数据跑批,有一个分区表基于日期分区,基于客户分布(这样设计的表跑批有不少)。
每个分区数据量随日期而增加。
任务上生产已经执行了两周,最近报出 Error:insufficient memory reserved for statement,值班人员将表改为非分区执行任务跑过。
每个分区里数据量目前不高于100万,确实可以取消分区表设计。
出现该错误 到底partition太多有关?还是gp参数不合理?
版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
出现Error: insufficient memory reserved for statement
这个错误通常与Greenplum数据库(假设您使用的是Greenplum,因为它提到了gp
参数)在执行特定SQL语句时分配给该操作的内存不足有关。这个问题可能与分区数量多和/或数据库配置参数不合理都有关系。下面分别解释:
分区数量过多:虽然每个分区的数据量不大(不超过100万),但是大量的分区会增加查询计划的复杂度。在执行跨多个分区的操作时,如全表扫描或者涉及多个分区的JOIN操作,数据库需要为每个分区的处理分配资源,包括内存。如果分区数量非常庞大,即使单个分区的数据量不大,总体所需的内存资源也可能超出系统分配的限制。
GP参数不合理:Greenplum数据库有一系列配置参数来管理其内存使用,包括但不限于statement_mem
(每个SQL语句可以使用的最大内存量)、max_statement_mem
(允许设置的statement_mem
的最大值)、memory_spill_ratio
(内存溢出到磁盘的阈值)等。如果这些参数设置得不够合理,比如statement_mem
设置得过高,可能导致在执行某些查询时系统无法为所有同时运行的查询提供足够的内存,从而引发内存不足的错误。
解决策略:
调整分区策略:如果发现分区数量是导致问题的主要原因,可以考虑减少分区的数量,比如通过合并日期范围较大的分区、使用更粗粒度的分区键或者根据实际查询需求重新设计分区策略。
优化GP参数:
statement_mem
,确保它既不会太大以至于耗尽系统资源,也不会太小影响查询效率。max_statement_mem
,确保它设置在一个合理的范围内,以允许更大的查询在必要时使用更多内存。memory_spill_ratio
,允许更多的数据在内存不足时被暂时写入磁盘,虽然这可能会增加I/O负担。work_mem
设置,它影响排序和哈希操作的内存使用,适当增加可以减少对临时磁盘空间的依赖。监控和调优:利用Greenplum的管理工具和视图(如pg_stat_activity
)监控查询的内存使用情况,根据实际情况动态调整参数。
资源队列管理:如果适用,可以通过配置资源队列来限制并发查询的数量和它们可以使用的资源,以避免资源过度竞争。
综上所述,问题可能源于多个方面,需要综合分析和调整,建议结合具体的查询语句、系统资源状况以及业务需求进行细致的诊断和优化。