在HANA DB中，运行大规模清理或重组将导致更高的数据量OS级空间（25%-50%），人工智能软件下载，包括内存。

这背后的主要原因是增量合并操作。增量合并需要内存和磁盘中表（分区）大小的两倍才能执行合并。更准确地说：源干管的大小+目标干管的大小+源增量的大小。此外，还需要一个临时工作空间，大约是表（分区）中最大的一列的大小

当我们最近为删除节点执行重新分配时，云服务器的，我们的一个数据量从65%增加到97%，查淘客，甚至在它能够完成30%的操作之前。要使其运行，企业管理应用，我们必须扩展文件系统或寻找其他选项。我们决定执行操作系统级的数据碎片整理。

进一步检查后，大数据说，我们发现特定数据卷有超过30%的数据未在操作系统级使用下面的命令回收。

从SYS.M\u volume\u FILES中选择*，其中file\u TYPE="DATA"

上述命令的输出显示，使用的\u大小至少比总的\u大小（此数据卷在操作系统级别上保持的实际大小）小30%。即，在操作系统级别临时使用的空间没有回收回操作系统文件系统。因此需要对这些数据进行碎片化处理。

我们对特定的数据量运行了下面的命令，我们的数据量立即从97%减少到64%，我们在受影响的节点上运行了数据卷碎片整理，以释放操作系统级别占用的未使用空间。

ALTER SYSTEM Reclaime DATAVOLUME'：303'150碎片整理；

有关此语句用法的更多详细信息，请参阅下面的电子邮件，其中包含所需的详细信息。

有关运行数据卷重新组织的信息，请参阅我下面的帖子详细信息.https://blogs.sap.com/2020/09/11/how-从hana数据卷

中回收操作系统级的碎片空间

如果数据卷的文件系统大量增长，我们没有足够快地停止重组工作，我们将面临数据卷文件系统被填满的风险。在这种情况下，虽然数据库在其日志卷变为完全状态之前是可用的，但保存点无法完成，系统将变得比正常情况慢得多。