memsql

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리프 노드의 MemSQL 총 서버 메모리가 시스템 메모리보다 훨씬 작습니다.

기본 MemSQL은 16Gb RAM으로 설정된 동일한 상자에 1 개의 애그리 게이터와 1 개의 리프 노드로 설정되어 있습니다. MemSQL Ops 웹 UI를 통해 리프 노드의 "총 서버 메모리"를 살펴보면 494.2Mb를보고합니다. 내 데이터가이 숫자보다 훨씬 크기 때문에 이것이 쿼리 성능에 영향을 미치는지 궁금합니다. memsql-ops memsql-op

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MemSql에서 쿼리의 우선 순위를 설정하는 방법

Memsql에서 쿼리의 우선 순위를 설정할 수있는 방법이 있습니까? MySQL에는 High/Low 우선 순위 옵션이 있다는 것을 알고 있습니다. 그들은 MemSql에도 적용 가능합니까?

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memsql 테이블에서 이전 레코드를 자동으로 삭제할 수 있습니까?

우리는 실시간 데이터 파이프 라인을 위해 memsql streamliner를 POC의 일부로 사용하고 있습니다. memsql에서 1 주 이전 데이터를 자동으로 삭제하는 규칙을 지정할 수있는 memsql 설정이 있습니까?

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다른 테이블의 Memsql에있는 UPSERT

레코드가 테이블에서 다른 레코드로 삽입되도록이 쿼리를 시도하고 있는데, 레코드가 아직 대상 테이블에서 제외되어 있지만 다음과 같은 오류가 발생합니다. 다른 테이블에서 memsql에 UPSERT? 검색어 : ema.device_set (segment_0, segment_1, segment_2, segment_3, segment_4, LAST_UPDATED)

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memsql-spark-connector를 사용할 때 리프 노드에 원격 액세스

memsql-spark-connector을 테스트하려고하는데 AWS (https://docs.memsql.com/docs/quick-start-with-amazon-webservices)에서 단일 노드 MemSQL 클러스터를 만들었습니다. 내 랩톱에서 로컬 모드의 스파크 응용 프로그램 을 실행하고 싶습니다. 이 응용 프로그램은 테이블에 대해 Datafram

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Memsql과 MySql을 Ubuntu에 설치하십시오.

동일한 서버에 memsql과 MySQL을 설치할 수 있다는 것을 알고 싶습니다. 그렇다면 그것은 좋은 습관입니까? Server : Ubuntu 14.04 RAM : 8 GB Cores : 4 cores Virtualization : yes

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MemSQL 성능 문제

하나의 마스터 애그리 게이터와 두 개의 잎 (모두 하나의 상자에 있음)을 가진 단일 노드 MemSQL 설치가 있습니다. 이 머신은 2 개의 코어, 16Gb RAM, MemSQL 컬럼 스토어 데이터는 ~ 7Gb (21Gb CSV에서 제공)입니다. 데이터 쿼리를 실행할 때 ~ 2150Mb (11Gb 비어 있음)의 메모리 사용량 상한. 나는 양쪽 노드에 대해 m

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파티션의 테이블 메타 데이터와 같은 오류를 해결하는 방법

최근 memsql 리프 하드웨어 오류가 발생하여 replication-1 memsql 클러스터를 실행하기 때문에 누락 된 파티션과 해당 데이터가 종료되었습니다. "은 java.sql.SQLException : 잎 오류 (잘못됨 : 3306) : 파티션의 테이블 메타 데이터 테이블 동기화되지" 을 재현하는 데에도 불구하고 그런 다음 우리는 같은 오류를 몰래

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MemSQL 이상한 삽입/업데이트 행동

우리는 단일 노드 MemSQL을 사용하고 우리가 삽입/업데이트 문은 매우 이상하게 내 테이블 구조를 행동하는 다중 노드를 사용하기 위해 MemSQL 설정을 이동하려고 할 때 모든 것이 잘 작동하지만 한 아래처럼 짧은 그것을 유지하기 위해, 많은 열을 제거한 CREATE /*!90618 REFERENCE*/ TABLE `fact_orderitem_hourly

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배열 읽기 json - memsql

배열 읽기 json - memsql 항목이 json 인 배열이 있습니다. 테이블 : CREATE TABLE `example` ( orderId BIGINT, `data` JSON NULL ); 예 레코드 orderId -> ZA/XYZ data -> [ {'item':1,'price':20}, {'item':2,'price':30}, {'it