此前Apache Hudi社区一直有小伙伴询问能否使用Amazon Redshift（数仓）查询Hudi表，现在它终于来了。
参考资料：https://segment.com/blog/cultivating-your-data-lake/
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要是分区数比现有的分区数多的话,只能使用 ADD来添加分区数.下面就表示增加了6个分区数
这两种文件格式Hive都支持，但是有个缺点就是：用户要对文本文件中那些不需要作为分隔符处理的逗号或者制表符格外小心。
数据库起到了命名空间的作用，可以有效规避命名冲突的问题，也为后续的数据隔离提供了支撑。任何一张数据表，都必须归属在某个数据库之下。
数据库起到了命名空间的作用，可以有效规避命名冲突的问题，也为后续的数据隔离提供了支撑。任何一张数据表，都必须归属在某个数据库之下。创建数据库的完整语法如下所示：
Fayson 在前面的文章《Hive表字段Comment中文乱码》中，介绍了在Hive中如何解决表字段中文注释乱码的问题，为了完善上篇文档，本文整理Hive表所有与中文注释相关的属性项，包括表字段、分区、表名、视图中文乱码，同时包括对该问题的分析。
一、背景 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。 如果需要创建有分区的表，需要在create表的时候调用可选参数partitioned by，详见表创建的语法结构。 二、技术细节 一个表可以拥有一个或者多个分区，每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下。 表和列名不区分大小写。 分区是以字段的形式在表结构中存在，通过des
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。
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使用DESC EXTENDED table_name;命令查看Hash Clustering Table的Clustering属性，如下所示，Clustering属性将显示在Extended Info中：
Hive可以创建外部分区表。创建表的时候，分区要在建表语句中体现。建完之后，你不会在表中看到数据，需要进行分区添加，使用alter语句进行添加。然后数据才会显示。
通过这个 Node.js 和 MySQL 示例项目，我们将看看如何有效地处理 数十亿行 占用 数百GB 存储空间的数据。
1、命令行操作 （1）打印查询头，需要显示设置： set hive.cli.print.header=true; （2）加"--"，其后的都被认为是注释，但 CLI 不解析注释。带有注释的文件只能通过这种方式执行： hive -f script_name （3）-e后跟带引号的hive指令或者查询，-S去掉多余的输出： hive -S -e "select * FROM mytable LIMIT 3" > /tmp/myquery （4）遍历所有分区的查询将产生一个巨大的MapRe
因为生产环境的性能瓶颈，经过诊断，给出的结论是需要把几个表和索引放入keep pool,几个索引放入recycle pool. 其实放入keep pool 确实对于频繁访问的数据，而且数据量不大的情况下，性能有一定的改善。避免了大量的物理读。大家的大体感觉都是把表放入keep pool,其实在一定的情况下，把索引放入keep pool也有一定的道理，某些较大的索引，可能已经走了索引但是还是因为索引占用的数据块较多，段太大，还是会走大量的物理读，放入keep pool也有一定的改善。 至于recycle po
添加之后字段由于hive底层是文件和系列化的设计，因此查数据会发现新增的列在所有已有列的后面
在示例表插入两条记录，按分区规则，记录分别落在p_2018和p_2019分区。 可见，该表包含了一个.frm文件和4个.ibd文件，每个分区对应一个.ibd文件：
create table if not exists mydb.employees{
create table tableName(time INT,userid BIGINT,url STRING,ip STRING COMMENT 'IP Address of the User') COMMENT 'This is the tableName table' PARTITIONED BY (dt STRING,country String) CLUSTERED BY(userid) SORTED BY(time) INTO 32 BUCKETS ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '001' MAP KEYS TERMINATED BY '\003' STORED as SEQUENCEFILE;
当为应用程序的数据选择一个存储系统时，我们通常会选择一个最适合我们业务场景的存储系统。对于快速更新和实时分析工作较多的场景，我们可能希望使用Apache Kudu，但是对于低成本的大规模可伸缩性场景，我们可能希望使用HDFS。因此，需要一种解决方案使我们能够利用多个存储系统的最佳特性。本文介绍了如何使用Apache Impala的滑动窗口模式，操作存储在Apache Kudu和Apache HDFS中的数据，使用此模式，我们可以以对用户透明的方式获得多个存储层的所有优点。
Hive 中的视图和 RDBMS 中视图的概念一致，都是一组数据的逻辑表示，本质上就是一条 SELECT 语句的结果集。视图是纯粹的逻辑对象，没有关联的存储 (Hive 3.0.0 引入的物化视图除外)，当查询引用视图时，Hive 可以将视图的定义与查询结合起来，例如将查询中的过滤器推送到视图中。
在Oracle数据库中，什么是不可用索引（Unusable Indexes），哪些操作会导致索引变为不可用（unusable）即失效状态？
在ClickHouse中存在副本，主要作用是保证数据的高可用，副本不能防止数据误删这类操作，ClickHouse提供了多种数据备份的方法来防止数据误删。
秋天 autumn Hive表操作三（修改表） 注：大多数表属性可以通过ALTER TABLE语句来进行修改，这种操作会修改元数据，但不会修改数据本身 *表重命名 eg: ALTER TABLE app RENAME TO user; *增加、修改和删除表分区 --ALTER TABLE tablename ADD PARTITION ... 语句用于为表（通常是外部表）增加一个新的分区 eg: ALTER TABLE app ADD IF NOT EXISTS PARTITION (timetype=hour, clct_day='2018-07-26' ) LOCATION '/data/test/app/hour/'2018-07-26' ' PARTITION (timetype=hour, clct_day='2018-07-27' ) LOCATION '/data/test/app/hour/'2018-07-27' ' PARTITION (timetype=hour, clct_day='2018-07-28' ) LOCATION '/data/test/app/hour/'2018-07-28' ' ... ; --移动位置来修改某个分区的路径 eg: ALTER TABLE app PARTITION (timetype=hour, clct_day='2018-07-26' ) SET LOCATION '/home/data/app/hour/'2018-07-26' '; 这个命令不会将数据从旧的路线转移走，也不会删除旧的数据。 --删除分区 eg: ALTER TABLE app DROP IF EXISTS PARTITION (timetype=hour, clct_day='2018-07-26' ); 注：对于管理表，即使是使用ALTER TABLE...ADD PARTITION 语句增加的分区，分区内的数据也是会同时和元数据信息一起被删除的 对于外部表，分区内数据不会被删除 *修改列信息 --对某个字段进行重命名，并修改其位置、类型或者注释 eg: ALTER TABLE app CHANGE COLUMN hour time_h INT COMMENT 'THE hours part of the timestamp' AFTER uv; 注：即使字段名或者字段类型没有改变，也需要完全指定旧的字段名，并给出新的字段名及新的字段类型 此例子我们将字段转移到uv字段之后，如果要转移到第一个位置，只需要用FIRST关键字替代AFTER other_column子句即可 和通常一样，这个命令只会修改元数据信息，如过移动字段，那么数据也应和新的模式匹配 *增加列 --我们可以在分区字段前增加新字段到已有字段之后 eg:ALTER TABLE app ADD COLUMNS( appversion STRING COMMENT 'Application version', nettype STRING COMMENT 'logining application with nettype'); *删除或者替换列 --移除之前所有字段并重新指定了新字段 eg:ALTER TABLE app REPLACE COLUMNS( time int, name string, message string); 解析：这个语句实际上重命名了之前的hour字段并且从原表移除了字段pv,uv，增加了message字段，因为是ALTER语句，所以只有表的元数据信息
继承 org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF;
基本上来说传统关系型数据库(以 MySQL 为例)的 SQL 语句，ClickHouse 基本都支持， 这里不会从头讲解 SQL 语法只介绍 ClickHouse 与标准 SQL(MySQL)不一致的地方。
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随着互联网的发展，各方面的数据越来越多，从最近两年大数据越来越强的呼声中就可见一斑。 我们所做的项目虽算不上什么大项目，但是由于业务量的问题，数据也是相当的多。 数据一多，就很容易出现性能问题，而为了解决这个问题我们通常很容易想到集群、分片等。 但是在某些时候却不一定必须要用集群、分片，也可以适当的使用数据分区。
参考官网：https://clickhouse.tech/docs/zh/sql-reference/statements/create/，更多详细文档可以参考官网，强烈推荐。
1.1） CREATE TABLE 创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已经存在，则抛出异常；用户可以用 IF NOT EXISTS 选项来忽略这个异常。
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。
今天看到一个同事发了一封邮件，是关于分区的，他说目前某个表的分区需要添加，为了保险起见，让我先添加三年的。这里折射出几个问题。 1.如果没有这位开发同学提醒，我还真不知道哪个表的分区数据会有问题 2.添加三年的分区，这个对于DBA来说是一个体力活，哪怕写脚本也是，本身维护起来就比较纠结。 3.三年后的分区谁来维护，我不敢拍着胸脯说我来，我想开发的同学也不会很肯定能够记住这件事情。 4.历史数据的清理，在这方面来看，如果没有业务的确认，DBA清理就无从谈起，如果都不确定，就是按兵不动。这是分区的优点也是缺点。
HIVE中的表以及语法 一、HIVE的表 HIVE使用的功能性的表格分为四种：内部表、外部表、分区表、分桶表。 1、内部表、外部表 1．特点 创建hive表，经过检查发现TBLS表中，hive表的类型为MANAGED_TABLE，即所谓的内部表。 内部表的特点是，先有表后有数据，数据被上传到表对应的hdfs目录下进行管理。 其实内部表的流程和sql数据库的表流程是几乎一样的。 但是在真实开发中，很可能在hdfs中已经有了数据，希望通过hive直接使用这些数据作为表内容
关于分区表的move操作还是很值得深究的一个问题。如果分区表中含有lob字段，难度还会加大。 对于普通的表而言，做move操作室理所当然，oracle提供的方式很直接快捷。当然了这个命令也不是高可用的范畴。但是对于数据重组还是很方便快捷的。 一般来说，如果尝试对分区表进行move操作，会得到如下的错误警告。 SQL> alter table charge move tablespace large_data; alter table charge move tablespace large_data
在 MySQL 中， InnoDB存储引擎长期以来一直支持表空间的概念。在 MySQL 8.0 中，同一个分区表的所有分区必须使用相同的存储引擎。但是，也可以为同一 MySQL 服务器甚至同一数据库中的不同分区表使用不同的存储引擎。
前面几篇文章，我们介绍了MySQL的基础概念及逻辑架构。相信你现在应该有了自己的一套MySQL环境，接下来我们就可以开始练习MySQL了。本文将从MySQL最基础的语句出发，为你展示出创建及修改不同对象应该使用的标准语句。
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 hdfs 绝对路径：/user/hive/warehouse/mytest.db/ 下有一张表 test_001，建表语句如下：
truncate是删除数据操作，但他是DDL语句，不是delete这种DML语句，不会写redo和undo，不能rollback。
从使用场景来说，Clickhouse是个分析型数据库。这种场景下，数据一般是不变的，因此Clickhouse对update、delete的支持是比较弱的，实际上并不支持标准的update、delete操作。
存储引擎:可以看作是数据表存储数据的一种格式，不同的格式具有的特性也各不相同。 举例说明:只有InnoDB存储引擎支持事务、外键、行级锁等特性，而MyISAM则支持压缩机制等特性。 存储引擎的特点:本身是MySQL数据库服务器的底层组件之一，最大的特点是采用“可插拔”的存储引擎架构。 “可插拔”的理解:指的是对正在运行的MySQL服务器依然可根据实际需求使用特定语句加载（插入，INSTALL PLUGIN语句）或卸载（拔出，UNINSTALL PLUGIN语句）所需的存储引擎文件。
hive提供了一个动态分区功能，其可以基于查询参数的位置去推断分区的名称，从而建立分区。
这里使用Hadoop Catalog 来演示Spark 与Iceberg的DDL操作。
三个月前的一次生产环境数据库操作事故，至今仍然历历在目、难以忘怀。这次血与泪的教训需要被记录下来，鉴前毖后。这就是这篇迟来的教训总结的成文背景。
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。
在Oracle中，关键字NOLOGGING、APPEND和PARALLEL提高DML性能方面有什么差别？
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