hologres其中两个worker内存溢出,其他worker正常如何解决?
如何解决查询时OOM
当出现查询OOM时,其原因通常有如下几类。
执行计划错误:统计信息不正确、Join Order不正确等。
Query并发度高,且每个Query消耗的内存很大。
Query本身复杂或者扫描的数据量很大。
Query中包含union all,增加执行器的并行度。
设置了资源组,但是给资源组分配的资源较少。
数据倾斜或者Shard Pruning导致负载不均衡,个别节点的内存压力较大。
以上原因的具体分析以及相应的解决方法如下。
资源组分配的资源较少
使用Serverless Computing功能执行查询。Serverless Computing功能可以实现在实例独享资源之外,使用Serverless资源执行相关查询。相比实例独享资源,Serverless Computing提供更丰富的计算资源,并且查询之间不会相互争抢资源,因此非常适合解决内存溢出(OOM)问题。Serverless Computing介绍,详情请参见Serverless Computing概述,其使用方式详情,请参见Serverless Computing使用指南。
参考文档https://help.aliyun.com/zh/hologres/user-guide/faq-about-oom
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