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?
前几天写过一篇文章讨论过分区表的在线重定义,其实就是另外一个分区表和现有的分区表做数据字典信息的交换 http://blog.itpub.net/23718752/viewspace-1734195/ 当然了除此之外还是需要一些相应的权限,在这个过程中会在内部做类似物化视图一样的数据刷新,保持数据表的可访问性。 在不同的场景中还是会有不同的取舍,比如现在的场景,情况发生了一些变化,分区存在问题,要重新分区是肯定的,除此之外,开发希望把一些旧数据做一些清理,比如根据时间来分区,可能对于开发来说,最近一段时间的
Parallelism是有关RelNode关系表达式的并行度以及如何将其Opeartor运算符分配给具有独立资源池的进程的元数据。同一个Operator操作符,并行执行和串性执行相比,在成本优化器CBO看来,并行执行的成本更低。
随着数据库数据量的不断增长,有些表需要由普通的堆表转换为分区表的模式。有几种不同的方法来对此进行操作,诸如导出表数据,然后创建分区表再导入数据到分区表;使用EXCHANGE PARTITION方式来转换为分区表以及使用DBMS_REDEFINITION来在线重定义分区表。本文描述的是使用EXCHANGE PARTITION方式来实现,下面是具体的操作示例。
作者介绍 曾令军 云和恩墨技术专家,8年数据库运维经验。思维敏捷,擅长于数据库开发、解决棘手的数据库故障和性能问题,在数据库故障诊断、运维监控、性能优化方面积累了丰富的经验。 本文由一个表分区统计信息
分区表使用与查询频繁而更新数据不频繁的情况,不过要记得加全局索引,而不加分区索引,分区类型:分区分为范围分区、列表分区、HASH分区、组合分区四种,用了分区表,查询时就定位到对应的区,而不用全表,所以查询效率比普通表好,当然有很多细节,还是建议看《收获,不止sql优化》一书
今天总结了一下分区表的知识 分享一下。 大体有以下内容: 1.hash partition range partition list partition range hash partition range list partitio 2.partition operations add ,truncate,drop partitions merge ,move ,split partitions add values in list partitions exch
其它类型的表设计可以看博客:https://smilenicky.blog.csdn.net/article/details/90315980 普通表和分区表区别,分区表分成几部分就有几个segment,RANGE_PART_TAB是一个分区表
作者介绍: 曾令军,云和恩墨技术专家,2009年开始接触ORACLE数据库,8年数据库运维经验。思维敏捷,擅长于数据库开发、解决棘手的数据库故障和性能问题。服务于公司华南区多个客户,曾参与过国内多家股份制银行、城市商业银行的核心业务系统、数据仓库的部署建设和生产运维工作,在数据库故障诊断、运维监控、性能优化方面积累了丰富的经验。 问题现象 客户反馈核心业务系统中,出现多条Sql执行效率很低,执行计划走了错误的索引,原因是统计信息不对,经过统计信息收集并显示授权后(相当于收集统计信息时设置了noinvalid
在对很多客户的oracle数据库做优化的时候发现, 很多系统都有一些大表没有做分区, 导致性能不佳和维护不便.
(2)子查询插入方法(Insert With a Subquery Method)
本公司是.Net项目,在.Net可选的MQ比较少,主要Kafka和RabbitMQ,RabbitMQ我也是使用多年了,最近的Kafka广告与流行度我也是无法无视,因此也是花了点时间收集了资料做了些对比。
1.MapReduce核心思想 分而治之,先分后和(只有一个模型) 【将一个大的、复杂的工作或任务,拆分成多个小的任务,并行处理,最终进行合并。适用于大量复杂的、时效性不高的任务处理场景(大规模离线数据处理场景)。】 Map负责数据拆分 map: [k1,v1] → [(k2,v2)] Reduce负责数据合并 reduce: [k2, {v2,…}] → [k3, v3]
在之前的博文中,讨论过一个根据分区键值发现性能问题的案例。90%以上的数据都分布在了一个分区上,其它的分区要么没有数据要么数据很少,这是很明显的分区问题。当然这个过程中也发现了分区的划分从开发角度和数据角度还是存在很大的差别,导致了分区的问题。 通过分区键值发现性能问题 http://blog.itpub.net/23718752/viewspace-1263068/ 发现了问题,以点带面,发现一些相关的分区表也有类似的问题,最后确认和分析后,发现收到影响的表有20多个,而且数据量都不小。 看来又得是一个
分区就是将数据分割到多个Redis实例,因此每个实例只保存一部分key - value,每一个 Redis 实例的 key 的一个子集。
在看《收获,不止sql优化》一书,并做了笔记,本博客介绍一下一些和调优相关的表比如分区表、临时表、索引组织表、簇表以及表压缩技术
简单概述:inputFile通过split被逻辑切分为多个split文件,通过Record按行读取内容给 map(用户自己实现的)进行处理,数据被map处理结束之后交给OutputCollector收集 器,对其结果key进行分区(默认使用hash分区),然后写入buffer,每个map task都有 一个内存缓冲区,存储着map的输出结果,当缓冲区快满的时候需要将缓冲区的数据以一 个临时文件的方式存放到磁盘,当整个map task结束后再对磁盘中这个map task产生的所 有临时文件做合并,生成最终的正式输出文件,然后等待reduce task来拉数据
该文介绍了在数据库中如何使用分区表来提高查询性能和节省存储空间。文章首先介绍了分区表的概念和作用,然后详细描述了如何创建分区表、使用SQL语句查询分区表以及管理分区表。此外,文章还提供了在HAWQ中实现分区滚动升级的方法,并通过实例展示了该方法的实现过程。
MapReduce框架(Map/Reduce) MapTask/ReduceTask 数据分发机制 MapTask接口实现类 : 对一行数据进行处理,map方法 ReduceTask接口实现类:对一组数据进行处理,reduce方法 MapReduce工作机制 划分输入切片: 数据切片 job.split文件 分布式数据处理 K相同的KV数据分配给同个ReduceTask 组合拳:CompareTo + Partation + Group 分区控制/分组控制 MapReduce编程模型 map task的实现 读数据:TextInputFormat SequenceFileInputFormat DBInputFormat portation 分区 调用Partitaioner 的getPartition 决定数据分区 reduce task的实现 读数据:下载"区"数据,并且合并多个"同区"并且排序 写数据:TextInputFormat SequenceFileOutputFormat DBOutputFormat GroupingComparator:分组 确定那些数据属于同一组 对倾斜数据的处理 1. 通过Combiner组件进行maptask端局部聚合数据减轻倾斜影响 2. 通过打算倾斜数据来消除倾斜的影响,通过在Key值后面添加随机值,这样就可以均衡的分布在ReduceTaks端。 MapReduce编程模型具体实现及处理流程: MRAppMaster YarnChild(maptask/reducetask) main() 1. MapTask: ->TextInputFormat ->LineRecordFromat ->Mapper ->map() ->context ---> MapOutputCollector 环形缓存,存在大小限制 ->spilter (80%) 分区(partation),排序(compare) ->write 溢出文件(可能包含多个文件,有序文件) 写本地磁盘 ->merge 分区有序,分区索引文件 多个maptask会生成多个merge文件 2. Shuffle: Store && Rest map task 生成的数据传输给reduce task 的过程 多个maptask会生成多个merge文件,这些文件会保存在NodeManager中,NodeManager具有Web服务,ReduceTask会通过Web服务下载merge文件,进行处理 3. ReduceTask -> http下载:从多个DataManager中下载merge文件下载单个分区的KV数据,多个文件合并为一个文件
作者:anncdchen,腾讯 PCG 后台开发工程师 消息队列使用场景 消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用耦合,异步消息,削峰填谷等问题。实现高性能、高可用、可伸缩和最终一致性架构。 解耦:多个服务监听、处理同一条消息,避免多次 rpc 调用。 异步消息:消息发布者不用等待消息处理的的结果。 削峰填谷:较大流量、写入场景,为下游 I/O 服务抗流量。当然大流量下就需要使用其他方案了。 消息驱动框架:在事件总线中,服务通过监听事件消息驱动服务完成相应动作。 消息队列模式 点对点模
在上一个阶段——HDFS,小菌出过一期HDFS的经典面试题,不知道小伙伴们掌握的怎么样吖(详情见–>《HDFS经典面试题》),本期同样在MapReduce快要结束阶段为大家带来MapReduce的经典面试题!
OushuDB表由行(rows)和(columns)组成。每一个列有一个列名和一个数据类型,一个表的列数和列的顺序是固定的。一个表的行数是可变的。SQL并不假设表中行的顺序。当读一个表时,除非显示要求排序,返回的行会以任意顺序出现。另外,SQL并不给每一行一个唯一标志符,所以,一个表中具有同样几个同样的行是可能的。
Hbase的表会被划分为1....n个Region,被托管在RegionServer中。Region二个重要的属性:Startkey与EndKey表示这个Region维护的rowkey的范围,当我们要读写数据时,如果rowkey落在某个start-end key范围内,那么就会定位到目标region并且读写到相关的数据。
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用耦合,异步消息,削峰填谷等问题。实现高性能、高可用、可伸缩和最终一致性架构。
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
单表的数据量如果太大,会影响到读写性能。我们可以使用分库分表来解决单表的性能问题。Oracle的分区表是将一张大表在物理上分成几张较小的表,从逻辑上来看仍然是一张完整的表。这样每次DML操作可以只考虑其中一张分区表。oracle建议单表大小超过2GB时就使用分区表。
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。
数据流 首先定义一些属于。MapReduce作业(job)是客户端需要执行的一个工作单元:它包括输入数据、MapReduce程序和配置信息。Hadoop将作业分成若干个小任务(task)来执行,其中包括两类任务,map任务和reduce任务。 有两类节点控制着作业执行过程,:一个jobtracker以及一系列tasktracker。jobtracker通过调度tasktracker上运行的任务,来协调所有运行在系统上的作业。tasktracker在运行任务的同时,将运行进度报告发送给jobtracker,jobtracker由此记录每项作业任务的整体进度情况。如果其中一个任务失败,jobtracker可以再另外衣tasktracker节点上重新调度该任务。 Hadoop将MapReduce的输入数据划分成等长的小数据块,称为输入分片(input split)或简称分片。Hadoop为每个分片构建一个map任务,并由该任务来运行用户自定义的map函数从而处理分片中的每条记录。 拥有许多分片,意味着处理每个分片所需要的时间少于处理整个输入数据所花的时间。因此,如果我们并行处理每个分片,且每个分片数据比较小,那么整个处理过程将获得更好的负载平衡,因为一台较快的计算机能够处理的数据分片比一台较慢的计算机更多,且成一定比例。即使使用相同的机器,处理失败的作业或其他同时运行的作业也能够实现负载平衡,并且如果分片被切分的更细,负载平衡的质量会更好。 另一方面,如果分片切分的太小,那么管理分片的总时间和构建map任务的总时间将决定着作业的整个执行时间。对于大多数作业来说,一个合理的分片大小趋向于HDFS的一个块的大小,默认是64MB,不过可以针对集群调整这个默认值,在新建所有文件或新建每个文件时具体致死那个即可。 Hadoop在存储有输入数据(Hdfs中的数据)的节点上运行map任务,可以获得最佳性能。这就是所谓的数据本地化优化。现在我们应该清楚为什么最佳分片大小应该与块大小相同:因为它是确保可以存储在单个节点上的最大输入块的大小。如果分片跨越这两个数据块,那么对于任何一个HDFS节点,基本上不可能同时存储这两个数据块,因此分片中的部分数据需要通过网络传输到map任务节点。与使用本地数据运行整个map任务相比,这种方法显然效率更低。 map任务将其输出写入本地硬盘,而非HDFS,这是为什么?因为map的输出是中间结果:该中间结果由reduce任务处理后才能产生最终输出结果,而且一旦作业完成,map的输出结果可以被删除。因此,如果把它存储在HDFS中并实现备份,难免有些小题大做。如果该节点上运行的map任务在将map中间结果传送给reduece任务之前失败,Hadoop将在另一个节点上重新运行这个map任务以再次构建map中间结果。 reduce任务并不具备数据本地化的优势——单个reduce任务的输入通常来自于所有mapper的输出。在下面的李宗中,我们仅有一个reduce任务,其输入是所有map任务的输出。因此,排过序的map输出需要通过网络传输发送到运行reduce任务的节点。数据在reduce端合并,然后由用户定义的reduce函数处理。reduce的输出通常存储在HDFS中以实现可靠存储。对于每个reduce输出的HDFS块,第一个副本存储在本地节点上,其他副本存储在其他机架节点中。因此,reduce的输出写入HDFS确实需要占用网络带宽,但这与正常的HDFS流水线写入的消耗一样。 一个reduce任务的完成数据流如下:虚线框表示节点,虚线箭头表示节点内部数据传输,实线箭头表示节点之间的数据传输。
这里Map阶段一般是对规模较大的数据进行分片、解析、整理,最后输出Key-Value的键值对;
简单概述:inputFile通过split被逻辑切分为多个split文件,通过Record按行读取内容给map(用户自己实现的)进行处理,数据被map处理结束之后交给OutputCollector收集器,对其结果key进行分区(默认使用hash分区),然后写入buffer,每个map task都有一个内存缓冲区,存储着map的输出结果,当缓冲区快满的时候需要将缓冲区的数据以一个临时文件的方式存放到磁盘,当整个map task结束后再对磁盘中这个map task产生的所有临时文件做合并,生成最终的正式输出文件,然后等待reduce task来拉数据。
一个spark的RDD有一组固定的分区组成,每个分区有一系列的记录组成。对于由窄依赖变换(例如map和filter)返回的RDD,会延续父RDD的分区信息,以pipeline的形式计算。每个对象仅依赖于父RDD中的单个对象。诸如coalesce之类的操作可能导致任务处理多个输入分区,但转换仍然被认为是窄依赖的,因为一个父RDD的分区只会被一个子RDD分区继承。
今年,分区表共设18个大类,176个小类(JCR学科分类体系Journal Ranking)。在原有自然科学期刊的基础上,新增社会科学期刊 (SSCI所收录的期刊 )。材料科学新设置为一单独大类,预计有373本期刊将归属在材料科学大类。最多的仍然是医学大类,有3554本,工程技术大类有1188本。
今天我们通过一篇文章来认识一下常见消息队列RabbitMQ、RocketMQ、Kafka。
当我们对海量数据的Oracle数据库进行管理和维护时,几乎无一例外的使用了分区(partition)技术。
在之前的章节中,讨论过了通过 分区+并行等方式来进行超大的表的切分,通过这种方式能够极大的提高数据的平均分布,但是不是最完美的。 比如在数据量再提高几个层次,我们假设这个表目前有1T的大小。有10个分区,最大的分区有400G,那么如果我们想尽可能的平均的导出数据,使用并行就不一定能够那么奏效了。 比方说我们要求每个dump文件控制在200M总有,那样的话400G的分区就需要800个并行才能完成,在实际的数据库维护中,我们知道默认的并行数只有64个,提高几倍,也不可能超过800 所以在数据量极大的情况下,如果
目前项目中有一个问题,存在一个分区表,因为分区规则的问题,使得分区表中的数据分布很不均匀,数据都分区在了默认的maxvalue分区上。现在需要重新划分分区。从常规的角度来看,这中重新分区的问题一般有以下几个步骤。 1.数据备份,采用exp/expdp或者ctas的方式 2.truncate 分区表的数据 3.删除多余的分区,只保留maxvalue的分区 4.使用split partition进行分区 5.使用开始的数据备份,把数据导入。 对于这个问题,如果采用这种方式,势必会需要一定的downtime,如何
整个Map阶段流程大体如上图所示。简单概述:inputFile通过split被逻辑切分为多个split文件,通过Record按行读取内容给map(用户自己实现的)进行处理,数据被map处理结束之后交给OutputCollector收集器,对其结果key进行分区(默认使用hash分区),然后写入buffer,每个map task都有一个内存缓冲区,存储着map的输出结果,当缓冲区快满的时候需要将缓冲区的数据以一个临时文件的方式存放到磁盘,当整个map task结束后再对磁盘中这个map task产生的所有临时文件做合并,生成最终的正式输出文件,然后等待reduce task来拉数据。 详细步骤: 1、首先,读取数据组件InputFormat(默认TextInputFormat)会通过getSplits方法对输入目录中文件进行逻辑切片规划得到splits,有多少个split就对应启动多少个MapTask。默认情况下split与block的对应关系默认是一对一。 2、将输入文件切分为splits之后,由RecordReader对象(默认LineRecordReader)进行读取,以\n作为分隔符,读取一行数据,返回<key,value>。Key表示每行首字符偏移值,value表示这一行文本内容。 3、读取split返回<key,value>,进入用户自己继承的Mapper类中,执行用户重写的map函数。RecordReader读取一行用户重写的map调用一次,并输出一个<key,value>。 4、Map输出的数据会写入内存,内存中这片区域叫做环形缓冲区,缓冲区的作用是批量收集map结果,减少磁盘IO的影响。key/value对以及Partition的结果都会被写入缓冲区。当然写入之前,key与value值都会被序列化成字节数组。 环形缓冲区其实是一个数组,数组中存放着key、value的序列化数据和key、value的元数据信息,包括partition、key的起始位置、value的起始位置以及value的长度。环形结构是一个抽象概念。 缓冲区是有大小限制,默认是100MB。当map task的输出结果很多时,就可能会撑爆内存,所以需要在一定条件下将缓冲区中的数据临时写入磁盘,然后重新利用这块缓冲区。这个从内存往磁盘写数据的过程被称为Spill,中文可译为溢写。这个溢写是由单独线程来完成,不影响往缓冲区写map结果的线程。溢写线程启动时不应该阻止map的结果输出,所以整个缓冲区有个溢写的比例spill.percent。这个比例默认是0.8,也就是当缓冲区的数据已经达到阈值(buffer size * spill percent = 100MB * 0.8 = 80MB),溢写线程启动,锁定这80MB的内存,执行溢写过程。Map task的输出结果还可以往剩下的20MB内存中写,互不影响。 5、合并溢写文件:每次溢写会在磁盘上生成一个临时文件(写之前判断是否有combiner),如果map的输出结果真的很大,有多次这样的溢写发生,磁盘上相应的就会有多个临时文件存在。当整个数据处理结束之后开始对磁盘中的临时文件进行merge合并,因为最终的文件只有一个,写入磁盘,并且为这个文件提供了一个索引文件,以记录每个reduce对应数据的偏移量。 至此map整个阶段结束。
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
Kafka能做到全局有序吗? Kafka只能保证分区有序, 如果只有一个分区, 那也是变向的全局有序 Kafka如何保证分区有序 通过配置 max.in.flight.requests.per.connection = 1 这个配置是 生产者 往 服务度 发送数据的请求数, 配置为1,则一次只能发送1个请求, 如果失败继续重试,知道成功, 才会进行下一个请求的发送, 这样就保证了消息的有序性, 但是相对性能就大大降低了。 通过生产者幂等特性 幂等的保证是需要给每条消息加一个 Seqnum的
按下 shift 按键,可以同时选中 EFI System 分区和C盘系统分区。
在之前的博客中,小菌为大家分享了MapReduce的整体流程。这篇博客,主要针对MapTask与ReduceTask运行机制的一个详解与MapReduce总体运行机制做一个较为详细的介绍!
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
堵塞往往是一件可怕的事情,交通堵塞让人心烦意乱,水道堵塞城市就会臭气冲天,言路堵塞则是非难辨。数据库出现会话堵塞,则很可能造成系统业务中断,这对于 DBA 来说,是一个非常大的考验。
本文主要讲述如何使用数据导入工具 Nebula Graph Exchange 将数据从 Neo4j 导入到 Nebula Graph Database。在讲述如何实操数据导入之前,我们先来了解下 Nebula Graph 内部是如何实现这个导入功能的。
官方网站:https://clickhouse.com/docs/zh/engines/table-engines/
进程同步:在多道程序环境下,进程是并发执行的,不同进程之间存在着不同的相互制约关系。
在之前的博文中介绍过如何通过exchange partition,split partition达到快速的数据切换,对于上百G的大表来说,速度都在秒级完成 对于大分区重新分区来说,上面的步骤已经够用了,但是对于数据清理来说,工作才刚刚开始,这是一种逻辑的数据清理,因为目前分区表中重新分区后没有数据,对于历史数据可以选择按照分区逻辑使用insert append的方式进行数据导入。 因为分区规则是按照时间字段,所以在数据导入的时候犯了一个错误,就是简单使用下面的形式来导入数据。 Insert /*+ap
磁盘经过分区和格式化后,如果想要使用这些磁盘,那么还需要挂载。 在挂载某个分区前,需要先建立一个挂载点,这个挂载点是以目录的形式出现的,一旦把某个分区挂载到这个挂载点下,往这个目录写数据时,就都会写到该分区中。 挂载的命令是:mount 我们先建立一个新目录,并在这个新目录下新建立一个新文件,然后把sdb5挂载到此目录下,并用命令du查看是否已挂载上。
Region是表获取和分布的基本元素,由每个列族的一个Store组成。对象层级图如下:
本文主要介绍了数据库系统中常用的算子 Join 和 Aggregation 在 TiFlash 中的执行情况,包括查询计划生成、编译阶段与执行阶段,以期望读者对 TiFlash 的算子有初步的了解。
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