GPDB分区表创建时有可能表名已存在,此时报错退出。但当分区表名超过64字符时,会进行截断,仅保留前63字符,此时就可能出现分区表名不同,截断后创建的分区表名相同从而创建失败的情况;还会出现分区表父表创建成功,但分区子表名创建失败,报表名已存在等错误导致创建失败。本文基于GreenPlum7.0分区表经典语法详细分析分区表名及分区子表名生成机制。
31.4. 限制 逻辑复制当前有下列限制或者缺失的功能。这些可能在未来的发行中解决。 数据库模式和DDL命令不会被复制。初始模式可以手工使用pg_dump --schema-only进行拷贝。后续的模式改变需要手工保持同步(不过值得注意的是,模式其实不需要在两端保持绝对相同)。当一个活跃的数据库中模式定义改变时,逻辑复制是鲁棒的:当模式在发布者上发生改变并且被复制的数据开始到达订阅者但却不适合表模式时,复制将报错,直至模式被更新。在很多情况下,可以通过先对订阅者应用额外的模式更改来避免间歇性的错误。 序列数
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。
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.
http://amitkapila16.blogspot.com/2021/07/logical-replication-of-in-progress.html
有时候刚开始设计的时候没考虑到数据归档。数据归档不是简单的导出delete。因为一般我们的数据库都是delete不释放空间。而我们一般数据库遇到空间不足,就不得不面对这个问题。当然也可以做碎片整理的空间回收。我不太喜欢这样,尤其大的表的时候。MySQL一旦超过100G的,在线环境我都不敢去做。Oracle的在线回收我做过20T的表,碎片800G,回收了一次做了55个小时(不停机)
好久没有给大家发面试题了,最近收集了一套Oracle的面试题,特地整理出来分享给大家,希望对你有帮助。
InterSystems SQL支持几个特性来优化InterSystems IRIS®数据平台的SQL性能。
表可以按range,hash,list分区,表分区后,其上的索引和普通表上的索引有所不同,Oracle对于分区表上的索引分为2类,即局部索引和全局索引,下面分别对这2种索引的特点和局限性做个总结。 局部索引local index
TRUNCATE TABLE命令从表中删除所有行,并重置所有表计数器。 可以直接截断表,也可以通过视图截断表。 通过视图截断表会受到删除要求和限制,如CREATE view中所述。
MySQL 8.0.21 版本已于昨日发布(dev.mysql.com),开始对一些术语如 Master / Slave 等做了替换。下面是来自官方团队对此版本的重点功能解读。
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。
搞懂AbstractFetcherThread的processPartitionData、truncate、buildFetch等方法,就掌握了拉取线程的处理逻辑。串联起这三个方法的doWork方法就能完整理解Follower副本应用拉取线程(即ReplicaFetcherThread线程),从Leader副本获取消息并处理的流程了。
今天讲一下文件系统,遇见过单个最大文件的问题,所以将此问题记录下来,希望对大家有用。
副本机制是Kafka实现数据高可靠性的基础:同一个分区下的多个副本分散在不同的Broker机器上,它们保存相同的消息数据以实现高可靠性。那如何确保所有副本上的数据一致性呢?最常见方案当属Leader/Follower备份机制(Leader/Follower Replication)。Kafka分区的:
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。
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。
我们使用 event_day 列作为分区列,建立3个分区: p201706, p201707, p201708
%SQLSTRING 将表达式转换为按(区分大小写)字符串排序的格式。 %SQLSTRING 从字符串中去除尾随空格(空格、制表符等),然后在字符串的开头添加一个前导空格。这个附加的空格强制将 NULL 和数值作为字符串进行整理。从数字中删除前导零和尾随零。
索引按照是否分区可以分为分区索引(Partitioned Indexes)和非分区索引(NonPartitioned Indexes),如下图所示:
高可用是很多分布式系统中必备的特征之一,Kafka 日志的高可用是通过基于 leader-follower 的多副本同步实现的,每个分区下有多个副本,其中只有一个是 leader 副本,提供发送和消费消息,其余都是 follower 副本,不断地发送 fetch 请求给 leader 副本以同步消息,如果 leader 在整个集群运行过程中不发生故障,follower 副本不会起到任何作用,问题就在于任何系统都不能保证其稳定运行,当 leader 副本所在的 broker 崩溃之后,其中一个 follower 副本就会成为该分区下新的 leader 副本,那么问题来了,在选为新的 leader 副本时,会导致消息丢失或者离散吗?Kafka 是如何解决 leader 副本变更时消息不会出错?以及 leader 与 follower 副本之间的数据同步是如何进行的?带着这几个问题,我们接着往下看,一起揭开 Kafka 水印备份的神秘面纱。
7、 不要随便执行 chown (chmod) –R (UNIX/Linux) 13
本文包含 Citus 提供的用户定义函数的参考信息。这些函数有助于为 Citus 提供除标准 SQL 命令之外的其他分布式功能。
%SQLUPPER 将表达式转换为排序为(不区分大小写)大写字符串的格式。 %SQLUPPER 将所有字母字符转换为大写,从字符串中去除尾随空格(空格、制表符等),然后在字符串开头添加一个前导空格。这个附加的空格会导致 NULL 和数值被整理为字符串。
高可用是很多分布式系统中必备的特征之一,Kafka 日志的高可用是通过基于 leader-follower 的多副本同步实现的,每个分区下有多个副本,其中只有一个是 leader 副本,提供发送和消费消息,其余都是 follower 副本,不断地发送 fetch 请求给 leader 副本以同步消息,如果 leader 在整个集群运行过程中不发生故障,follower 副本不会起到任何作用,问题就在于任何系统都不能保证其稳定运行,当 leader 副本所在的 broker 崩溃之后,其中一个 followe
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。
第13章 数据库索引选项 练习 13.1 调查你当前使用的DBMS版本关于索引的限制和高级选项。 .索引行压缩与异常情况 MySQL支持 Oracle支持 MySQL使用NULL值实现索引行压缩。但不推荐在实际中使用NULL来代替一个特定的值,因为从长远来看,这可能会导致应用系统错误。
对于Greenplum Database 4.2及更高版本,gptransfer实用程序
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。
Kafka中的事务可以使应用程序将消费消息、生产消息、提交消费位移当作原子操作来处理,同时成功或失败,即使该生产或消费会跨多个分区。
静态分区与动态分区的主要区别在于静态分区是手动指定,而动态分区是通过数据来进行判断。详细来说,静态分区的列实在编译时期,通过用户传递来决定的;动态分区只有在SQL执行时才能决定。不难看出,Hive分区主要是以缩小数据查询范围,提高查询速度和性能的。
select * from tableName where 分区字段=分区 limit 10;
mysql支持的分区类型包括Range、List、Hash、Key,其中Range比较常用:
导读:DDL操作是否会导致索引失效的原则上是看是否引起数据发生变化,如果分区的数据发生了改变,则索引需要失效才能保证结果的准确性,如果数据没有发生变化,则索引的状态不会变为UNUSABLE。
上一篇介绍了使用sql将流式数据写入文件系统,这次我们来介绍下使用sql将文件写入hive,对于如果想写入已经存在的hive表,则至少需要添加以下两个属性. 写入hive底层还是和写入文件系统一样的,所以对于其他具体的配置参考上一篇.
深度神经网络(DNN)已经极大推升了机器学习(ML)/人工智能(AI)在许多不同任务中的性能,并由此带来了许多我们日常生活中所见的成熟应用。经典案例包括图像目标识别(Krizhevsky et al., 2012; Szegedy et al., 2014)、语音识别(Hinton et al., 2012; Sainath et al., 2013)、统计机器翻译(Devlin et al., 2014; Sutskever et al., 2014; Bahdanau et al., 2015)和掌握围棋(Silver et al., 2016)。
我们希望根据 timestamp 的日期进行分区, id 作为主键. 由于分区键必须是主键, 所以我们将 timestamp 加入主键中.
在机器学习中,几乎无人不知无人不晓L1正则与L2正则,L1正则与L2正则都有参数控制的作用,对模型起到约束的作用,防止过拟合。但是L1正则与L2正则也有区别,L1正则更容易产生稀疏解,使得某些参数等于0,而L2正则却没有这样的优势,只能使得参数趋近于0。利用这样的优势可以使得L1具有特征选择的作用,若某些特征的系数为0表示该维特征对于模型没什么作用,故此可以丢弃。
死锁是指两个或多个事务在同一资源上相互占用,并请求锁定对方的资源,从而导致恶性循环的现象。
作为一款开源软件,MySQL除了在源代码方面进行开源,在其他方面也是做得十分到位。例如文档,在线手册,工作日志,bug系统等等。今天在这里为大家介绍一下MySQL的worklog。
很多的时候,在Presto上对数据库跨库查询,例如Mysql数据库。这个时候Presto的做法是从MySQL数据库端拉取最基本的数据,然后再去做进一步的处理,例如统计等聚合操作。
经过上次 Kafka 日志集群某节点重启失败导致某个主题分区不可用的事故之后,这篇文章专门对分区不可用进行故障重现,并给出我的一些骚操作来尽量减少数据的丢失。
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。
前段时间,客户反馈 Zabbix 实例的 history_str 表数据量很大,导致磁盘空间使用率较高,想要清理该表,咨询是否有好的建议。想着正好最近学习了相关的知识点,正好可以检验一下学习成果,经过实践的检验,最终考试合格,客户也比较满意,于是便有了此文。
如果 OLAP 表没有更新类型的字段,将表的数据分桶模式设置为 RANDOM,则可以避免严重的数据倾斜(数据在导入表对应的分区的时候,单次导入作业每个 batch 的数据将随机选择一个tablet进行写入),分桶模式设置为RANDOM只需要建表是设置如下:
CSS(层叠样式表)是一个强大的工具,可以让开发人员设计出漂亮的网页。在今天这篇本文章中,我们将分享10个 CSS 高级技巧,它们可以将你的网页设计技能提升到一个新的水平。
所以说,当公司业务有跨库分析时(一般情况是,业务数据库分布在各个部门),一些数据需要配合其他部门的数据进行关联查询,这个时候可以考虑Presto。但是目前,对于MySQL统计查询在性能上有瓶颈。可考虑将数据按时间段归档到HDFS中,以提高统计效率。
墨墨导读:本文来自墨天轮用户投稿,详细描述Oracle分区表之创建维护分区表索引的步骤。
备份InnoDB的表时,可以使用可移动表空间执行部分备份,可以备份单独的表,也可以备份具有相同业务功能的多个表。
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