可以看到，根据年、月、订单金额排序了，还多了一列order_rank，显示出了本条记录在本月的订单金额排名情况。
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。
分区是将一个表的数据按照某种方式，比如按照时间上的月份，分成多个较小的，更容易管理的部分，但是逻辑上仍是一个表。我们在此之前已经讲过MySQL分区表的原理，分区有利于管理非常大的表，它采用分而治之的逻辑，便于对数据的管理。本期我们就来进一步了解MySQL分区表，详细看一下MySQL分区表类型究竟有几个？
普通索引：(index) 对关键字没有要求，如果一个索引在多个字段提取关键字，称为复合索引
MySQL的数据量到达一定的限度之后，它的查询性能会下降，这不是调整几个参数就可以解决的，如果我们想要自己的数据库继续保证一个比较高的性能，那么分库分表在所难免。
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：
在ElaticSearch里面，路由功能算是一个高级用法，大多数时候我们用的都是系统默认的路由功能，我们知道一个es索引可以分多个shard和每个shard又可以有多个replia，那么现在思考一个问
2021年1月20日，MySQL5.6发布了最后一个维护版本——5.6.51，从此，MySQL正式告别了5.6时代。
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。创建数据库的完整语法如下所示：
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。
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。
通常的命名方式是：ODS_应用系统名(或缩写)_数据库类型_(数据库名称可省略)_数据表名_加载方式（增量还是全量），表名不能太长，一般不超过30字。如：
微软子公司GitHub近日就上个月底持续时间超过8个小时的一连串故障发表了完整的事后分析报告，详细说明了数据库基础架构导致GitHub遭遇故障的确切原因，GitHub数据库出岔子不是第一次了。
对于分区表的检索无非有两种，一种是带分区键，另一种则不带分区键。一般来讲检索条件带分区键则执行速度快，不带分区键则执行速度变慢。这种结论适应于大多数场景，但不能以偏概全，要针对不同的分区表定义来写最合适的 SQL 语句。用分区表的目的是为了减少 SQL 语句检索时的记录数，如果没有达到预期效果，则分区表只能带来副作用。接下来我列举几个经典的 SQL 语句：
引用维基百科，窗口函数能够使用一行或多行的值来返回每一行的值。使用窗口功能，不再需要自连接（self-join）来同时显示原始值和聚合值。
对于分区表的检索无非有两种，一种是带分区键，另一种则不带分区键。一般来讲检索条件带分区键则执行速度快，不带分区键则执行速度变慢。这种结论适应于大多数场景，但不能以偏概全，要针对不同的分区表定义来写最合适的SQL语句。用分区表的目的是为了减少SQL语句检索时的记录数，如果没有达到预期效果，则分区表只能带来副作用。
对于大规模的分布式集群，或者对于数据密集型应用来说，为了提高吞吐量和性能以及可用性，一般会结合使用数据复制和数据分区。数据复制将对单库的请求压力分给更多的数据库实例，数据分区将每个实例中的庞大的数据文件以一定规则切分成更小的数据文件，并可以存储到不同的磁盘（或数据节点 Node）上，以提高请求的并发性能，同时，增加了扩展性。
Kudu是为Apache Hadoop平台开发的列式数据库。Kudu拥有Hadoop生态系统应用程序的常见技术属性：它可以商用硬件上运行，可横向扩展，并支持高可用性操作。
网上分库分表的资料很多，这里主要是重新整理和梳理一下。如有和其他文章类似片段或解决方案，纯属前人总结或者业内标准。
使用阿里云rds for MySQL数据库（就是MySQL5.6版本），有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万，保留最近一年的数据量达到4000万，查询速度极慢，日常卡死。严重影响业务。
如果不是领导强制要求，可能根本不会留意到这款号称世界上功能最强大的开源数据库——PostgreSQL。如果你不读这篇文章，或许也会错过一个跃跃欲试想挤进前三的优秀数据库。
内容来源：2017 年 08 月 24 日，微软中国首席产品经理宋青见在“ODF 2017开源数据库论坛（北京）”进行《云原生的MySQL托管服务架构及读写分离的优化》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
适用分区或者说分表最多的场景依然是针对时间字段做拆分， 这节我们详细讲讲如何更好的基于时间字段来拆分。分别按照年、月、日几个维度的实现方法以及一些细节注意事项。
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。
系统版本表是SQL:2011标准中首次引入的功能。系统版本表存储所有更改的历史数据，而不仅仅是当前时刻有效的数据。举个例子，同一行数据一秒内被更改了10次，那么就会保存10份不同时间的版本数据。就像《源代码》电影里的平行世界理论一样，你可以退回任意时间里。从而有效保障你的数据是安全的，DBA手抖或程序BUG引起的数据丢失，在MariaDB10.3里已成为过去。
2. PostgreSQL(>=11) 3. SQL Server(>=2012) 4. Oracle(>=8i) 5. SQLite(>=3.28.0)
首先，需要认识到，窗口函数并不是只有 hive 才有的，SQL 语法标准中，就有窗口函数。
stored as 关键词，hive目前支持三种方式: 1:就是最普通的textfile，数据不做压缩，磁盘开销大，解析开销也大 2:SquenceFIle,hadoop api提供的一种二进制API方式，其具有使用方便、可分割、可压缩等特点。 3:rcfile行列存储结合的方式，它会首先将数据进行分块，保证同一个record在一个分块上，避免读一次记录需要读多个块。其次块数据列式存储，便于数据存储和快速的列存取。 RCFILE由于采用是的列式存储，所以加载时候开销较大，但具有很好的查询响应、较好的压缩比。 如果建立的表需要加上分区，则语句如下: 这里partitioned by 表示按什么字段进行分割，通常来说是按时间
DB-Engines 最近发布了 2021 年 9 月份的数据库排名。该网站根据数据库管理系统的受欢迎程度对其进行排名，实时统计了 378 种数据库的排名指数。前 30 名的排行情况详见下图：
各位同学，大家好！ 转眼2017年就要结束了，在这过去的一年，我们有遇到困难解决不了的苦恼，亦有处理了棘手问题的快乐，还有在云和恩墨大讲堂里得到云和恩墨舵主以及群友帮助的感激。 在这里，我们有收获，有成长，2018年就要来了，下面分享一下我们云和恩墨DBA同学在新年到来之前，最最重要的工作，供大家参考！ 那什么工作是最最重要的呢？年底和新年活动保障？月结保障？no, no, no, 这些当然重要，但这不是最最重要的，如果出现性能问题，大部分时候是系统慢一点，是的不会出错。 最最重要的是，要[red]提前帮用
l init[0123456]：在 etc/inittab中修改initdefault。
随着数据存储需求的不断增加，分布式数据库成为了处理大规模数据的一种重要方式。分布式数据库可以将数据分散到多个计算节点上，并利用分布式计算的能力来提高数据处理的效率和可用性。然而，在使用分布式数据库的过程中，是否需要进行分库分表呢？
目前已有一张上亿级别的数据表，要实行表分区，并准备按照日期分区。然后需要定时扩充分区，最好对三个月以上的数据进行自动迁移历史表。
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：
从本篇开始，介绍使用Kettle实现Hadoop数据仓库的ETL过程。我们会引入一个典型的订单业务场景作为示例，说明多维模型及其相关ETL技术在Kettle上的具体实现。本篇首先介绍一个小而典型的销售订单示例，描述业务场景，说明示例中包含的实体和关系，并在MySQL数据库上建立源数据库表并生成初始的数据。我们要在Hive中创建源数据过渡区和数据仓库的表，因此需要了解与Hive创建表相关的技术问题，包括使用Hive建立传统多维数据仓库时，如何选择适当的文件格式，Hive支持哪些表类型，向不同类型的表中装载数据时具有哪些不同特性。我们将以实验的方式对这些问题加以说明。在此基础上，我们就可以编写Hive的HiveQL脚本，建立过渡区和数据仓库中的表。本篇最后会说明日期维度的数据装载方式及其Kettle实现。
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DB-Engines 最近发布了 2021 年 9 月份的数据库排名。该网站根据数据库管理系统的受欢迎程度对其进行排名，实时统计了 378 种数据库的排名指数。前 30 名的排行情况详见下图，前10大数据库 用线段做了分割。同时在文末，会免费赠送给大家一些数据库书籍！
既然谈到数据的分表与分区，那我们来简单了解一下。先说一下分表与分区的目的。我们日常开发中都会经常遇到百万或千万级的数据大表，这些表数据量大，数据增速快，不用太久就会造成在查询或修改数据库数据的时候造成性能低下的问题，联合查询的时候，情况可能更糟。一次有必要对原来的表进行改造设计。这时候数据库分区和分表技术就应运而生了
在创建表的时候我们使用sql语句，Create table tableName () engine=myisam|innodb;
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前段时间收到吴老师的邀请，是参加青云QingCloud分布式数据库(RadonDB)的一个技术体验活动，从今天的技术体验来算，收获还是很多的，大家相聊甚欢，交流了很多工作中和工作之外的想法，原来那些我们看起来难走的路大家都曾经走过。
转自：https://m.2cto.com/database/201701/557910.html
本文介绍了 vivo 在大数据元数据服务横向扩展道路上的探索历程，由实际面临的问题出发，对当前主流的横向扩展方案进行了调研及对比测试，通过多方面对比数据择优选择 TiDB 方案。同时分享了整个扩展方案流程、实施遇到的问题及解决方案，对于在大数据元数据性能上面临同样困境的开发者本篇文章具有非常高的参考借鉴价值。
MySQL服务器可以在不同的SQL模式下运行，并且可以根据sql_mode系统变量的值对不同的客户端应用不同的模式。DBA可以设置全局SQL模式以匹配站点服务器操作需求，并且每个应用程序可以将其会话SQL模式设置为自己的需求。
备注：本步骤不用重复执行，第7部分已经执行完成了，重复一遍，是为了回顾文件的具体位置 将数据上传到hadoop集群所在节点
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。
应该尽量避免在 where 子句中使用 != 或 not in 或 <> 操作符，因为这几个操作符都会导致索引失效而进行全表扫描。
price decimal(8,2)有2位小数的定点数，定点数支持很大的数（甚至是超过int,bigint存储范围的数）
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