云数据仓库ADB Query exceeded system memory pool limit 这个错应该怎么处理?
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。
“Query exceeded system memory pool limit”是一个与ADB MySQL数据库查询过程中遇到内存限制相关的问题。该问题表示查询过程中使用的内存资源超过了系统允许的最大值,导致查询被中断或无法正常执行。以下是针对不同错误码及异常情况的详细解释与相应处理办法:
CLUSTER_OUT_OF_MEMORY (32001):
异常原因:整个集群内存消耗较大,为确保系统整体稳定性,系统主动断开了某个内存使用过大的查询连接,避免影响其他查询。
处理办法:建议限制查询并发量,可通过查询流量控制进行操作。同时,在诊断与优化界面检查是否存在峰值内存和扫描量较高的慢查询,分析查询内存消耗高的原因。
EXCEEDED_MEMORY_LIMIT (32003):
异常原因:当前查询的内存使用量已超过其自身内存限制。
处理办法:应结合SQL语句排查该查询消耗内存较大的算子,找出导致内存过高的具体原因。
OUT_OF_PHYSICAL_MEMORY_ERROR (33015):
异常原因:查询在运行时超过了内部计算内存池的限制。
处理办法:同样需要排查出现问题的查询阶段,查找是否存在峰值内存和高扫描量的情况,并分析查询内存高的原因。
对于查询消耗大量内存的问题,可以通过以下步骤来定位和解决:
查看查询属性:在查询详情页面的查询属性区域查看峰值内存信息,了解查询的具体资源消耗情况。
定位原因:通过ADB MySQL版SQL诊断中的执行计划,找出消耗内存较多的Stage或算子,分析查询为何消耗大量内存。
优化查询:根据查询诊断结果,对SQL语句进行优化,如减少不必要的数据扫描、简化复杂计算等,以降低内存消耗。
此外,还有其他与查询超时或磁盘空间限制相关的错误,如查询超时("Query exceeded maximum time limit")和磁盘空间超出限制(EXCEEDED_SPILL_LIMIT),这些问题也有相应的处理办法,包括设置查询超时时间、调整batch_hash_partition_count参数等。
综上所述,“Query exceeded system memory pool limit”表明查询过程中内存使用超过了系统设定的限制,应通过限制查询并发、优化查询语句、分析执行计划等方式进行排查和解决,以确保数据库系统的稳定运行和高效查询。参考链接:
查询超限的错误码及处理办法
查询消耗的内存资源较大
查询超时问题
磁盘空间超出限制
MaxCompute数据导入超时报错
此回答整理自钉群“云数据仓库ADB-开发者群”
阿里云自主研发的云原生数据仓库,具有高并发读写、低峰谷读写、弹性扩展、安全可靠等特性,可支持PB级别数据存储,可广泛应用于BI、机器学习、实时分析、数据挖掘等场景。包含AnalyticDB MySQL版、AnalyticDB PostgreSQL 版。
你好,我是AI助理
可以解答问题、推荐解决方案等
评论
全部评论 (0)