分区是一种根据“分区列”（partition column）的值对表进行粗略划分的机制。Hive中每个分区对应着表很多的子目录，将所有的数据按照分区列放入到不同的子目录中去。 为什么要分区？...每一个子目录包含了分区对应的列名和每一列的值。但是由于HDFS并不支持大量的子目录，这也给分区的使用带来了限制。我们有必要对表中的分区数量进行预估，从而避免因为分区数量过大带来一系列问题。...二、分桶（桶表） 简介 桶是通过对指定列进行哈希计算来实现的，通过哈希值将一个列名下的数据切分为一组桶，并使每个桶对应于该列名下的一个存储文件。 为什么要分桶？...注意，hive使用对分桶所用的值进行hash，并用hash结果除以桶的个数做取余运算的方式来分桶，保证了每个桶中都有数据，但每个桶中的数据条数不一定相等。...其次两者的另一个区别就是分桶是对应不同的文件（细粒度），分区是对应不同的文件夹（粗粒度）。 注意：普通表（外部表、内部表）、分区表这三个都是对应HDFS上的目录，桶表对应是目录里的文件
在上一篇关于DBus的文章（#DBus# 数据库表结构变更处理方案）中，我们主要介绍了在DBus的设计中，表结构变更及其带来的各种问题是如何处理的。...本文则是从数据分片的角度出发，具体介绍DBus在数据采集的过程中，运用了什么样的分片策略和分片原理，以及过程中遇到的问题及解决方案。...根据选定的分片列，对数据进行拆片，确定每片数据的上下界，然后根据每片上下界，以6~8左右的并发度，进行数据拉取。（6~8左右的并发度是经大量测试获得的经验值。...如果没有找到任何合适的列作为分片列，则不分片，所有数据作一片进行拉取（无法享受并发拉取带来的效率提升）。...解决字符集乱码问题后，能正常拉取数据，但总数不对。
因此，计算结果是上一个月的值。 参数 OFFSET 第二个参数必须是表。 OFFSET 第三个参数必须是列引用。 OFFSET 第二个参数所计算的表必须与第三个参数的列引用有关系。...（可以用 ALL 族函数清除筛选） OFFSET 的第三个参数必须是列引用，记作 BaseTable [C]，且出现在表 T 中，并按此列引用进行排序。...注意 从操作数据的角度，让我们来简化理解 OFFSET 的意义。 第一步，我们需要在数据模型中取数。 第二步，取到的数不着急直接拿出来。 第三步，先偏移一下再取出来。...也就是说，OFFSET 实现了在取数时实现偏移。由于 OFFSET 取出的数形成表，因此可以覆盖外部已经存在的筛选上下文。 也就是说，OFFSET 实现了取数构表过程中，在取数后偏移后再构表返回。...注意：由于 ORDERBY 中的内容必须是列引用，因此，对表的排序只能是预先定义好的位置，而不能根据度量值动态排序。
什么是Apache Hudi Apache Hudi是一个存储抽象框架，可帮助组织构建和管理PB级数据湖，通过使用upsert和增量拉取等原语，Hudi将流式处理带到了类似批处理的大数据中。...Hudi的两个最广泛使用的功能是upserts和增量拉取，它使用户能够捕获变更数据并将其应用于数据湖，为了实现这一点，Hudi提供了可插拔索引机制，以及自定义索引实现。...快照查询是从给定的提交或压缩操作开始对表进行"快照"的请求。利用快照查询时，写时复制表类型仅暴露最新文件片中的基本/列文件，并且与非Hudi表相比，可保证相同的列查询性能。...读时合并"部署模型包括三个独立的作业，其中包括一个摄取作业，包括由插入、更新和删除组成的新数据，一个次要的压缩作业，以异步方式主动地压缩少量最新分区的更新/删除内容，以及一个主要的压缩作业，该作业会缓慢稳定地压缩大量旧分区中的更新...这些作业中的每一个作业都以不同的频率运行，次要作业和提取作业的运行频率比主要作业要高，以确保其最新分区中的数据以列格式快速可用。
) 例如，以下查询将从每个输入 InputSplit 中取前10行： SELECT * FROM source TABLESAMPLE(10 ROWS); 因此如果有20个 InputSplit 就会输出...TABLESAMPLE 子句可以添加到任意表中的 FROM 子句中。桶从1开始编号。colname 表明在哪一列上对表的每一行进行抽样。...colname 可以是表中的非分区列，也可以使用 rand() 表明在整行上抽样而不是在单个列上。表中的行在 colname 上进行分桶，并随机分桶到编号为1到y的桶上。返回属于第x个桶的行。...如果 TABLESAMPLE子 句中指定的列与 CLUSTERED BY 子句中的列匹配，则 TABLESAMPLE 仅扫描表中所需的哈希分区。...另一个例子: TABLESAMPLE(BUCKET 3 OUT OF 64 ON id) 会返回第三个簇的一半，因为每个桶将由（32/64）= 1/2个簇组成。
分为三个部分： 日志抽取模块 增量转换模块 全量拉取模块 1.1 日志抽取模块（Extractor） mysql 日志抽取模块由两部分构成： canal server：负责从mysql中抽取增量日志。...监控数据：分发模块和转换模块都会响应心跳event，统计每一张表在两次心跳中的数据和延时情况，发送到statistic作为监控数据使用。...因为mysql innDB的主键列与数据存储顺序一致。 2)实际拉取 每个分片代表一个小任务，由拉取转换模块通过多个并发度的方式连接slave从库进行拉取。...全量拉取对源端数据库是有一定压力的，我们做法是： 从slave从库拉取数据 控制并发度6~8 推荐在业务低峰期进行 全量拉取不是经常发生的，一般做初始化拉取一次，或者在某种情况下需要全量时可以触发一次。...每一条“日志源-目标”线，中间数据经过的规则处理用户根据自己的需求来自由定义。最终输出的数据是结构化的，即：有schema约束，可以理解为类似数据库中的表。 所谓规则，在DBUS中，即“规则算子”。
update用于更改表中某一行或者多行的数据，值得注意的是，在使用update对表中数据进行更新的时候，如果不跟上where子句进行数据筛选的话，则update会对表中所有的行进行某一列字段值的更新，因为...如果要一长串的显示信息，则可以使用concat将列字段和其他字符串连接在一起，然后进行select显示 replace可以在第一个参数中查找第二个参数的位置，查找到后用第三个参数进行替换。...substring可以用来截取子串，第一个参数代表要被截取的string，第二个参数代表从哪个下标位置开始截取，第三个参数代表截取的长度。...3.数学函数 abs用于求绝对值，bin可以求出数的二进制表示，hex求出十六进制表示形式，conv用于将第一个参数从第二个参数所代表的进制转换为第三个参数所代表的进制形式。...mod用于取模，除了正整数能取模之外，负数也可以取模，负数取模从形式上来看分两种情况，一种是第一个参数是负数，一种是第二个参数是负数，但实际计算的时候，我们可以通过扩大第二个参数整数倍的方式然后再加上一个数等于第一个参数
2、MySQL分表 分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表，每个表都对应三个文件，MYD数据文件，.MYI索引文件，.frm表结构文件。...将单个数据库表进行拆分，拆分成多个数据表，然后用户访问的时候，根据一定的算法(如用hash的方式，也可以用求余(取模)的方式)，让用户访问不同的表，这样数据分散到多个数据表中，减少了单个数据表的访问压力...每个子表都有自已独立的相关表文件，而主表只是一个壳，并没有完整的相关表文件，当确定主表中可以查到的数据和分表之前查到的数据完全一致时，就可以将原来的表删除了，之后对表的读写操作，都可以对分表后的主表进行...分区主要有以下两种形式： 水平分区：这种形式分区是对表的行进行分区，所有在表中定义的列在每个数据集中都能找到，所以表的特性依然得以保持。...垂直分区：这种分区方式一般来说是通过对表的垂直划分来减少目标表的宽度，使某些特定的列被划分到特定的分区，每个分区都包含了其中的列所对应的行。
导读：今天主要和大家交流的是网易在数据湖Iceberg的一些思考与实践。从网易在数据仓库建设中遇到的痛点出发，介绍对数据湖Iceberg的探索以及实践之路。...两者在partition上有很大的不同： metastore中partition字段不能是表字段，因为partition字段本质上是一个目录结构，不是用户表中的一列数据。...Iceberg中每一张表都有一个对应的文件元数据表，文件元数据表中每条记录表示一个文件的相关信息，这些信息中有一个字段是partition字段，表示这个文件所在的partition。...同时基于snapshot快照提交可以实现增量拉取实现。...流式写入-增量拉取（基于Iceberg统一存储模式可以同时满足业务批量读取以及增量订阅需求） 2.
将单个数据库表进行拆分，拆分成多个数据表，然后用户访问的时候，根据一定的算法（如用hash的方式，也可以用求余（取模）的方式），让用户访问不同的表，这样数据分散到多个数据表中，减少了单个数据表的访问压力...每个子表都有自已独立的相关表文件，而主表只是一个壳，并没有完整的相关表文件，当确定主表中可以查到的数据和分表之前查到的数据完全一致时，就可以将原来的表删除了，之后对表的读写操作，都可以对分表后的主表进行...分区主要有以下两种形式： 水平分区：这种形式分区是对表的行进行分区，所有在表中定义的列在每个数据集中都能找到，所以表的特性依然得以保持。...垂直分区：这种分区方式一般来说是通过对表的垂直划分来减少目标表的宽度，使某些特定的列被划分到特定的分区，每个分区都包含了其中的列所对应的行。...8）从分区中查询数据 ?
它按分桶键哈希取模的方式，将表中数据随机、均匀地分发到若干桶文件中。 ? 比如，对表的ID字段进行分桶，那ID字段被称为分桶键。...那么，ID为3、6、9的数据会存放到第一个桶中，ID为1、4、7、10的会存放到第二个桶中，ID为2、5、8的则存放到第三个桶中。而每个桶在进行存储的时候，会存储为一个桶文件。...其次，如果在Hive中，两张表需要进行join操作，转换为MapReduce或Spark作业之后，必定要经过Shuffle，而Shuffle过程会耗费大量时间，从而拉低了处理效率。...因为ID相同的数据，按照相同的方式进行哈希取模，必定会存放到相同的桶文件中。 所以当两张表的桶数相同或成倍数时，会带来join效率的提升。...，再进入到HDFS中进行查看，可以看到虽然文件数较多，因为TextFile仅支持追加，每插入一次数据便会生成一个文件，但桶已经可以区分出来了。
Spark SQL的关联 你大概从茫茫多的网上博客中可以看到Spark SQL支持的Join有哪几种？...可以看出，无论分区有多大，Sort Merge Join都不用把某一侧的数据全部加载到内存中，而是即用即取即丢弃，从而大大提升了大数据量下sql join的稳定性。...在Probe阶段，算法依次遍历驱动表的每一条数据记录。首先使用同样的哈希函数，以动态的方式计算 Join Key 的哈希值。然后，算法再用哈希值去查询刚刚在 Build 阶段创建好的哈希表。...Catalyst优化器的核心工作流程包括： 解析SQL,并且生成AST(抽象语法树) 把元数据信息（列的标识和类型）添加到AST(抽象语法树)中 对已经加入元数据的AST,输入优化器,进行优化 这里的优化包括..., 在谓词下推后,可以把表中没有用到的列裁剪掉, 这样可以减少处理的数据量, 从而优化处理速度 由逻辑执行计划生成物理计划,从而生成RDD来运行 Tungsten 有一段时间，Tungsten被称为Spark
如果K>1，对表中的每一行与输入描述计算n-gram覆盖率，选取前K行作为快照。...如果K=1，为了尽可能多的获得表中的信息，TaBert构建了一个合成行，每一列都是从对应列选取n-gram覆盖率最高的一个值，作为合成行这一列的值。这样做的动机是，与描述相关的值可能存在于多行中。...具体来说就是从输入表中随机选取20%的列，在每一行的线性化过程中遮蔽掉它们的名称和数据类型。给定一列的表示，训练模型使用多标签分类目标来预测其名称和类型。...每一条数据包括：一条描述、一个数据库（包含一个或多个表）、和一条标注的SQL语句。...模型首先预测一个单独的列，然后只从该列中选取单元值。在训练时，列选取的是正确答案中单元值出现次数最多的列。对于模型所采用的数据集来说，C都是包含在同一列中的，因此这起到了很好的效果。
：根据差异基因list获取string数据库的PPI网络数据 第八讲：PPI网络数据用R或者cytoscape画网络图 第九讲：网络图的子网络获取 第十讲：hug genes如何找 最近全国巡讲的学员又问到了多个探针对应同一个基因取最大值类似的问题...列名为median，同时对dat这个矩阵按行操作，取每一行的中位数，将结果给到median这一列的每一行 ids=ids[order(ids$symbol,ids$median,decreasing...为否，即取出不重复的项，去除重复的gene ，保留每个基因最大表达量结果s dat=dat[ids$probe_id,] #新的ids取出probe_id这一列，将dat按照取出的这一列中的每一行组成一个新的...dat rownames(dat)=ids$symbol#把ids的symbol这一列中的每一行给dat作为dat的行名 dat[1:4,1:4] #保留每个基因ID第一次出现的信息 dim...表达芯片的公共数据库挖掘系列推文感兴趣的也可以去看看； 解读GEO数据存放规律及下载，一文就够 解读SRA数据库规律一文就够 从GEO数据库下载得到表达矩阵 一文就够 GSEA分析一文就够（单机版+R语言版
总结 分享嘉宾｜许世彦 Onehouse 开源项目负责人 编辑整理｜郁婕 出品社区｜DataFun 在前一篇文章中，我们通过对聚类过程和空间填充曲线的深入探讨，完成了对表服务的论述。...基于在前几篇文章中所获取的知识，我们能够顺利地过渡到下一个主题：并发控制，具体来讲，是针对多个写入器及表服务的并发。...01、并发控制概述 对 Hudi 表的每一次提交都构成一个事务，无论是添加新数据还是执行表服务作业。并发控制旨在协调同时执行的事务，以确保其正确性和一致性，同时维持卓越的性能。...03、Hudi 中的 OCC OCC 协议通常包括三个阶段：读取、验证和写入。在读取阶段，并发写入器执行必要的 IO 操作以独立完成其工作。...这与 GitHub 的工作流程类似：贡献者可以向上游存储库提交拉取请求。对于有冲突的拉取请求，合并将被阻止，这与 OCC 中的验证阶段类似。
最低成绩只有一个，但 name 每个人都不一样没有办法做聚合，例如两个人都是 73，那返回谁的名字呢 4.2 分组查询 – group by 分组是对表中的数据进行分组，分完组之后，在对表中每一组进行相关聚合统计...比如：字母，数字算作一个字节，中文表示多个字节数（与字符集编码有关） ④ 查询学生表名字的第二个到第三个字符 mysql> select id, substring(name, 2, 2) from exam_result...数据通常来自不同的表，需要进行多表查询，显示雇员名、雇员工资以及所在部门的名字如下： 我们发现上面emp表中是没有部门名称的，换句话说要的数据是从两张表来的。...重命名也可以对表进行重命名，一旦对表进行重命名之后几乎可以在这条sql语句任何地方出现。因为sql语句执行一定是先告诉是从那个表拿数据。...只要解决一个问题其他都是解决，多张表我可以在 where 中充当 判断条件，在 from 中也做一个 临时表表然后和其他表做笛卡尔积。 所以根本就没有多表问题。
，通过 ref 也可以发现三个字段都是使用 const，即为一个常量 2，最左前缀法则 在联合索引中，需要从左往前依次使用索引，才能生效。...因此在上面的算法中，mysql 的流程如下：先选择 t2 表作为驱动表，然后先从表中取一条数据 a，在和 t1 表中的数据进行比对，由于 t1 表直接走了索引，索引 t2 表取一次，t1 表也可以通过索引一次找到...mysql 的流程如下：也会选择表中数据较少的表作为驱动器，即把 t2 的所有数据放入到 join_buffer 中，再把表 t1 中每一行取出来，跟 join_buffer 中的数据做对比，由于该字段没有建索引...，所以该字段在 sql 中是无序的，所以需要对表 t1 和 t2 都做一次全表扫描，因此扫描的总行数为 10000(表 t1 的数据总量) + 100(表 t2 的数据总量) = 10100。...并且 join_buffer 里的数据是无序的，因此对表 t1 中的每一行，都要做 100 次判断，所以内存中的判断次数是 100 * 10000= 100 万次。
查询分析中的IO效率 Iceberg自上而下提供了三层数据过滤策略，分别是： 分区裁剪 文件过滤 RowGroup过滤 image.png 分区剪裁：对于分区表来说，优化器可以自动从where条件中根据分区键直接提取出需要访问的分区...他有一个重要的特性：一个点附近的hash字符串总有公共前缀，并且公共前缀越长，两个点的距离越近。这给了我们启发，能否使用Z-Order算法来解决上面发现的数据分布问题？...这样处理后，多维列根据Z-Order值相近的数据会分布到同一个文件中，从各个维度的值分布来说，从数据整体来看也会呈现近似单调的分布。...image.png 第三步：根据每一行计算得到的Z地址进行Range重分区，数据会shuffle到多个partition中。...：将Q3.1，Q3.2，Q3.3和Q3.4中的公共部分打成宽表，再基于这张宽表进行查询性能测试。
MySQL会在查询上设置一个标记。当执行查询时，这个标记会使其返回关于在执行计划中每一步的信息，而不是真正完全的执行该语句。 它会返回一行或多行信息，显示出执行计划中的每一部分和执行的次序。...如果查询中没有子查询或关联查询，那么只会有唯一的SELECT，每一行的该列中都将显示一个1，否则，内层的SELECT语句一般会顺序编号，对应于其在原始语句中的位置。...如果Extra 列中显示 “using index”，说明MySQL正在使用覆盖索引，这样就不需要按索引次序访问每一行数据，开小会少很多。...2.8 ref 这一列显示了在key列记录的索引中，表查找值所用到的列或常量，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值。...常见的重要值如下： Using index：表示MySQL将使用覆盖索引，这发生在对表的请求列都是同一索引的部分的时候，返回的列数据只使用了索引中的信息，而没有再去访问表中的行记录。是性能高的表现。
数据库完整性 1.1 概述 数据的正确性：指数据符合现实世界语义，反映了当前实际情况 数据的相容性：指数据库同一对象在不同的表中的数据是符合逻辑的 数据的完整性和安全性 是两个不同概念 数据的完整性 防止数据库中存在不符合语义的数据...); 参照完整性检查示例： 破坏参照完整性： SC 表增加一个元组，该元组的 Sno 属性的值在表 Student 中找不到一个元组，能让其 Sno 属性的值与之相等 1.4 用户定义的完整性...用户定义的完整性：针对某一具体应用的数据必须满足的语义要求 1.4.1 属性上的约束条件 建表时定义属性上的约束条件 列值非空(not null) 列值唯一(unique) 检查列值是否满足一个条件表达式...primary key(Sno, Cno) # Sno、Cno、Grade属性不允许取空值 ) 列值唯一 create table DEPT ( Deptno numeric(2), Dname...60名学生选修 # 限制每个学期每一门课程最多60名学生选修 # 先增加一个学期属性 alter table SC add Team; # 定义断言 create assertion ASSE_SC_CNUM2
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