分桶是相对分区进行更细粒度的划分。 分桶将整个 hive 表数据内容按照某列属性值的 hash 值进行分区，通过分区将这些表数据划分到多个文件中进行存储。
ROWID是一个伪列，既然是伪列，那么这个列就不是用户定义，而是系统自己给加上的。对每个表都有一个ROWID的伪列，但是表中并不物理存储ROWID列的值。不过可以像使用其它列那样使用它，但是不能删除该列，也不能对该列的值进行修改、插入。
在 hdfs 绝对路径：/user/hive/warehouse/mytest.db/ 下有一张表 test_001，建表语句如下：
本文介绍了Hive表的基本数据模型、数据存储、数据读取、数据删除、数据修改、数据分区、桶，以及如何使用Hive进行数据分析。
create table bigtable(id bigint, t bigint, uid string, keyword string,
本文转载自CSDN：http://blog.csdn.net/wl1411956542/article/details/52931499 由于不知道作者详细信息，文章作者暂时用其ID。 1、Hive分区表 在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容，会消耗很多时间做没必要的工作。有时候只需要扫描表中关心的一部分数据，因此建表时引入了partition概念。分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间。 Hive可以对数据按照某列或者某些列进行分区管理，所谓分区我们可以拿下面的例子进行解释
启动（START）监听是Oracle用户在操作系统下执行的命令，可以直接在LSNRCTL后加参数，也可以在该命令提示符后在进行操作。
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一、Oracle事务 ·事务的含义：事务是业务上的一个逻辑单元，为了保证数据的所有操作要么全部完成，要么全部失败。 1、事务的开始是从一条SQL语句开始，结束于下面的几种情况： 1）显示提交：输入commit指令，事务完成提交 2）显示回滚：输入rollback指令，未提交的事务丢掉，回滚到事务开始时的状态。 3）DDL语句：即create、drop等语句，这些语句会使事务自动隐式提交 4）结束程序：输入exit退出数据库，则自动提交事务；或者意外终止、出现程序崩溃，则事务自动回滚。 2、事务的特点-ACID特性 1）原则性：要么同时成功，要么同时失败的原则 2）一致性：如，a转账给b，最总结果a+b的金钱总数是不变的 3）隔离性：当出现多个事务出现，它们之间是互相隔离、互不影响的 4）持久性：事务一旦提交，则数据永久修改。 3、关于事务的三个命令 commit ：立即提交事务 rollback ：回滚事务 set autocommit on/off ：设置/关闭自动提交 二、索引 ·索引是Oracle的一个对象，是与表关联的可选结构，用于加快查询速度，提高检索性能。 1、特点 1）适当使用索引可以提高查询速度、建立索引的数量无限制 2）可以对表的一列或者多列建立索引 3）索引是需要磁盘空间，可以指定表空间存储索引。 4）是否使用索引有Oracle决定 2、索引的分类 B树索引：从顶部为根，逐渐向下一级展开 唯一索引：定义索引的列没有任何重复 非唯一索引：与唯一索引相反 反向键索引：对与数字列作用较大，会将1234生成4321进行查询的索引 位图索引：应用于数据仓库和决策支持系统中。优点是相对于b树索引，可以减少响应时间；相对于其他索引，其空间占用少。 函数索引：使用函数涉及正在创建索引的列的索引 3、创建索引 操作时我们可以使用Oracle的scott用户进行测试，首先解锁，在改一个密码，登陆进去就可以操作了
--define可以定义用户变量 --hivevar可以定义用户遍历 --hiveconf使用key-value得到hive-site.xml配值的变量
日前，中国PostgreSQL数据库生态大会在北京顺利召开，会上公布了2022年度PostgreSQL中国技术评选获奖名单，凭借对PostgreSQL中国生态的重大推动与贡献，腾讯云TDSQL斩获“最佳数据库产品”奖。 腾讯云TDSQL同时具备HTAP、分布式和Oracle兼容能力，可以帮助政企以极低改造成本从Oracle平滑迁移到TDSQL，在证券、基金、保险、银行等高要求的应用场景均有大量成功案例。主论坛上，腾讯云数据库专家邹立贤受邀进行了《腾讯云TDSQL助力政企实现数据库国产化》的主题分享，主要包
MySQL表分区是一种数据库管理技术，用于将大型表拆分成更小、更可管理的分区（子表）。每个分区可以独立进行维护、备份和查询，从而提高数据库性能和管理效率。以下是详细介绍MySQL表分区的步骤和注意事项：
Hive 已是目前业界最为通用、廉价的构建大数据时代数据仓库的解决方案了，虽然也有 Impala 等后起之秀，但目前从功能、稳定性等方面来说，Hive 的地位尚不可撼动。 其实这篇博文主要是想聊聊 SMB join 的，Join 是整个 MR/Hive 最为核心的部分之一，是每个 Hadoop/Hive/DW RD 必须掌握的部分，之前也有几篇文章聊到过 MR/Hive 中的 join，其实底层都是相同的，只是上层做了些封装而已，如果你还不了解究竟 Join 有哪些方式，以及底层怎么实现的，请参考如下
一、Hive 基本面试1、什么是 metastore2、metastore 安装方式有什么区别3、什么是 Managed Table 跟 External Table？4、什么时候使用 Managed Table 跟 External Table？5、hive 有哪些复合数据类型？6、hive 分区有什么好处？7、hive 分区跟分桶的区别8、hive 如何动态分区9、map join 优化手段10、如何创建 bucket 表？11、hive 有哪些 file formats12、hive 最优的 file formats 是什么？13、hive 传参14、order by 和 sort by 的区别15、hive 跟 hbase 的区别二、Hive 数据分析面试1、分组 TopN，选出今年每个学校、每个年级、分数前三的科目2、今年，北航，每个班级，每科的分数，及分数上下浮动 2 分的总和3、where 与 having：今年，清华 1 年级，总成绩大于 200 分的学生以及学生数三、Flume + Kafka 面试1、flume 如何保证数据的可靠性？2、kafka 数据丢失问题，及如何保证？3、kafka 工作流程原理4、kafka 保证消息顺序5、zero copy 原理及如何使用？6、spark Join 常见分类以及基本实现机制
1.库名、表名、字段名必须使用小写字母，并采用下划线分割。 a)MySQL有配置参数lower_case_table_names，不可动态更改，Linux系统默认为 0，即库表名以实际情况存储，大小写敏感。如果是1，以小写存储，大小写不敏感。如果是2，以实际情况存储，但以小写比较。 b)如果大小写混合使用，可能存在abc，Abc，ABC等多个表共存，容易导致混乱。 c)字段名显示区分大小写，但实际使⽤用不区分，即不可以建立两个名字一样但大小写不一样的字段。 d)为了统一规范， 库名、表名、字段名使用小写字母。
什么数据库需要进行分区？首先看一下我们的案例：2010年6月我们六期IT开发团队接到一个XX全国连锁店的餐饮系统，经过一周的敏捷开发之后，XX餐饮系统正式上线了，由于该软件的功能强大，操作简单，功能灵活等特性，很快在全国各地铺展开来。XX餐饮店的美食也颇受顾客的喜爱，有的店每天的收入高达1W元人民币，每天这么多的收入，那么每天要产生多大的订单呢？< xmlnamespace prefix =”o” ns =”urn:schemas-microsoft-com:office:office” />
PostgreSQL 如果使用较早的“大仙”们，在做分区的时候会提pg_pathman,为什么一个数据库使用分区表还要一个插件，可能习惯商业数据库的“人儿们”，不大理解。这点要从PG的分区表的来源来说， PG的分区表其实是PG的表继承概念的延伸。表继承允许planner只包含那些与查询兼容的子表(分区)。同时，用户在分区管理方面还有很多工作要做:创建继承的表，编写触发器来选择合适的分区进行行插入等。为了自动化这项工作，编写了pg_partman扩展。
《高性能MySQL》中：分区的一个主要目的是将数据按照一个较粗的粒度分在不同的表中，这样做可以将相关的数据放在一起，另外，如果想一次批量删除整个分区的数据也会变得很方便。
1.表空间及分区表的概念 2.表分区的具体作用 3.表分区的优缺点 4.表分区的几种类型及操作方法 5.对表分区的维护性操作.
Oracle默认不自动提交，需要用户手动提交，需要在写commit;指令或者点击commit按钮 (2) 分页查询 MySQL是直接在SQL语句中写”select… from …where…limit x, y”,有limit就可以实现分页
命名规范 库名、表名、字段名必须使用小写字母，并采用下划线分割 库名、表名、字段名禁用超过32个字符。须见名知意 库名、表名、字段名禁用使 MySQL保留字 临时库、表名必须以tmp为前缀，并以日期为后缀 备份库、表必须以bak为前缀，并以日期为后缀 基础规范 使用INNODB存储引擎 表字符集使用utf8mb4 所有表都需要添加注释 单表数据量建议控制在5000W以内 不在数据库中存储图片、文件等大数据 禁止在线上做数据库压力测试 禁止从测试、开发环境直连数据库 库表设计 禁止使用分区表 拆分大字段和访问
在Hive数据仓库中，重要点就是Hive中的四个表。Hive 中的表分为内部表、外部表、分区表和分桶表。
已经基于行级锁的话，就没有办法从软件层面提升并发度了，否则会事务冲突。所以思路：行级锁、物理层面提升。
在组件开发迭代的过程中，随着使用时间的增加，数据库中的数据量也不断增加，因此数据库查询越来越慢。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。此文从以下几个方面来整理关于分区表的概念及操作: 1.表空间及分区表的概念 2.表分区的具体作用 3.表分区的优缺点 4.表分区的几种类型及操作方法 5.对表分区的维护性操作. (1.) 表空间及分区表的概念 表空间： 是一个或多个数据文件的集合，所有的数据对象都存放在指定的表空间中，但主要存放的是表， 所以称作表空间。 分区表： 当表中的数据量不断增大，查询数据的速度就会变慢，应用程序的性能就会下降，这时就应该考虑对表进行分区。表进行分区后，逻辑上表仍然是一张完整的表，只是将表中的数据在物理上存放到多个表空间(物理文件上)，这样查询数据时，不至于每次都扫描整张表。 ( 2).表分区的具体作用 Oracle的表分区功能通过改善可管理性、性能和可用性，从而为各式应用程序带来了极大的好处。通常，分区可以使某些查询以及维护操作的性能大大提高。此外,分区还可以极大简化常见的管理任务，分区是构建千兆字节数据系统或超高可用性系统的关键工具。 分区功能能够将表、索引或索引组织表进一步细分为段，这些数据库对象的段叫做分区。每个分区有自己的名称，还可以选择自己的存储特性。从数据库管理员的角度来看，一个分区后的对象具有多个段，这些段既可进行集体管理，也可单独管理，这就使数据库管理员在管理分区后的对象时有相当大的灵活性。但是，从应用程序的角度来看，分区后的表与非分区表完全相同，使用 SQL DML 命令访问分区后的表时，无需任何修改。 什么时候使用分区表： 1、表的大小超过2GB。 2、表中包含历史数据，新的数据被增加都新的分区中。 (3).表分区的优缺点 表分区有以下优点： 1、改善查询性能：对分区对象的查询可以仅搜索自己关心的分区，提高检索速度。 2、增强可用性：如果表的某个分区出现故障，表在其他分区的数据仍然可用； 3、维护方便：如果表的某个分区出现故障，需要修复数据，只修复该分区即可； 4、均衡I/O：可以把不同的分区映射到磁盘以平衡I/O，改善整个系统性能。 缺点： 分区表相关：已经存在的表没有方法可以直接转化为分区表。不过 Oracle 提供了在线重定义表的功能。 (4).表分区的几种类型及操作方法 一.范围分区： 范围分区将数据基于范围映射到每一个分区，这个范围是你在创建分区时指定的分区键决定的。这种分区方式是最为常用的，并且分区键经常采用日期。举个例子：你可能会将销售数据按照月份进行分区。 当使用范围分区时，请考虑以下几个规则： 1、每一个分区都必须有一个VALUES LESS THEN子句，它指定了一个不包括在该分区中的上限值。分区键的任何值等于或者大于这个上限值的记录都会被加入到下一个高一些的分区中。 2、所有分区，除了第一个，都会有一个隐式的下限值，这个值就是此分区的前一个分区的上限值。 3、在最高的分区中，MAXVALUE被定义。MAXVALUE代表了一个不确定的值。这个值高于其它分区中的任何分区键的值，也可以理解为高于任何分区中指定的VALUE LESS THEN的值，同时包括空值。 例一： 假设有一个CUSTOMER表，表中有数据200000行，我们将此表通过CUSTOMER_ID进行分区，每个分区存储100000行，我们将每个分区保存到单独的表空间中，这样数据文件就可以跨越多个物理磁盘。下面是创建表和分区的代码，如下： CREATE TABLE CUSTOMER ( CUSTOMER_ID NUMBER NOT NULL PRIMARY KEY, FIRST_NAME VARCHAR2(30) NOT NULL, LAST_NAME VARCHAR2(30) NOT NULL, PHONE VARCHAR2(15) NOT NULL, EMAIL VARCHAR2(80), STATUS CHAR(1) ) PARTITION BY RANGE (CUSTOMER_ID) ( PARTITION CUS_PART1 VALUES LESS THAN (100000) TABLESPACE CUS_TS01, PARTITION CUS_PART2 VALUES LESS THAN (200000) TABLESPACE CUS_TS02 ) 例二：按时间划分 CREA
Hive系列文章预计10-20篇，主要讲数据分析中最基础的SQL技能。每周定期更新，欢迎关注公众号。
注意:使用insert插入数据时会产生临时表，重新连接后会表会小时，因此大批量插入数据时不建议用insert tips1:在hdfs的hive路径下以.db结尾的其实都是实际的数据库 tips2:默认的default数据库就在hive的家目录
我们都知道，在Mysql 中，如果数据量过大的话，就有可能在查询过程中会出现各种超时的情况，毕竟如果一个表的数据量过大的时候，一个简单的单表查询都会有点慢，所以，就有了各种中间件的存在，比如说 MyCat，ShardingJDBC 等分库工具，但是今天了不起不说这个，我们来说说这个Mysql自己的分区，我们不做分库操作。
greenplum Schema 是 Database中逻辑组织object和data。 在同一Database中，不同schema的对象可以使用相同的名称。
当表中的数据量不断增大，查询数据的速度就会变慢，应用程序的性能就会下降，这时就应该考虑对表进行分区。表进行分区后，逻辑上仍然是一张完整的表，只是将表中的数据在物理上存放到多个表空间（物理文件上），这样查询数据时，不至于每次都扫描整张表。
分区表就是按照某种规则将同一张表的数据分段划分到多个存储位置。对数据的分区存储提高了数据库的性能，被分去存储的数据在物理上是多个文件，但在逻辑上仍然是一个表，对表的任何操作都和没有分区之前一样。在执行增删改查等操作时，数据库会自动通过找到对应的分区，然后执行操作。
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，分区表是一种在MySQL数据库中处理大规模数据的最佳方案之一。分区表技术可以将一个大型的表按照某种规则进行拆分成多个小型表，每个小型表称为一个分区，从而提高系统性能、快速处理海量数据和节省存储空间。
第五章 创建高性能的索引 1.索引类型 1.1 普通索引 NORMAL: 是最基本的索引，它没有任何限制。 1.2 唯一索引 SPATIAL: 与前面的普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。 1.3 主键索引: 是一种特殊的唯一索引，一个表只能有一个主键，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引： 1.4 组合索引: 指多个字段上创建的索引，只有在查询条件中使用了创建索引时的第一个字段，索引才会被使用。使用组合索引时遵循最左前缀集
1、Oracle是大型的数据库而Mysql是中小型数据库；Mysql是开源的，Oracle是收费的，且价格昂贵。
分区表可以用一张表存储大量数据，达到和物理分表同样的效果，但操作起来更简单，对于使用者来说和普通表无差别
参考文章：https://doc.huodongjia.com/detail-3839.html Hashdata 简丽荣
随着业务的发展，当然现在比较流行的微服务无非就是业务垂直拆分+功能水平拆分，应用加节点是比较简单的，但是每个业务的单库单表扛不住了；数据库分库分表相对来说更复杂一点，但是分区表可以继续支持业务发展两三年，人手有限的情况下，我觉得分布表更合适一点。架构的终极目标是用最小的人力成本来满足就构建维护系统的需求。
Greenplum是一个分布式数据库系统，因此其所有的业务数据都是物理存放在集群的所有Segment实例数据库上；在Greenplum数据库中所有表都是分布式的，所以每一张表都会被切片，每个Segment实例数据库都会存放相应的数据片段。在下图中sale、customer、vendor、product四张表的数据都会切片存放在所有的Segment上，所有Segment实例同时工作，由于每个Segment只需要计算一部分数据，所以计算效率会大大提升。
之前的篇章我们讨论的都是基于单列的分区表，那有无必要建立基于多列的分区表？这种分区表数据分布是否均匀？有无特殊的应用场景？有无特殊的优化策略？本篇基于这些问题来进行重点解读。
接下来分别尝试有分片键查询，二级索引（idx_name）查询，无分片键查询这三种非常典型查询，并查看执行计划（并且为了防止查询结果被缓存，每条SQL都加上SQL_NO_CACHE）：
在我们日常处理海量数据的过程中，如何有效管理和优化数据库一直是一个既重要又具有挑战性的问题。
为了简化数据库大表的管理,例如在数据仓库中一般都是TB级的数量级.ORACLE8以后推出了分区选项.分区将表分离在若于不同的表空间上,用分而治之的方法来支撑元限膨胀的大表,组大表在物理一级的可管理性.将大表分割成较小的分区可以改善表的维护、备份、恢复、事务及查询性能。 分区的优点： 1、 增强可用性：如果表的一个分区由于系统故障而不能使用，表的其余好的分区仍可以使用； 2、 减少关闭时间：如果系统故障只影响表的一部份分区，那么只有这部份分区需要修复，矿能比整个大表修复花的时间更少； 3、 维护轻松：
Apache Hive是建立在Apache Hadoop之上的数据仓库软件项目，用于提供数据查询和分析。Hive是Hadoop在HDFS上的SQL接口，它提供了类似于SQL的接口来查询存储在与Hadoop集成的各种数据库和文件系统中的数据。可以说从事数据开发工作，无论是在平时的工作中，还是在面试中，Hive具有举足轻重的地位，尤其是Hive的性能调优方面，不仅能够在工作中提升效率而且还可以在面试中脱颖而出。在本文中，我将分享十个性能优化技术，全文如下。
当一个数据表的数据量达到千万级别以后，每次查询都需要消耗大量的时间，所以当表数据量达到一定量级后我们需要对数据表水平切割。水平分区分表就是把逻辑上的一个表，在物理上按照你指定的规则分放到不同的文件里，把一个大的数据文件拆分为多个小文件，还可以把这些小文件放在不同的磁盘下。这样把一个大的文件拆分成多个小文件，便于我们对数据的管理。
随着表的不断增大，对于新纪录的增加、查找、删除等(DML)的维护也更加困难。对于数据库中的超大型表，可通过把它的数据分成若干个小表，从而简化数据库的管理活动。对于每一个简化后的小表，我们称为一个单个的分区。
表非常大以至于无法全部都放在内存中，或者只在表的最后部分有热点数据，其他均是历史数据,分区表是指根据一定规则，将数据库中的一张表分解成多个更小的，容易管理的部分。从逻辑上看，只有一张表，但是底层却是由多个物理分区组成。
在大型数据库系统中，查询和检索数据的性能通常是一个关键问题。在MySQL中，如果单表数据量过大，查询的性能通常会变得很低。
使用起来和不分区是一样的，看起来只有一个数据库，其实有多个分区文件，比如我们要插入一条数据，不需要指定分区，MySQL会自动帮我们处理
Flink使用HiveCatalog可以通过批或者流的方式来处理Hive中的表。这就意味着Flink既可以作为Hive的一个批处理引擎，也可以通过流处理的方式来读写Hive中的表，从而为实时数仓的应用和流批一体的落地实践奠定了坚实的基础。本文将以Flink1.12为例，介绍Flink集成Hive的另外一个非常重要的方面——Hive维表JOIN(Temporal Table Join)与Flink读写Hive表的方式。以下是全文，希望本文对你有所帮助。
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