当一个数据表的数据量达到千万级别以后,每次查询都需要消耗大量的时间,所以当表数据量达到一定量级后我们需要对数据表水平切割。水平分区分表就是把逻辑上的一个表,在物理上按照你指定的规则分放到不同的文件里,把一个大的数据文件拆分为多个小文件,还可以把这些小文件放在不同的磁盘下。这样把一个大的文件拆分成多个小文件,便于我们对数据的管理。
Hive作为大数据平台举足轻重的框架,以其稳定性和简单易用性也成为当前构建企业级数据仓库时使用最多的框架之一。
hive.limit.optimize.enable=true --- 开启对数据源进行采样的功能 hive.limit.row.max.size --- 设置最小的采样容量 hive.limit.optimize.limit.file --- 设置最大的采样样本数
Rollup 可以理解为 Table 的一个物化索引结构。物化 是因为其数据在物理上独立存储,而 索引 的意思是,Rollup可以调整列顺序以增加前缀索引的命中率,也可以减少key列以增加数据的聚合度。
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
3、输入n创建新的硬盘分区——输入p创建主分区——输入1设置一个分区——回车——回车(默认全部空间)
Linux下的fdisk功能是极其强大的,用它可以划分出最复杂的分区,下面简要介绍一下它的用法:
查看当前系统分区情况 fdisk -l 📷 在Disk下的是没有分区的磁盘 最后几行是已经分区的磁盘列表 分区操作 fdisk /dedcv/mmcblk0 📷 按m获取帮助信息 帮助信息解读: a 设定硬盘启动区 b 编辑嵌套的BSD磁盘标签 c 设定dos兼容性 d 删除磁盘 F 列出可用的未分区空间 l 列出磁盘信息 n 新加磁盘 p 列出当前磁盘分区情况 t 更改分区类型 v 验证分区表 i 打印有关分区的信息 m 打印此菜单 u 更改输出/输入单位 x 额外功能 I 从sfdisk脚本文件加载
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。
Kudu没有提供标准SQL操作,支持Nosql样式的API,这里使用Java 操作Kudu ,包括创建表、插入数据、修改删除数据、删除表等操作,值得注意的是,Java api直接操作Kudu在开发中不是常用的方式,常用方式是Spark操作Kudu、Kudu与Impala整合写SQL操作Kudu。这里为了后续学习,需要在Kudu中创建一些表。
其中“hdx~”表明分区所在设备的类型、hd 表示ide、x表示哪块盘、~表示分区号
保护MBR包含一个DOS分区表(LBA0),只包含一个类型值为0xEE的分区项,在小于2TB的磁盘上,大小为整个磁盘;在更大的磁盘上,它的大小固定为2TB。它的作用是阻止不能识别GPT分区的磁盘工具试图对其进行分区或格式化等操作,所以该扇区被称为“保护MBR”。实际上,EFI根本不使用这个分区表。
1、为什么要分表? 数据库数据越来越大,随之而来的是单个表中数据太多。以至于查询速度变慢,而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响,出现了数据库性能瓶颈。 mysql中有一种机制是表锁定和行锁定,是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作,必须等我对表操作完才行。行锁定也一样,别的sql必须等我对这条数据操作完了,才能对这条数据进行操作。当出现这种情况时,我们可以考虑分表或分区。
数据库数据越来越大,随之而来的是单个表中数据太多。以至于查询速度变慢,而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响,出现了数据库性能瓶颈。
存储引擎:可以看作是数据表存储数据的一种格式,不同的格式具有的特性也各不相同。 举例说明:只有InnoDB存储引擎支持事务、外键、行级锁等特性,而MyISAM则支持压缩机制等特性。 存储引擎的特点:本身是MySQL数据库服务器的底层组件之一,最大的特点是采用“可插拔”的存储引擎架构。 “可插拔”的理解:指的是对正在运行的MySQL服务器依然可根据实际需求使用特定语句加载(插入,INSTALL PLUGIN语句)或卸载(拔出,UNINSTALL PLUGIN语句)所需的存储引擎文件。
在 MySQL 中, InnoDB存储引擎长期以来一直支持表空间的概念。在 MySQL 8.0 中,同一个分区表的所有分区必须使用相同的存储引擎。但是,也可以为同一 MySQL 服务器甚至同一数据库中的不同分区表使用不同的存储引擎。
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。
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
元数据是基础,这篇文章值得一读。 本文介绍Hive元数据库中一些重要的表结构及用途,方便Impala、SparkSQL、Hive等组件访问元数据库的理解。 1、存储Hive版本的元数据表(VERSION) 该表比较简单,但很重要。 VER_IDSCHEMA_VERSIONVERSION_COMMENTID主键Hive版本版本说明11.1.0Set by MetaStore 如果该表出现问题,根本进入不了Hive-Cli。比如该表不存在,当启动Hive-Cli时候,就会报错”Table ‘hive.vers
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:
mysql> Create table engine1(id int) engine=innodb partition by range(id)(partition po values less than(10));
作为演示,本文使用的数据库 sql server 2017 管理工具 sql server management studio 18,,创建数据库mytest,添加Test表,Test表列为 id和name,具体可以自行创建
文章目录 1. 分区操作 1.1 查询分区信息 1.2 添加分区 1.3 删除分区 1.4 修改分区 2.列操作 2.1 添加列 2.2 修改列 3. 表操作 3.1 创建外部表 3.2 修改表属性 3.3 表的重命名 4. Ref 1. 分区操作 1.1 查询分区信息 show partitions t_test; describe formatted t_test partition (sample_date="20190723", partition_name="7"); show ta
首先弄清楚什么是元数据和表数据:元数据就是表的属性数据,表的名字,列信息,分区等标的属性信息,它是存放在RMDBS传统数据库中的(如,mysql)。表数据就是表中成千上万条数据了。
使用DESC EXTENDED table_name;命令查看Hash Clustering Table的Clustering属性,如下所示,Clustering属性将显示在Extended Info中:
分区是按照一定规则把一个表分解成多个更小的表,更容易管理的部分,当访问数据库应用而言,逻辑上是一个表或一个索引,实际上是可以有数个物理对象组成,每个分区都是一个独立的对象,可以独自处理作为表的一部分进行数据处理
2.注释问题2.1 MySQL中的注释2.2 Hive中的注释3.乱码问题3.1 修改表字段注解和表注解3.2 修改分区字段注解3.3 修改索引注解3.4 修改metastore的连接URL4.数据库基本操作4.1 创建带属性的库4.2 显示数据库详情:4.3 查看正在使用哪个库4.4 查看数据库的详情语句5.删除数据库5.1 删除库原则5.2 删除不含表的数据库5.3 删除含表数据库6.切换库及创建表6.1 切换库6.2 创建表7.表详情及表操作7.1 表详情7.2 表操作8.分区8.1 查看分区8.2 添加分区8.3 修改分区8.4 删除分区
就访问数据库的应用而言,逻辑上只有一个表或一个索引,但是实际上这个表可能由数10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。
create table if not exists mydb.employees{
在 hdfs 绝对路径:/user/hive/warehouse/mytest.db/ 下有一张表 test_001,建表语句如下:
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。
分库分区分表概念 分区 就是把一张表的数据分成N个区块,在逻辑上看最终只是一张表,但底层是由N个物理区块组成的 。 分表 就是把一张数据量很大的表按一定的规则分解成N个具有独立存储空间的实体表。系统读写时需要根据定义好的规则得到对应的字表明,然后操作它。表名可以按照某种业务hash进行映射。 分库 一旦分表,一个库中的表会越来越多。 下面来具体看看 分区 mysql数据库中的数据是以文件的形势存在磁盘上的,默认放在/mysql/data下面(可以通过my.cnf中的datadir来查看),一张表主要对应着三
第一层是 Partition,即分区。用户可以指定某一维度列作为分区列,并指定每个分区的取值范围,分区支持 Range 和 List 的划分方式。
使用起来和不分区是一样的,看起来只有一个数据库,其实有多个分区文件,比如我们要插入一条数据,不需要指定分区,MySQL会自动帮我们处理
在创建表的时候我们使用sql语句,Create table tableName () engine=myisam|innodb;
转自:https://m.2cto.com/database/201701/557910.html
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。
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。
因为项目需要,最近研究了一下在mysql数据库下如何动态新建以及删除分区表。如果全部借助存储过程的话,新建以及删除分区表在逻辑上比较死板、不灵活,而且还容易出错。因此,我新建了一个数据表table_fen_qu,借助这个表可以很(相对)灵活的对分区表进行管理。
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。
在这里可以回顾一下Hadoop的相关知识: 1.x job tracker 既管资源调度又管任务分配 2.x 分为ResourceManager(资源分配)和DataManager(任务分配) 牢记Hadoop 1.x与2.x架构图
随着互联网的发展,各方面的数据越来越多,从最近两年大数据越来越强的呼声中就可见一斑。 我们所做的项目虽算不上什么大项目,但是由于业务量的问题,数据也是相当的多。 数据一多,就很容易出现性能问题,而为了解决这个问题我们通常很容易想到集群、分片等。 但是在某些时候却不一定必须要用集群、分片,也可以适当的使用数据分区。
通俗地讲表分区是将一大表,根据条件分割成若干个小表。mysql5.1开始支持数据表分区了。 如:某用户表的记录超过了600万条,那么就可以根据入库日期将表分区,也可以根据所在地将表分区。当然也可根据其他的条件分区。
简单来说,微服务架构就是把传统的一个单体应用以一套"小服务"的方式进行开发,这些"小服务"可以运行在不同机器上,它们在自己的进程中运行,"小服务"之间可以通过像是 HTTP API 这样的轻量级的机制进行通信,这些"小服务"紧紧围绕项目的业务需求开发,同时,它们是以业务边界进行划分成独立的微服务。这些微服务看似独立又像是一个整体,构成了一个业务集群。
1. 什么是表分区 2. 分区的两种方式 2.1 水平切分 2.2 垂直切分 3. 为什么需要表分区 4. 分区实践 4.1 RANGE 分区 4.2 LIST 分区 4.3 HASH 分区 4.4 KEY 分区 4.5 COLUMNS 分区 5. 常见分区命令 6. 小结 松哥之前写过文章跟大家介绍过用 MyCat 实现 MySQL 的分库分表,不知道有没有小伙伴研究过,MySQL 其实也自带了分区功能,我们可以创建一个带有分区的表,而且不需要借助任何外部工具,今天我们就一起来看看。 1. 什么是表分区
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。
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