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在 MemSQL 表上运行查询会返回以下错误：

我了解 MemSQL Enterprise 一开始就避免了这个错误的出现；但是，我尝试多次删除表、截断数据并重新启动集群，但仍然出现相同的错误。任何想法如何解决这个错误？

MemSQL 4.1 发行说明建议对列存储表的插入性能进行了改进。

我对 Columnstore 表类型的（基本）理解是它不适合单独的插入，最适合较大的批量插入（每次插入约 100k 行）。

4.1 版本仍然是这种情况，还是每个列存储表前面的内存优化数据结构现在解决了这个缺陷？

需要明确的是，对于我的用例而言，性能不是问题，它利用 colunstore 进行单个插入。

感谢任何其他信息或进一步阅读的链接 - 我找不到有关这些更改的更多详细信息。

我的集群有一个 MASTER AGGREGATOR 和一个 LEAF。运行两个月后，LEAF 中的 CPU 使用率非常高，几乎达到 100%。那么，这正常吗？

顺便说一下，表数据的大小为 545 MB。

当使用 C# 对 MemSQL 安装执行插入甚至选择语句时，速度非常慢。在数据库服务器上执行的查询非常快。

所以查询代码和 MemSQL 之间的某些东西没有执行。在执行示例插入程序时，它每秒只插入 40-60 条记录，但在进行速度测试时，它每秒插入 220 万条记录。所以问题需要在其他地方。有任何想法吗？

我意识到其他人也有类似的问题，但这使用 v2 compose 文件格式，我没有找到任何相关信息。

我想制作一个非常简单的测试应用程序来使用 MemSQL，但我无法让卷在docker-compose down. 如果我对 Docker Docs 的理解正确，那么不应该在没有明确告知的情况下删除卷。一切似乎都可以正常工作，docker-compose up但是在下降然后再次上升之后，所有数据都会从数据库中删除。

作为一种好的做法，我使用单独的 memsqldata 服务作为单独的数据层。

这是我的 docker-compose.yml：

是否可以从 pyspark 连接到 memsql？

我听说 memsql 最近在 pyspark 之上构建了流线型基础架构，以允许自定义 python 转换

但这是否意味着我可以运行 pyspark 或提交连接到 memsql 的 python spark 作业？

我尝试在 memsql 管道中创建一个非常简单的自定义 python 转换器，但出现以下错误

我在 RHEL 6.6 上运行

如何安装 GLIBC2.14 和 2.17？

当我尝试使用 webUI 或以下命令在离线模式下初始化集群（VM 主机无法访问 Internet）时

我收到此错误：

J369767 [错误] 无法下载 MemSQL：类型为 MEMSQL 和版本 d78c76bb960feb6e38a46977e7c95c2de7838c1e 的文件添加了文件哈希 911230f9e35a42cb756b0cc27398b9c1 但现在有文件哈希 无

但是，该memsqlbin_amd64文件之前已使用以下命令成功添加：

我该如何解决这个问题？

我正在寻找一些关于在 MemSQL 中创建大量数据库的任何影响的指导。

我的用例要求我的应用程序中的每个用户都可以访问 n 个表。一种选择是为每个用户创建一个数据库（以便使用“SHOW TABLES”列出表等很简单，这也是管理和安全性的良好抽象层）。选项 2 是拥有一个包含所有用户和表的单个数据库，但这会增加控制逻辑的复杂性。

问题：

使用多个 DB 方法而不是单个 DB 对性能有何影响（如果有的话）？

感谢任何指导。

http://docs.memsql.com/5.0/concepts/window_functions/

我检查了上面链接的文档，并提出了几个可能的 SQL 函数，但其​​中任何一个都没有运气。这些才一点点：

都给我 ERROR 1064 (42000): You have a error in your SQL syntax;

MemSQL 版本是 5.5.8

当然select _id from test;工作正常？

那么使用的确切语法是什么？还是 MemSQL 中实际上没有这样的东西？