在join了，多个就多个在join，耗费资源比较多。）写入场景：
排查步骤1：当导入query包含查询，但部分table没有analyze，或者analyze过，但数据又有更新导致不准确，导致查询优化器决策join order有误，会引起内存开销多高。
解决方法：对所有参与的内表、外表执行analyze tablename，更新表的统计元信息，可以帮助查询优化器生成更优的执行计划；
排查步骤2：当表的列数较多，单行数据量较大时，单次读取的数据量会更大，通过在sql前加以下参数来控制单词读取数据行数，可以有效减少OOM情况
set hg_experimental_query_batch_size = 1024;--默认为8192
insert into holo_table select from mc_table;
排查步骤3：降低导入的并发度，也会有效减少导入过程中的内存开销，并发度通过参数hg_experimental_foreign_table_executor_max_dop控制，默认为实例的Core数，可以在导入时设置更小的dop参数，降低导入的内存使用。
set hg_experimental_foreign_table_executor_max_dop = 8;
insert into holo_table select from mc_table;
排查步骤4：以上操作都做完了，还是导入不了，如果使用的是insert on conflict，排查是否外表重复数据太多，重复数据太多也会导致导入性能不好，可以现在是odps做一下去重，再导入。
排查步骤5：可以升级至1.1.24版本，新版本会对内存进行动态调整，后台会实时刷新当前内存水位，若是有空闲，则会分配更多内存给计算使用。
排查步骤6:以上步骤都做完了，需要扩容了！，此回答整理自钉群“实时数仓Hologres交流群”