MySQL分区 是一种数据库优化的技术，它允许将一个大的表、索引或其子集分割成多个较小的、更易于管理的片段，这些片段称为“分区”。每个分区都可以独立于其他分区进行存储、备份、索引和其他操作。这种技术主要是为了改善大型数据库表的查询性能、维护的方便性以及数据管理效率。
美国时间 2018年4月19日，苹果公司宣布开源FoundationDB。FoundationDB 本来是一个开源项目，于2015年被苹果收购以后，其代码从GitHub上删除进入闭源代状态，直到苹果宣布重新开源。
DynamoDB 属于AWS 专有的 NoSQL 数据库服务。其实和Mongod类似。
DynamoDB 是 AWS 独有的完全托管的 NoSQL Database。它的思想来源于 Amazon 2007 年发表的一篇论文：Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store。在这篇论文里，Amazon 介绍了如何使用 Commodity Hardware 来打造高可用、高弹性的数据存储。想要理解 DynamoDB，首先要理解 Consistent Hashing。Consistent Hashing 的原理如下图所示：
但是如果是分区表的话，表数据就会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由多个cpu进行处理。这样文件的大小随着拆分而减小，还得到硬件系统的加强，自然对我们操作数据是大大有利的。
数据库分区是一种物理数据库设计技术。虽然分区技术可以实现很多效果，但其主要目的是为了在特定的SQL操作中减少数据读写的总量以缩减sql语句的响应时间，同时对于应用来说分区完全是透明的。
Table Partition 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。相信对有关系型数据库使用背景的用户来说可能并不陌生。
常见的存储引擎有MyISAM,InnoDB,MEMORY,MERGE.今天我们就分别介绍一下,
了解如何在你的系统设计中使用Dynamo系列、AWS DynamoDB、Cassandra和SimpleDB ◆ 在我们开始之前的快速介绍 早在2004年，亚马逊正在运行一个大型的分布式Oracle数据库集群。想象一下，大量的服务器，运行大量笨重的闭源专有软件，并没有真正关注规模和可用性。他们在当时的规模下挑战了商业数据库的极限。 重要的是要了解这是个不同的时代。分布式系统并不常见，关系型数据库是唯一的主要OLTP数据库，最重要的是，当时没有足够的人或数据在线。 看到互联网在过去十年或二十年里的爆炸性
Pin，关注 RPC、Service Mesh、Serverless 等云原生技术。
Oracle 数据库是一种功能强大的关系型数据库管理系统，但在处理大量数据时，性能问题可能会成为一个挑战。为了提高数据库的响应速度和效率，我们可以采取一系列的优化措施。本文将重点介绍表分区技术，以提升 Oracle 数据库的性能。
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。
◆ ClickHouse概念 clickhouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)，由俄罗斯最大的搜索公司Yandex开发，于2016年开源，采用c++开发。 ◆ OLAP 和 OLTP 这两个概念 OLAP（On-Line Analytical Processing）：联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing),仓库型数据库，主要是读取数据，做复杂数据分析（多维），侧重技术决策支持，提供直观简单的结果,开源OLAP引擎包含Hive、Sp
传统数仓的组织架构是针对离线数据的OLAP（联机事务分析）需求设计的，常用的导入数据方式为采用sqoop或spark定时作业逐批将业务库数据导入数仓。随着数据分析对实时性要求的不断提高，按小时、甚至分钟级的数据同步越来越普遍。由此展开了基于spark/flink流处理机制的（准）实时同步系统的开发。
前面通过 一文了解ClickHouse 介绍过ClickHouse，特性，结构，使用场景。自己并未完全深入学习clickhouse，因为公司打算小范围使用ClickHouse，所以有必要深入学习之。本文了解 Clickhouse 的分区感念 和 分区合并规则。
查看与配置集群、存储数据和编写查询相关的某些性能调优指南，以便您可以保护集群和相关服务、自动扩展资源以处理查询等。
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。
在数据库技术的发展历程中，随着数据量的不断增长和业务需求的日益复杂，如何高效地存储、查询和处理数据成为了关键挑战。OceanBase作为一款高性能、高可用的分布式关系数据库，通过其独特的分区机制，为这一挑战提供了有力的解决方案。
Cloudera Runtime（CR）服务包括Hive和Hive Metastore。Hive服务基于Apache Hive 3.x（基于SQL的数据仓库系统）。Hive 3.x与以前版本相比的增强功能可以提高查询性能并符合Internet法规。
MySQL从5.1版本开始支持分区的功能。分区是指根据一定的规则，数据库把一个表分解成多个更小的、更容易管理的部分。就访问数据库的应用而言，逻辑上只有一个表或一个索引，但是实际上这个表可能由数十个物理分区对象组成，每个分区都是一个独立的对象，可以独自处理，可以作为表的一部分进行处理。分区对应用来说是完全透明的，不影响应用的业务逻辑。 MySQL分区的优点主要包括以下4个方面： 和单个磁盘或者文件系统分区相比，可以存储更多数据。 优化查询：在Where子句中包含分区条件时，可以只扫描必要的一个或多个分区来
概述 无论何时对基础数据执行插入、更新或删除操作，SQL Server 数据库引擎都会自动维护索引。随着时间的推移，这些修改可能会导致索引中的信息分散在数据库中（含有碎片）。当索引包含的页中的逻辑排序（基于键值）与数据文件中的物理排序不匹配时，就存在碎片。碎片非常多的索引可能会降低查询性能，导致应用程序响应缓慢，所以在日常的维护工作当中就需要对索引进行检查对那些填充度很低碎片量大的索引进行重新生成或重新组织，但是在这个过程也需要注意一些小的细节，否则会产生错误。 正文 语法内容载自SQL Server联机
在ClickHouse的整个体系里面，MergeTree表引擎绝对是一等公民，使用ClickHouse就是在使用MergeTree，这种说法一点也不为过。
Linux,Docker,MySQLCommunity8.0.31,InnoDB。
前言：分区是指根据一定的规则，数据库把一个表分解成多个更小的，更容易管理的部分。分区对应用来说是完全透明的，不影响应用的业务逻辑。
首先要先介绍一下InnoDB逻辑存储结构和区的概念，它的所有数据都被逻辑地存放在表空间，表空间又由段，区，页组成。
CQL是Cassandra提供的接近SQL的模型，因为数据包含在行列的表中，CQL中的表，行，列的定义与SQL是相同的。
Range分区是应用范围比较广的表分区方式，它是以列的值的范围来做为分区的划分条件，将记录存放到列值所在的range分区中。
3.1.2 表分区，索引分区 （优化①粗略的进行了表分区，优化②为精确数据分区）
就访问数据库的应用而言，逻辑上只有一个表或一个索引，但是实际上这个表可能由数10个物理分区对象组成，每个分区都是一个独立的对象，可以独自处理，可以作为表的一部分进行处理。
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
ClickHouse 是一个用于联机分析处理（OLAP）的列式数据库管理系统（Columnar DBMS）。
有时，在 InfiniBand Fabric网络（即通过电缆物理连接到交换机和路由器的一组终端节点）内，需要在特定节点之间提供隔离并创建只有它们才能通信的“虚拟Fabric”。 在以太网中，这称为虚拟 LAN (VLAN)，它定义了广播域。 但是，InfiniBand 不支持广播，因此它仅提供虚拟隔离。 这称为分区。 而且它比VLAN还要强大一点点
Apache Hudi除了支持insert和upsert外，还支持bulk_insert操作将数据摄入Hudi表，对于bulk_insert操作有不同的使用模式，本篇博客将阐述bulk_insert不同的模式以及与其他操作的比较。
简单来说，微服务架构就是把传统的一个单体应用以一套"小服务"的方式进行开发，这些"小服务"可以运行在不同机器上，它们在自己的进程中运行，"小服务"之间可以通过像是 HTTP API 这样的轻量级的机制进行通信,这些"小服务"紧紧围绕项目的业务需求开发，同时，它们是以业务边界进行划分成独立的微服务。这些微服务看似独立又像是一个整体，构成了一个业务集群。
CREATE TABLE IF NOT EXISTS salgrade2 ( GRADE int, LOSAL int, HISAL int ) partitioned by (day string) row format delimited fields terminated by '\t' location '/data/inner/ODS/01/salgrade2';
表引擎是ClickHouse设计实现中的一大特色。可以说，是表引擎决定了一张数据表最终的“性格”，比如数据表拥有何种特性、数据以何种形式被存储以及如何被加载。ClickHouse拥有非常庞大的表引擎体系，截至本书完成时，其共拥有合并树、外部存储、内存、文件、接口和其他6大类20多种表引擎。而在这众多的表引擎中，又属合并树（MergeTree）表引擎及其家族系列(*MergeTree)最为强大，在生产环境的绝大部分场景中，都会使用此系列的表引擎。因为只有合并树系列的表引擎才支持主键索引、数据分区、数据副本和数据采样这些特性，同时也只有此系列的表引擎支持ALTER相关操作。合并树家族自身也拥有多种表引擎的变种。其中MergeTree作为家族中最基础的表引擎，提供了主键索引、数据分区、数据副本和数据采样等基本能力，而家族中其他的表引擎则在MergeTree的基础之上各有所长。例如ReplacingMergeTree表引擎具有删除重复数据的特性，而SummingMergeTree表引擎则会按照排序键自动聚合数据。如果给合并树系列的表引擎加上Replicated前缀，又会得到一组支持数据副本的表引擎，例如ReplicatedMergeTree、ReplicatedReplacingMergeTree、ReplicatedSummingMergeTree等。合并树表引擎家族如图所示：
MergeTree的分区目录和传统意义上其他数据库有所不同。MergeTree的分区目录并不是在数据表被创建之后就存在的，而是在数据写入过程中被创建的。也就是说如果一张数据表没有任何数据，那么也不会有任何分区目录存在。MergeTree的分区目录伴随着每一批数据的写入（一次INSERT语句），MergeTree都会生成一批新的分区目录。即便不同批次写入的数据属于相同分区，也会生成不同的分区目录。也就是说，对于同一个分区而言，也会存在多个分区目录的情况。在之后的某个时刻（写入后的10～15分钟，也可以手动执行optimize查询语句），ClickHouse会通过后台任务再将属于相同分区的多个目录合并成一个新的目录。已经存在的旧分区目录并不会立即被删除，而是在之后的某个时刻通过后台任务被删除（默认8分钟）。
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。
本文主要介绍什么是 DB2 数据库分区，为什么采用数据库分区，并以 Balanced Warehouse E7100 为例介绍数据库分区管理的基本方法及应用实践。
普通索引：(index) 对关键字没有要求，如果一个索引在多个字段提取关键字，称为复合索引
就访问数据库的应用程序而言，逻辑上只有一个表或者一个索引，但是实际上这个表可能由数十个物理分区对象组成，每个分区都是一个独立的对象，可以独自处理，可以作为表的一部分进行处理。
从 PrestoDB 0.275 版本开始，用户现在可以利用原生 Hudi 连接器来查询 Hudi 表。它与 Hive 连接器中的 Hudi 支持相当。要了解有关连接器使用的更多信息，请查看 prestodb 文档[1]。
Apache kafka is a distributed streaming platform，官方定义 kafka 是一个分布式流式计算平台 。而在大部分企业开发人员中，都是把 kafka 当成消息系统使用，它是一个分布式消息队列，但是很少会使用 kafka 的流式计算。它有四个关键概念：
我们知道传统的OLTP数据库一般都具有索引和表分区的功能，通过表分区能够在特定的区域检索数据，减少扫描成本，在一定程度上提高查询效率，我们还可以通过建立索引进一步提升查询效率。在Hive数仓中也有索引和分区的概念。
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。
在MapReduce程序的开发过程中，往往需要用到FileInputFormat与TextInputFormat，我们会发现TextInputFormat这个类继承自FileInputFormat，FileInputFormat这个类继承自InputFormat，InputFormat这个类会将文件file按照逻辑进行划分，划分成的每一个split切片将会被分配给一个Mapper任务,文件先被切分成split块，而后每一个split切片对应一个Mapper任务
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.
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