在上篇Vertica 分区表设计中，已经提过了Vertica的分区表创建和分区删除，但举例上并不系统， 本篇文章将系统的对分区表设计及后续的删除分区进行讲解。
实际存储在磁盘上的是projection。 当创建一张表，没有创建projection时，那么插入数据的时候会自动创建一个默认的projection。如果运行中发现projection不合适，可以运行dbd进行优化，得出一些建议，参考来重建projection。
介绍论文《The Vertica Analytic Database: C-Store 7 Years Later》，配图是官网找的，这句话挺好：目标从第一行代码开始。本文介绍 Vertica 的论文，来自 VLDB 2012。Vertica 是学术系统转型成一个商业产品的成功案例。
今天聊聊一种列式数据库，基于 MPP 和真正列式数据库技术，创建了面向大数据实时分析的全新架构：Vertica
众所周知，文明的发展离不开信息的积累，而任何东西的积累离不开存储。因此，信息存储是文明发展的重要环节，从某种意义上讲，甚至可以说是人类迈入文明社会的标志之一。在历史上，人类曾经创造过很多信息存储的方法。我们一起来看下存储发展历程。
本文演示了使用外部表集成 Vertica 和 Apache Hudi。在演示中我们使用 Spark 上的 Apache Hudi 将数据摄取到 S3 中，并使用 Vertica 外部表访问这些数据。
传统的关系型数据库，如 Oracle、DB2、MySQL、SQL SERVER 等采用行式存储法(Row-based)，在基于行式存储的数据库中， 数据是按照行数据为基础逻辑存储单元进行存储的， 一行中的数据在存储介质中以连续存储形式存在。
需求：在Vertica数据库上建表，表结构来源于原Oracle数据库，故需要转换成Vertica数据库库表结构。
PARTITION BY (date_part('doy', t_jingyu.col3));
为了更精准更有效的解决实际项目中遇到的问题，以后所有问题请按照对应问题分类的模板格式来提交问题。
需求：搭建Vertica数据库3节点的测试环境，建立测试用户，建表，测试数据入库。
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。
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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.
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。
2020年下半年在OLAP领域有一匹黑马以席卷之势进入大数据开发者的领域，它就是ClickHouse。在2019年小编也曾介绍过ClickHouse，大家可以参考这里进行入门：
ClickHouse全称是Click Stream,Data Warehouse，简称ClickHouse就是基于页面的点击事件流，面向数据仓库进行OLAP分析。ClickHouse是一款开源的数据分析数据库，由战斗民族俄罗斯Yandex公司研发的，Yandex是做搜索引擎的，就类似于Google，百度等。我们都知道搜索引擎的营收主要来源于流量和广告业务，所以搜索引擎公司会着重分析用户网路流量，像Google有Anlytics，百度有百度统计，那么Yandex就对应于Yandex.Metrica。ClickHouse就是在Yandex.Metrica下产生的技术。
我们使用 event_day 列作为分区列，建立3个分区: p201706, p201707, p201708
Linux,Docker,MySQLCommunity8.0.31,InnoDB。
自5.1开始对分区(Partition)有支持，一张表最多1024个分区 查询分区数据： SELECT * from table PARTITION(p0) 水平分区（根据列属性按行分） 举个简单例子：一个包含十年发票记录的表可以被分区为十个不同的分区，每个分区包含的是其中一年的记录。 垂直分区（按列分） 举个简单例子：一个包含了大text和BLOB列的表，这些text和BLOB列又不经常被访问，这时候就要把这些不经常使用的text和BLOB了划分到另一个分区，在保证它们数据相关性的同时还能提高访问速
编辑部原创 编译：wally21st、 西西 未经允许，不得转载 对于一些私募、投资机构和个人来说，量化投资研究、回测离不开数据的支持。当数据量达到一定数量，如A股所有频率和种类的数据等等。这时候需要的是对数据有效的储存和管理。今年6月才开源的数据库ClickHouse，为我们提供了福音。ClickHouse来自俄罗斯，又是刚刚开源，社区也是俄语为主。因此，大家对它并不是很熟悉，用的人也不是很多。 我们对比一下他的速度 一个字 快 上面是100M数据集的跑分结果：ClickHouse 比 Ver
MySQL的分区表没有禁止NULL值作为分区表达式的值，无论它是列值还是用户提供的表达式的值，需要记住NULL值不是数字。MySQL的分区实现中将NULL视为小于任何非NULL值，与order by类似。
1. 什么是表分区 2. 分区的两种方式 2.1 水平切分 2.2 垂直切分 3. 为什么需要表分区 4. 分区实践 4.1 RANGE 分区 4.2 LIST 分区 4.3 HASH 分区 4.4 KEY 分区 4.5 COLUMNS 分区 5. 常见分区命令 6. 小结 松哥之前写过文章跟大家介绍过用 MyCat 实现 MySQL 的分库分表，不知道有没有小伙伴研究过，MySQL 其实也自带了分区功能，我们可以创建一个带有分区的表，而且不需要借助任何外部工具，今天我们就一起来看看。 1. 什么是表分区
create table test_head(id int primary key) distributed by (id);
大多数数据库系统存储一组数据记录，这些记录由表中的列和行组成。字段是列和行的交集：某种类型的单个值。
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
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。
分区就是将表的数据按照特定规则存放在不同的区域，也就是将表的数据文件分割成多个小块，在查询数据的时候，只要知道数据数据存储在哪些区域，然后直接在对应的区域进行查询，不需要对表数据进行全部的查询，提高查询的性能。同时，如果表数据特别大，一个磁盘磁盘放不下时，我们也可以将数据分配到不同的磁盘去，解决存储瓶颈的问题，利用多个磁盘，也能够提高磁盘的IO效率，提高数据库的性能。常见的分区类型有：Range分区、List分区、Hash分区、Key分区：
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
2. 常规方式启动宕机节点失败 [常规方式启动宕机节点](http://www.cnblogs.com/jyzhao/p/3855601.html)失败，瞬间返回主界面，查询到报错如下：
范围分区是根据数据库表中某一字段的值的范围来划分分区，例如：user表过于庞大时，将user表根据一周7天分成7个分区。
List 适合与有固定取值的列，支持复合分区 有限的分区，插入记录在这一列的值不在List中，则数据丢失 一般只针对某一列
1、因为任何有业务含义的列都有改变的可能性,主键一旦带上了业务含义，那么主键就有可能发生变更。主键一旦发生变更，该数据在磁盘上的存储位置就会发生变更，有可能会引发页分裂，产生空间碎片。
很多时候，对于某张表有大量的 delete 删除操作，但是发现空间并未释放，这是高水位未下降的原因，何为“高水位线”大概就是定义为 Oracle 段中已使用和未使用空间之间的分界。大量删除操作会导致表的碎片过多，从而影响性能，检查表的碎片率一般使用存储过程 SPACE_USAGE 程序。下面详细介绍一下 SPACE_USAGE 程序。
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。
根据数据库组专家对to_date的说明，我创建job后并没有马上执行，于是手动运行了一次，
该文介绍了MySQL中表分区功能的使用，包括RANGE分区、LIST分区、HASH分区、KEY分区以及分区表的操作和优化。针对不同的分区类型，介绍了不同的应用场景和优缺点。同时，还提供了一些分区表SQL操作优化的建议。
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）：
随着MySQL越来越流行，Mysql里面的保存的数据也越来越大。在日常的工作中，我们经常遇到一张表里面保存了上亿甚至过十亿的记录。这些表里面保存了大量的历史记录。 对于这些历史数据的清理是一个非常头疼事情，由于所有的数据都一个普通的表里。所以只能是启用一个或多个带where条件的delete语句去删除（一般where条件是时间）。 这对数据库的造成了很大压力。即使我们把这些删除了，但底层的数据文件并没有变小。面对这类问题，最有效的方法就是在使用分区表。最常见的分区方法就是按照时间进行分区。 分区一个最大的优点就是可以非常高效的进行历史数据的清理。
随着MySQL越来越流行，Mysql里面的保存的数据也越来越大。在日常的工作中，我们经常遇到一张表里面保存了上亿甚至过十亿的记录。这些表里面保存了大量的历史记录。对于这些历史数据的清理是一个非常头疼事情，由于所有的数据都一个普通的表里。所以只能是启用一个或多个带where条件的delete语句去删除（一般where条件是时间）。这对数据库的造成了很大压力。即使我们把这些删除了，但底层的数据文件并没有变小。面对这类问题，最有效的方法就是在使用分区表。最常见的分区方法就是按照时间进行分区。分区一个最大的优点就是可以非常高效的进行历史数据的清理。
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。
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。
之前林仕鼎曾整理过系统架构领域的学习资料，这几天Spark核心团队成员辛湜（Reynold Xin）公开了他整理的一份数据库学习资料列表，Hacker News上引起了不少讨论。其中的评述文字也很有价值，简要编译如下。大家对这个列表如有补充，请评论。 基础与算法 The Five-Minute Rule Ten Years Later, and Other Computer Storage Rules of Thumb (1997): 此文与十年前的原始论文解释了一个量化公式，用来计算数据页是否应该缓存在内
此表分区是两个案例，根据某个字段的值的大小范围进行分区或者根据时间范围进行分区
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