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。
to_char(create_time, :"SYS_B_1") as create_time,
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：
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。
我经常被问到这样一个问题：分区表有什么问题，为什么公司规范不让使用分区表呢？今天，我们就来聊聊分区表的使用行为，然后再一起回答这个问题。
MySQL单条SQL是单线程的，只能跑满一个core，ClickHouse相反，有多少CPU，吃多少资源，所以飞快； ClickHouse不支持事务，不存在隔离级别。这里要额外说一下，有人觉得，你一个数据库都不支持事务，不支持ACID还玩个毛。ClickHouse的定位是分析性数据库，而不是严格的关系型数据库。又有人要问了，数据都不一致，统计个毛。举个例子，汽车的油表是100%准确么？为了获得一个100%准确的值，难道每次测量你都要停车检查么？统计数据的意义在于用大量的数据看规律，看趋势，而不是100%准确。 IO方面，MySQL是行存储，ClickHouse是列存储，后者在count()这类操作天然有优势，同时，在IO方面，MySQL需要大量随机IO，ClickHouse基本是顺序IO。 有人可能觉得上面的数据导入的时候，数据肯定缓存在内存里了，这个的确，但是ClickHouse基本上是顺序IO，用过就知道了，对IO基本没有太高要求，当然，磁盘越快，上层处理越快，但是99%的情况是，CPU先跑满了（数据库里太少见了，大多数都是IO不够用）。 二、创建库
在所有的表引擎中，最为核心的当属MergeTree系列表引擎，这些表引擎拥有最为强大的性能和最广泛的使用场合。对于非MergeTree系列的其他引擎而言，主要用于特殊用途，场景相对有限。而MergeTree系列表引擎是官方主推的存储引擎，有主键索引、数据分区、数据副本、数据采样、删除和修改等功能，支持几乎所有ClickHouse核心功能。
在运维开发过程中，发现有部分应用厂商在建表之初并未考虑到数据体量的问题，导致很多大表都没有建成分区表。在系统运行过程中，这些表的数据量一直在增大，当达到一定体量时，我们就需要考虑对其进行分区表转换，以提高数据库的性能。那么，如何操作呢？
作者简介：田磊磊 PostgreSQL、Greenplum高级数据库工程师，熟悉PG技术栈，对OLTP/OLAP均有深入实操经验，目前就职于哈啰出行，维护着国内最大的PG集群之一，超过400个PG实例。微信号：TLL-PostgreSQL-MySQL
IEE版本：5.1.40 需求：由于目前的IEE版本并不支持分区表，且删除历史数据效率很低，删除部分数据后空间释放方面也不理想。 现采用按月分表存放数据。这样卸载历史数据时，直接删除历史表即可。 改造步骤：
数据库表： • 表输出 • 更新，删除，插入/更新 • 批量加载（mysql，oracle） • 数据同步 文件： • SQL 文件输出 • 文本文件输出 • XML 输出 • Excel Output/Excel Writer 其他（报表、应用）
ClickHouse是俄罗斯的Yandex于2016年开源的列式存储数据库（DBMS），主要用于在线分析处理查询（OLAP），能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。适合巨量数据环境下用户数据查询、数据分析等工作。ClickHouse 简称为 CH，是近几年日益火起来的一款类数据库分析工具。 2020年至今，ClickHouse就是一批黑马，成功脱颖而出，在各大互联网公司都受到青睐。 ◆ 一、表分区（Partition）概念 表中的数据可以按照指定的字段分区存储，每个分区在文件系统中都是都以目录的形式存在
我们都知道，随着业务量的增长，数据量也会随之增加，这个时候就需要关注业务大表，因为大表会影响查询性能，DDL变更时间很长，影响业务的可用性，同时导致从库延迟很大，如果业务做了读写分离，导致用户重复操作产生脏数据，例如重复下单。
云和恩墨旗下的DBASK小程序近期增加了数据库 MongoDB、Redis、 Elasticsearch、DB2、Weblogic 等新的的专题栏目和一些新的技术专家，另外，也新关联了技术闲谈、OB、架构文摘、51CTO技术栈等等数据领域的公众号，欢迎大家阅读分享。
Iceberg支持分区来加快数据查询。在Iceberg中设置分区后，可以在写入数据时将相似的行分组，在查询时加快查询速度。Iceberg中可以按照年、月、日和小时粒度划分时间戳组织分区。
行为日志在这个大数据时代的作用日益重要，怎样更好的收集、存储、管理日志也是值得研究的一个问题，大型互联网公司一般都有成熟的日志聚合方案，但是每个公司尤其是中小型公司都要针对自己的应用场景来做技术选型，本文主要针对中小型公司如何以较小的成本快速构建一个行为日志聚合体系以及在建立日志聚合过程中要处理哪些问题。
前言：工作中有一张表一年会增长100多万的数据，量虽然不大，可是表字段多，所以一年下来也会达到 1G，而且只增不改，故考虑使用分区表来提高查询性能，提高维护性。
分区表是MySQL中一种将数据分散存储在多个物理子表中的技术，但从逻辑上看，它们仍然被当作一个表来对待。这种技术可以极大地提高大型数据库的性能、管理和可维护性。
安装测试环境可以使用博主编写的 Oracle 一键安装脚本，同时支持单机和 RAC 集群模式！
使用 Kafka，如何成功迁移 SQL 数据库中超过 20 亿条记录？我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题，他们有一张大表，这张表有 20 多亿条记录，而且还在不断增加。如果不更换基础设施，就有磁盘空间被耗尽的风险，最终可能会破坏整个应用程序。而且，这么大的表还存在其他问题：糟糕的查询性能、糟糕的模式设计，因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案，既能解决这些问题，又不需要引入高成本的维护时间窗口，导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中，我将介绍我们的解决方案，但我还想提醒一下，这并不是一个建议：不同的情况需要不同的解决方案，不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。
我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题，他们有一张大表，这张表有 20 多亿条记录，而且还在不断增加。如果不更换基础设施，就有磁盘空间被耗尽的风险，最终可能会破坏整个应用程序。而且，这么大的表还存在其他问题：糟糕的查询性能、糟糕的模式设计，因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案，既能解决这些问题，又不需要引入高成本的维护时间窗口，导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中，我将介绍我们的解决方案，但我还想提醒一下，这并不是一个建议：不同的情况需要不同的解决方案，不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。
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。
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。
HBase应用场景非常广泛；社区前面有一系列文章。大家可以到社区看看看；张少华同学本篇主要讲HBase的MOB压缩分区策略介绍，非常赞！大力推荐！
分区表就是将一个大表在物理上分割成若干小表，并且整个过程对用户是透明的，也就是用户的所有操作仍然是作用在大表上，不需要关心数据实际上落在哪张小表里面。Greenplum中分区表的原理和PostgreSQL一样，都是通过表继承和约束实现的。
Fayson在前面的文章《如何在Hadoop中处理小文件》和《如何使用Impala合并小文件》中介绍了什么是Hadoop中的小文件，以及常见的处理方法。这里Fayson再补充一篇文章进行说明。
线上的一个历史数据库，业务方反馈经常遇到一个范围查询就导致CPU迅速飙升的情况。拿到他们提供的SQL后，SQL类似下面这种：
1、MYSQL配置参数lower_case_table_names，不可动态更改，LINUX系统默认为0，即库表名以实际情况存储，大小写敏感。如果是 1，以小写存储，大小写不敏感。如果是 2，以实际情况存储，但以小写比较。
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。
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。
开头先解释下全功能什么意思，所谓的全功能指的是支持绝大部分的SQL特性，像主键，触发器，约束，函数，存储过程，跨节点join等等。而且这些特性的支持对业务完全透明，业务可以像使用一台单机数据库一样来使用PGXZ。 PGXZ凝结了数平小伙伴们一年多的辛苦劳动，在 2015年10月份正式上线接入业务。当前主要的用户有微信支付，数据平台。最大的线上集群规模31个节点，每分钟55万请求。 本文先介绍下PGXZ的渊源，然后对PGXZ的特性进行下总结。 要讲PGXZ就不得不先说下PGXZ的祖父--Postgresql。
在组件开发迭代的过程中，随着使用时间的增加，数据库中的数据量也不断增加，因此数据库查询越来越慢。
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，分区表是一种在MySQL数据库中处理大规模数据的最佳方案之一。分区表技术可以将一个大型的表按照某种规则进行拆分成多个小型表，每个小型表称为一个分区，从而提高系统性能、快速处理海量数据和节省存储空间。
在大型数据库系统中，查询和检索数据的性能通常是一个关键问题。在MySQL中，如果单表数据量过大，查询的性能通常会变得很低。
《高性能MySQL》中：分区的一个主要目的是将数据按照一个较粗的粒度分在不同的表中，这样做可以将相关的数据放在一起，另外，如果想一次批量删除整个分区的数据也会变得很方便。
分区是将一个表的数据按照某种方式，逻辑上仍是一个表，也就是所谓的分区表。分区引入了分区键的概念，分区键用于根据某个区间值(或者范围值)、特定值列表或者hash函数值执行数据的聚集，让数据根据规则分布在不同的分区中，让一个大对象变成一些小对象，从而实现对数据的分化管理。作为MySQL数据库中的一个重要机制，MySQL分区表优点和限制也是一目了然的，然而又能够同时实现共存。
分区是一种表的设计模式，通俗地讲表分区是将一大表，根据条件分割成若干个小表。但是对于应用程序来讲，分区的表和没有分区的表是一样的。换句话来讲，分区对于应用是透明的，只是数据库对于数据的重新整理。本篇文章给大家带来的内容是关于MySQL中分区表的介绍及使用场景，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
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。
PostgreSQL 10 版本开始支持逻辑复制，在12版本之前逻辑复制仅支持普通表，不支持分区表，如果需要对分区表进行逻辑复制，需单独对所有分区进行逻辑复制。
1月11日，腾讯云TDSQL PG开源版（开源代号TBase）再升级：分布区表关联查询性能（join）提升超10倍，同时提升了产品在分布式场景下的易用性，增加灵活可用的功能组件。 该升级版本在第十一届PostgreSQL中国技术大会上正式公布，同时更新文档已同步在GitHub上。依托社区和内部业务系统的实践检验，TDSQL PG开源版基本保持每月一次小升级、每半年一次重大升级的节奏，助力众多开发者应用前沿数据库技术。 本期将为大家深度解读TDSQL PG开源版升级特性，具体包括：分区表功能增强、异地多活易
P腾讯云数据库国产数据库专题线上技术沙龙已圆满结束，本期带来李巍分享的《TBase主要应用场景与最佳实践》直播视频和文字回顾。 关注“腾讯云数据库”公众号，回复“0416李巍”，即可下载直播分享PPT。 1 前言 大家好，我是李巍，腾讯云TBase架构师。今天跟大家分享的主题是：TBase主要应用场景与最佳实践，整体内容分为四部分。 第一部分：关于TBase。前几期TBase直播分享中已有详细介绍，后面我会简单分享下。 第二部分：TBase的选型。今天将主要从应用的角度上来介绍TBase是如何选型的。
众所周知SQL SERVER , ORACLE , PG 这几个数据库都可以使用分区表的功能，通过分区表来将数据进行分割，提高表的数据承载的能力。MYSQL 8.0 之前是在是没有听说有什么人用分区表的功能，分区表的功能对于mysql来说是一个摆设。
PostgreSQL-XC在事务管理系统方案本身有一个明显的缺点，那就是事务管理机制会成为系统的瓶颈，GTM（Global Transaction Manager全局事务管理器）会限制系统的扩展规模。如图1所示，是每个请求过来CN(Coordinator 协调节点)都会向GTM申请必需的gxid（全局事务ID）和gsnapshot（全局快照）信息，并把这些信息随着SQL语句本身一起发往DN（Datanode数据库节点）进行执行。另外，PostgreSQL-XC的管理机制，只有主DN才会获取的gxid，而备DN没有自己的gxid，因此无法提供只读服务，对系统也是不小的浪费。
在互联网时代，随着业务数量的暴增和应用规模的不断扩大，无论是oracle还是mysql这样子的关系型数据库，都会面临服务器CPU、磁盘IO和内存的各种瓶颈问题。基于此情况，各个业务团队迫切需要一种数据分片的方案将业务数据量存储成本分摊到成本可控的各个普通数据库服务器上，数据库切分的方案便应运而生。
分区表是数据库中一种用于优化大型表数据管理和查询性能的技术。它将一个表的数据根据特定的规则或条件分割成多个部分，每个部分称为一个分区。每个分区可以独立于其他分区进行存储、管理和查询，这样可以提高数据处理的效率，尤其是在处理大量数据时。
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。
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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