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
在大数据领域中,Hive 是一个常用的数据仓库工具,用于管理和查询大规模数据集。在使用 Hive 进行数据分析和处理时,经常需要更新元数据以确保数据的准确性和一致性。本文将介绍如何在 Hive 中进行元数据更新的相关操作。
在一些系统中有时某张表会出现百万或者千万的数据量,尽管其中使用了索引,查询速度也不一定会很快。这时候可能就需要通过分库,分表,分区来解决这些性能瓶颈。
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。
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/51483674
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。
windows云硬盘扩容有以下两种场景需求: 1. 对于新增的容量空间,建立独立的新分区,老的分区保持不变。 2. 扩容旧的分区至新增的空量空间,并且保持老分区的数据不丢失。 以上两种场景,在您的windows云硬盘升级成功之后(看到云硬盘容量变化),都可以通过windows下的分区扩容工具—-分区助手,完成分区扩容,并且保证原数据不会丢失。(可以到腾讯电脑管家里的软件管理下载安装分区助手5.2)。 以下分别介绍两种场景下的操作流程:
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。
Hive指定表的存储路径: hive可以在创建表的时候通过location指定表的存储路径,若不指定localtion则文件默认存储在hive-site.xml配置文件中hive.metastore.warehouse.dir配置项指向的路径。 此外,Hive的分区表还可以指定分区的存储路径。通过如下语句可以给分区指定:
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。
本文将详细指导新手开发者如何将MySQL中的普通表转换为分区表。分区表在处理庞大数据集时展现出显著的性能优势,不仅能大幅提升查询速度,还能有效简化数据维护工作。通过掌握这一技巧能够更好地应对数据密集型应用带来的挑战,为系统的高效运行奠定坚实基础。
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
将数据按照指定的字段进行分成多个桶中去,说白了就是将数据按照字段进行划分,可以将数据按照字段划分到多个文件当中去
mysql> Create table engine1(id int) engine=innodb partition by range(id)(partition po values less than(10));
在 hdfs 绝对路径:/user/hive/warehouse/mytest.db/ 下有一张表 test_001,建表语句如下:
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
MySQL分区 是一种数据库优化的技术,它允许将一个大的表、索引或其子集分割成多个较小的、更易于管理的片段,这些片段称为“分区”。每个分区都可以独立于其他分区进行存储、备份、索引和其他操作。这种技术主要是为了改善大型数据库表的查询性能、维护的方便性以及数据管理效率。
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。
数据库的元数据信息是不可更改的,包括数据库的名称以及数据库所在的位置,但我们可以使用alter database 命令来修改数据库的一些属性。
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。
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。
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。
在数据库技术的发展历程中,随着数据量的不断增长和业务需求的日益复杂,如何高效地存储、查询和处理数据成为了关键挑战。OceanBase作为一款高性能、高可用的分布式关系数据库,通过其独特的分区机制,为这一挑战提供了有力的解决方案。
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。
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。
项目开发到一半,用户突然提出需要多个分公司共同使用,这种需要将系统设计成SaaS架构,将各个分公司的数据进行隔离。
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。
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
在 MySQL 8.x 版本中,MySQL 提供了窗口函数,窗口函数是一种在查询结果的特定窗口范围内进行计算的函数。
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。
1. F_TestDate 为分区函数名,分区的字段是datetime类型
注意:分区的字段必须是主键或主键的一部分; 对已有数据的表进行分区时始终报错,应该创建同样的表结构同时创建分区,然后将原有数据导入新表。
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
需要注意的是:动态添加分区的时候,查询的分区字段必须放在最后面(order_dow),否则结果不是你想要的;
局部索引等价于我们通常说的本地索引,与主表的数据结构保持一对一的关系。局部索引没有单独分区的概念,一般来讲,主表的分区方式决定局部索引的分区方式,也就是说假设主表有10个分区,那么对于每个分区来讲,都有一个对应的局部索引。
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。
众所周知,数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限,在高并发的分布式系统中,可采用分库分表突破单机局限。本文总结了分库分表的相关概念、全局ID的生成策略、分片策略、平滑扩容方案、以及流行的方案。
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。
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
我们都知道,在Mysql 中,如果数据量过大的话,就有可能在查询过程中会出现各种超时的情况,毕竟如果一个表的数据量过大的时候,一个简单的单表查询都会有点慢,所以,就有了各种中间件的存在,比如说 MyCat,ShardingJDBC 等分库工具,但是今天了不起不说这个,我们来说说这个Mysql自己的分区,我们不做分库操作。
众所周知,数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限,在高并发的分布式系统中,可采用分库分表突破单机局限。
在最近的项目中,我们需要保存大量的数据,而且这些数据是有有效期的,为了提供查询效率以及快速删除过期数据,我们选择了MySQL的分区机制。把数据按照时间进行分区。 分区类型 ---- Range分区:最为常用,基于属于一个给定连续区间的列值,把多行分配给分区。最常见的是基于时间字段. 基于分区的列最好是整型,如果日期型的可以使用函数转换为整型。 List分区:LIST分区和RANGE分区类似,区别在于LIST是枚举值列表的集合,RANGE是连续的区间值的集合。 Hash分区:基于给定的分区个数,将
随着业务的发展,当然现在比较流行的微服务无非就是业务垂直拆分+功能水平拆分,应用加节点是比较简单的,但是每个业务的单库单表扛不住了;数据库分库分表相对来说更复杂一点,但是分区表可以继续支持业务发展两三年,人手有限的情况下,我觉得分布表更合适一点。架构的终极目标是用最小的人力成本来满足就构建维护系统的需求。
说明:hive的表存放位置模式是由hive-site.xml当中的一个属性指定的
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云