根据公司MySQL数据库中存储的业务数据，针对用户相关一些维度，提取用户相关的属性字段，其中包括属性字段直接提取，金额字段的计算提起，日期字段的格式转换等，最终将一个用户的各个属性在页面进行展示。
所以整体使用逻辑备份(mysqldump), 个别大表使用物理备份(导出表空间)
1、什么是事务控制 2、事务的四个特性 3、MySQL的事务控制 4、提交事务 5、事务回滚 6、什么是分区表 7、分区表的好处 8、分区表的四种类型 9、Range分区 10、List分区 11、分
问题描述：从源库（兼容MySQL协议的TDSQL，select version()=5.7，test表字符集是utf8，test是个分区表）通过如下指令，导出一份数据，SQL格式的，文件6G，
墨墨导读：AntDB是一款基于PG内核的分布式数据库。根据AntDB官方介绍，该数据具备持续的集群自动高可用，秒级在线扩容，强大的Oracle兼容，异地容灾，sql语句级自定义分片，分布式事务和MVCC，是一款非常强大的企业级国产分布式数据库。由于AntDB在使用过程中，与pgxl很相近，所以本文对pgxl的情况下有一定的帮助。
交互方式-用户接口：CLI（linux命令行）、WUI（hive web页面）、Client（连接远程服务HiveServer2，eg：JDBC、ODBC）
最近在测试环境的一个Oracle数据库上面，使用exp将表导出没有问题，而将导出的文件使用imp导入时却出现了如下错误。
基于时间类分区我之前写过实现篇、细节篇。今天来继续分享一下时间类分区的真实案例：某家互联网公司数据库系统的表调优过程。
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。本文描述的是使用导出导入方式来实现，下面是具体的操作示例。
HIVE 为了能够借助Hive进行统计分析，首先我们需要将清洗后的数据存入Hive中，那么我们需要先建立一张表。这里我们选择分区表，以日期作为分区的指标，建表语句如下：（这里关键之处就在于确定映射的HDFS位置，我这里是/project/techbbs/cleaned即清洗后的数据存放的位置）
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 数据库现在主要用的引擎是 InnoDB ，InnoDB 没有类似于 MERGE 引擎这样的原生拆表方案，不过有原生分区表，以水平方式拆分记录集，对应用端透明。
（2）子查询插入方法（Insert With a Subquery Method）
为了能够借助Hive进行统计分析，首先我们需要将清洗后的数据存入Hive中，那么我们需要先建立一张表。这里我们选择分区表，以日期作为分区的指标，建表语句如下：（这里关键之处就在于确定映射的HDFS位置，我这里是/project/techbbs/cleaned即清洗后的数据存放的位置）
在平时的工作中接触到的分区表一般都比较大，而且分区也少则几十，多则几百，上千。 在数据迁移的时候，分区表的迁移更是块大骨头，因为数据量太大，而且有些分区表中还有一些lob字段，想直接通过sqlldr来迁移还是需要做一些额外的工作。 如果通过datapump分区导出数据，批量导入，也是一种思路，不过需要考虑好并发的进程。 通过oracle_datapump来做数据的导入，可能更为灵活，但是不是绝对的。最近就做了一些相关的数据导入测试，感触不少。 比如，目前我们需要导入的两个大表，一个是memo，一个是cha
Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类 SQL查询功能。
假设张三是xx公司的大数据开发工程师，现在xx Music有一千万用户在每天播放音乐和收藏音乐，那么张三要如何设计音乐榜单数据仓库来进行数据分析呢。
今天有个同学问我一个问题，也是一个实际的案例，我简单分析了一下，发现还是有很多可以考究的地方。仅做参考。 问题是，系统里目前有一个大表，因为历史数据的沉淀，目前有60多亿的数据，不是分区表，现在得到反馈说insert的操作比较满，想优化一下，同时把部分历史数据需要做一些清理。 对于这类操作，要求停机时间尽可能短，有什么好的办法。 对于这个问题看起来问题似乎是很明显的。 目前反应出的问题是Insert慢，可能有下面的几个原因。 1.表索引巨大，索引维护管理要复杂一些 2.表中可能含有一些冗余索引，或者多个索引
导入导入Oracle 分区表数据是Oracle DBA 经常完成的任务之一。分区表的导入导出同样普通表的导入导出方式，只不过导入导出需要考
为什么采取分区，而不是分表，以及MySQL分区不仅能够提升数据库性能和管理效率，还能有效支持处理大规模数据的需求。
在之前的章节中讨论了关于修改表分区的一些准备工作和操作细则，这个问题的来由有必要说一下。 通过分区键值发现性能问题 http://blog.itpub.net/23718752/viewspace-1263068/ 当时是在做数据迁移的时候发现了一些表，导入数据比较慢，尽管做了分区的并行切分，速度还是很慢，最后查看数据的分布时，发现90%左右的数据都分布到了一个表分区上。 最后和开发部门协调，重新调整了分区键值，从DBA这边来说，就需要重新来创建分区了。 尽管已经考虑了很多的准备工作和可能碰到的问
这里我们假定一个场景，你需要迁移CDH5.12到CDH6.2，CDH5.12和CDH6.2分别是两个不同的集群，我们的工作主要是HDFS数据和各种元数据从CDH5.12迁移到CDH6.2，本文不讨论HDFS数据的迁移也不讨论其他元数据的迁移比如CM或Sentry，而只关注Hive元数据的迁移。这里的问题主要是CDH5.12的Hive为1.1，而CDH6.2中Hive已经是2.1.1，Hive的大版本更新导致保存在MySQL的schema结构都完全发生了变化，所以我们在将CDH5.12的MySQL数据导入到CDH6.2的MySQL后，需要更新Hive元数据的schema。首先Fayson会搭建2个集群包括CDH5.12和CDH6.2，为了真实，我们在接下来的模拟过程中，创建的Hive表包含分区，视图和UDF，好方便验证是否迁移到CDH6.2都能正常运行。具体如何迁移Fayson会在接下来的文章进行详细描述。
继承 org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF;
这段时间饱受大分区表的性能之苦，碰到最大的一个分区表有1个t左右，操作起来每个细节都需要格外小心，我这次和大家分享的案例应用的分区表不是很大，有80G左右。但是这个分区主要分区比较多，有将近2000个左右的分区。 举一个案例来说明一下。 现在要做以下下几件事，要保证要宕机时间尽可能短。 为了方便起见，我暂定现在有4个DB instance,叫par01,par02,par03,par04. 1.需要对par01的数据运行Update语句，根据条件更新（update操作可能会移动分区）， 2.然后把par01
1、CREATE TABLE 创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已经存在，则抛出异常；用户可以用 IF NOT EXISTS 选项来忽略这个异常。
①保证环境变量中有JAVA_HOME ②基于HADOOP工作，保证环境变量中有HADOOP_HOME ③在环境变量中配置HIVE_HOME，默认hive在启动时，会读取HIVE_HOME/conf中的配置文件
当我们的数据采集到hdfs层上之后，我们就开开始对数据进行建模以便后来分析，那么我们整体的架构先放在每个建模层级的最前面
从一个表查数据插入到另一个表中，出现以下异常： 'STATUS' in insert schema specification is not found among regular columns of srm.invoice_lines_temp2 nor dynamic partition columns.. Error encountered near token 'material_group'
Hive可以管理HDFS中的数据，可以通过SQL语句可以实现与MapReduce类似的同能，因为Hive底层的实现就是通过调度MapReduce来实现的，只是进行了包装，对用户不可见。 Hive对HDFS的支持只是在HDFS中创建了几层目录，正真的数据存在在MySql中，MYSQL中保存了Hive的表定义，用户不必关系MySQL中的定义，该层对用户不可见。Hive中的库在HDFS中对应一层目录，表在HDFS中亦对应一层目录，如果在对应的表目录下放置与表定义相匹配的数据，即可通过Hive实现对数据的可视化及查询等功能 综上所述，Hive实现了对HDFS的管理，通过MySQL实现了对HDFS数据的维度管理 Hive基本功能及概念 database table 外部表，内部表，分区表 Hive安装 1. MySql的安装（密码修改，远程用户登陆权限修改） 2. Hive安装获取，修改配置文件(HADOOP_HOME的修改，MySQL的修改) 3. 启动HDFS和YARN(MapReduce)，启动Hive Hive基本语法： 1. 创建库：create database dbname 2. 创建表：create table tbname Hive操作： 1. Hive 命令行交互式 2. 运行HiveServer2服务，客户端 beeline 访问交互式运行 3. Beeline 脚本化运行 3.1 直接在 命令行模式下 输入脚本命令执行(比较繁琐，容易出错，不好归档) 3.2 单独保存SQL 命令到 文件，如etl.sql ，然后通过Beeline命令执行脚本 数据导入： 1. 本地数据导入到 Hive表 load data local inpath "" into table .. 2. HDFS导入数据到 Hive表 load data inpath "" into table .. 3. 直接在Hive表目录创建数据 Hive表类型： 1. 内部表: create table 表数据在表目录下，对表的删除会导致表目录下的数据丢失，需要定义表数据的分隔符。 2. 外部表: create external table 表目录下挂载表数据，表数据存储在其他HDFS目录上，需要定义表数据的分隔符。 3. 分区表：与创建内部表相同，需要定义分区字段及表数据的分隔符。在导入数据时需要分区字段，然后会在表目录下会按照分区字段自动生成分区表，同样也是按照目录来管理，每个分区都是单独目录，目录下挂载数据文件。 4. CTAS建表 HQL 1. 单行操作：array，contain等 2. 聚合操作：(max,count,sum)等 3. 内连接，外连接（左外，右外，全外） 4. 分组聚合 groupby 5. 查询 : 基本查询，条件查询，关联查询 6. 子查询： 当前数据源来源于 另个数据执行的结果，即当前 table 为临时数据结果 7. 内置函数: 转换, 字符串, 函数 转换：字符与整形，字符与时间， 字符串：切割，合并， 函数：contain，max/min，sum， 8. 复合类型 map（key，value）指定字符分隔符与KV分隔符 array（value）指定字符分隔符 struct(name,value) 指定字符分割与nv分隔符 9. 窗口分析函数 10. Hive对Json的支持
前言：老刘不敢说写的有多好，但敢保证尽量用大白话把自己复习的内容详细解释出来，拒绝资料上的生搬硬套，做到有自己的了解！
今天，朋友圈和公众号被鸿蒙刷屏，作为开发者，由衷感叹人类科技已经发展得这么先进了，基于微内核的全场景分布式OS，虽然不太懂是什么意思，但仍然觉得高大上。
在 hdfs 绝对路径：/user/hive/warehouse/mytest.db/ 下有一张表 test_001，建表语句如下：
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。
关于分区表的move操作还是很值得深究的一个问题。如果分区表中含有lob字段，难度还会加大。 对于普通的表而言，做move操作室理所当然，oracle提供的方式很直接快捷。当然了这个命令也不是高可用的范畴。但是对于数据重组还是很方便快捷的。 一般来说，如果尝试对分区表进行move操作，会得到如下的错误警告。 SQL> alter table charge move tablespace large_data; alter table charge move tablespace large_data
由于最近项目需要和大数据对接，需要了解一下数仓的基本知识，所以记录一下hive的基础原理和使用
1）创建一个数据库，数据库在HDFS上的默认存储路径是/user/hive/warehouse/*.db。
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。
Sqoop是一个用来将hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库(例如：mysql,oracle,等)中的数据导入到hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导入到关系型数据库中。
在当前CDP的大部分的场景中，PART_COL_STATS和TAB_COL_STATS这两张Hive元数据表都会比较大。因为这两张表是分别存放分区表和非分区表的一些字段上的统计信息，而在CDP中Hive的CBO、Mapjoin和谓词下推等优化查询功能默认是开启的，而这些优化功能又需要基于这些统计信息来做优化，所以在一个已经稳定运行的生产环境中，对应的这两张表可能有非常庞大的数据量（上千万甚至于上亿）。
如果数据库未开启归档模式或者没有RMAN备份时，通常是使用数据泵进行备份。此时，如果表被误删，并且回收站无法找回，可以使用数据泵进行导入，找回部分数据（前提是存在数据泵导出备份）。
参考文章：https://doc.huodongjia.com/detail-3839.html Hashdata 简丽荣
https://launchpad.net/test-db/employees-db-1/1.0.6
map的输入固定是LongWritable和Text，可理解为偏移量和String类型的数据。 核心：map的输出的key和value是reduce的输入的key和value
很多时候，对于某张表有大量的 delete 删除操作，但是发现空间并未释放，这是高水位未下降的原因，何为“高水位线”大概就是定义为 Oracle 段中已使用和未使用空间之间的分界。大量删除操作会导致表的碎片过多，从而影响性能，检查表的碎片率一般使用存储过程 SPACE_USAGE 程序。下面详细介绍一下 SPACE_USAGE 程序。
一直想抽个时间整理下最近的所学，断断续续接触hive也有半个多月了，大体上了解了很多Hive相关的知识。那么，一般对陌生事物的认知都会经历下面几个阶段： 为什么会出现？解决了什么问题？ 如何搭建？如何使用？ 如何精通？ 我会在本篇粗略的介绍下前两个问题，然后给一些相关的资料。第三个问题，就得慢慢靠实践和时间积累了。 如果有什么问题，可以直接留言！ 为什么出现？解决了什么问题？ 背景 说到这个问题，还得先说个小故事，在很久很久以前.... 有一个叫facebook的贼有名的公司，他们内部搭建了数据仓库（
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。
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。
注意:使用insert插入数据时会产生临时表，重新连接后会表会小时，因此大批量插入数据时不建议用insert tips1:在hdfs的hive路径下以.db结尾的其实都是实际的数据库 tips2:默认的default数据库就在hive的家目录
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