通过这个 Node.js 和 MySQL 示例项目，我们将看看如何有效地处理 数十亿行 占用 数百GB 存储空间的数据。
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
升级目标版本Zabbix6.0.3。升级方案Server采用在当前环境节点直接升级，数据库采用新服务器部署Mysql8.0.28数据库将Server配置信息迁移至新数据库，升级前需对Server服务节点快照备份便于失败回滚。因升级需要停用服务，所以不论升级成功或失败，都将造成升级当天部分监控数据的丢失。
删除表分区：alter table tableName drop partition (pdt='表分区');
1.个别场景不能从根本上提高查询速度 在Oracle10g时不支持自动生成分区，技术人员都是手动创建一年或者半年的分区或者当超过限制时把数据都load到最大值分区，但是一年半年过后要么出现数据无法插入或者某个分区数据剧增，这个时候出现了Oracle11g的自动分区功能，但是自动分区名称不能人为设置。如果说数据量过大或者出现跨分区查询会出现性能问题。 举个栗子：线上有一个日志储存系统，每天大概存储1000W左右的数据，支持分页排序并且按照日期查询功能（如果不排序，这个数据量对于Oracle是小ks）于是我们采用了分区+覆盖索引（如果想进一步了解.....）查询的的功能，性能稍微提升。但是一段时间后发现还是拖死系统。(因为这就是CAP问题，想从根本上解决问题，请建议公司采用nosql（habase、ELK）实现)。 如果有这样一种这样场景，工资小于等于5000，大于5000并且小于等于12000，大于12000并且小于25000，大于等于25000分别按照这些工资级别创建分区则非常高效，因为可以指定分区进行查询（` select * from TBL_OPR_CNT partition(5000_part);`），因为指定分区查询，效率直接提升。
Linux,Docker,MySQLCommunity8.0.31,InnoDB。
建立表s1，id字段为int类型，设置为自增主键 create table s1( id int AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name char(20), age int );
1、如果我们定义了主键(PRIMARY KEY)，那么InnoDB会选择主键作为聚集索引。
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。
墨墨导读：MySQL 8.0 新功能直方图，继承于Oracle ，MairaDB的实现方式。本文从MySQL角度解释，直方图是什么。
1.表空间及分区表的概念 2.表分区的具体作用 3.表分区的优缺点 4.表分区的几种类型及操作方法 5.对表分区的维护性操作.
线上有个MySQL 5.7版本的实例，从服务器延迟了3万多秒，而且延迟看起来好像还在加剧。
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。
添加固定为值，最后添加first，将会放到第一个字段 `alter table 表名 add 字段 类型(宽度) 约束条件 after 上一个字段名;
mysql表分区--RANGE分区，属于横向分区。举例说，假如有100条数据，分成十份，前10条数据放到第一个分区，第二个10条数据放到第二个分区，依此类推。横向分区，并不会改变表的结构。
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。
Q 题目 MySQL支持哪几类分区表？ A 答案 表分区是指根据一定规则，将数据库中的一张表分解成多个更小的，容易管理的部分。从逻辑上看，只有一张表，但是底层却是由多个物理分区组成，每个分区都是一个独立的对象。分区有利于管理大表，体现了“分而治之”的理念。一个表最多支持1024个分区。 在MySQL 5.6.1之前可以通过命令“show variables like '%have_partitioning%'”来查看MySQL是否支持分区。若have_partintioning的值为YES，则表示支持分
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：
秋天 autumn Hive表操作三（修改表） 注：大多数表属性可以通过ALTER TABLE语句来进行修改，这种操作会修改元数据，但不会修改数据本身 *表重命名 eg: ALTER TABLE app RENAME TO user; *增加、修改和删除表分区 --ALTER TABLE tablename ADD PARTITION ... 语句用于为表（通常是外部表）增加一个新的分区 eg: ALTER TABLE app ADD IF NOT EXISTS PARTITION (timetype=hour, clct_day='2018-07-26' ) LOCATION '/data/test/app/hour/'2018-07-26' ' PARTITION (timetype=hour, clct_day='2018-07-27' ) LOCATION '/data/test/app/hour/'2018-07-27' ' PARTITION (timetype=hour, clct_day='2018-07-28' ) LOCATION '/data/test/app/hour/'2018-07-28' ' ... ; --移动位置来修改某个分区的路径 eg: ALTER TABLE app PARTITION (timetype=hour, clct_day='2018-07-26' ) SET LOCATION '/home/data/app/hour/'2018-07-26' '; 这个命令不会将数据从旧的路线转移走，也不会删除旧的数据。 --删除分区 eg: ALTER TABLE app DROP IF EXISTS PARTITION (timetype=hour, clct_day='2018-07-26' ); 注：对于管理表，即使是使用ALTER TABLE...ADD PARTITION 语句增加的分区，分区内的数据也是会同时和元数据信息一起被删除的 对于外部表，分区内数据不会被删除 *修改列信息 --对某个字段进行重命名，并修改其位置、类型或者注释 eg: ALTER TABLE app CHANGE COLUMN hour time_h INT COMMENT 'THE hours part of the timestamp' AFTER uv; 注：即使字段名或者字段类型没有改变，也需要完全指定旧的字段名，并给出新的字段名及新的字段类型 此例子我们将字段转移到uv字段之后，如果要转移到第一个位置，只需要用FIRST关键字替代AFTER other_column子句即可 和通常一样，这个命令只会修改元数据信息，如过移动字段，那么数据也应和新的模式匹配 *增加列 --我们可以在分区字段前增加新字段到已有字段之后 eg:ALTER TABLE app ADD COLUMNS( appversion STRING COMMENT 'Application version', nettype STRING COMMENT 'logining application with nettype'); *删除或者替换列 --移除之前所有字段并重新指定了新字段 eg:ALTER TABLE app REPLACE COLUMNS( time int, name string, message string); 解析：这个语句实际上重命名了之前的hour字段并且从原表移除了字段pv,uv，增加了message字段，因为是ALTER语句，所以只有表的元数据信息
分页查询是MySQL特有的，一般其他数据库是没有的。分页查询可以从表里取一个范围的行，例如0到50行的的数据，30到100行的数据。
又是新的一年奋斗路的开启，相信有不少人农历新年之后，肯定会有所变动（跳槽加薪少不了）。所以，我把往期推送过的MySQL技术文章做了一个相关的整理，基础不好的可以从最基础的学习一遍，提高的也可以从中再提取深入一下。
此时按照提示，创建表前进行allow_experimental_map_type =1设置即可
在使用hive进行开发时，我们往往需要获得一个已存在hive表的建表语句(DDL),然而hive本身并没有提供这样一个工具。
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。
“删库跑路”作为一种历史悠久、后果严重的公司资产损坏事故，一旦发生，后果难以估量，轻则业务短时间不可用，重则公司倒闭关门，甚至有人为此坐牢。已经发生的事件历历在目，希望大家引以为戒。
D(持久性)，一旦事务完成，无论发生什么系统错误，它的结果都不会受到影响，事务的结果被写到持久化存储器中。底层实现原理是：redo log机制去实现的，mysql 的数据是存放在这个磁盘上的，但是每次去读数据都需要通过这个磁盘io，效率就很低，使用 innodb 提供了一个缓存 buffer，这个 buffer 中包含了磁盘部分数据页的一个映射，作为访问数据库的一个缓冲，从数据库读取一个数据，就会先从这个 buffer 中获取，如果 buffer 中没有，就从这个磁盘中获取，读取完再放到这个 buffer 缓冲中，当数据库写入数据的时候，也会首先向这个 buffer 中写入数据，定期将 buffer 中的数据刷新到磁盘中，进行持久化的一个操作。如果 buffer 中的数据还没来得及同步到这个磁盘上，这个时候 MySQL 宕机了，buffer 里面的数据就会丢失，造成数据丢失的情况，持久性就无法保证了。使用 redolog 解决这个问题，当数据库的数据要进行新增或者是修改的时候，除了修改这个 buffer 中的数据，还会把这次的操作写入到这个 redolog 中，如果 msyql 宕机了，就可以通过 redolog 去恢复数据，redolog 是预写式日志，会先将所有的修改写入到日志里面，然后再更新到 buffer 里面，保证了这个数据不会丢失，保证了数据的持久性，redolog 属于记录修改的操作，主要为了提交或者恢复数据使用！讲完事务的四大特性，再来说下事务的隔离性，当多个线程都开启事务操作数据库中的数据时，数据库系统要能进行隔离操作，以保证各个线程获取数据的准确性，在介绍数据库提供的各种隔离级别之前，来说一下如果不考虑事务的隔离性，会发生的几种问题：第一个问题是脏读，在一个事务处理过程里读取了另一个未提交的事务中的数据。举个例子，公司发工资了，领导把四万块钱打到我的账号上，但是该事务并未提交，而我正好去查看账户，发现工资已经到账，是四万，非常高兴。可是不幸的是，领导发现发给我的工资金额不对，是三万五元，于是迅速修改金额，将事务提交，最后我实际的工资只有三万五元，我就白高兴一场。第二个问题是不可重复读，某个数据在一个事务范围内多次查询却返回了不同的结果，用大白话讲就是事务T1读取数据，事务T2立马修改了这个数据并且提交事务给数据库，事务T1再次读取这个数据就得到了不同的结果，发生了不可重复读。举个例子，我拿着工资卡去消费，系统读取到卡里确实有一百块钱，这个时候我的女朋友刚好用我的工资卡在网上转账，把我工资卡的一百块钱转到另一账户，并在我之前提交了事务，当我扣款时，系统检查到我的工资卡已经没有钱，扣款失败，廖志伟十分纳闷，明明卡里有钱的。第三个问题是幻读，事务T1对一个表的数据做了从“1”修改成“2”的操作，这时事务T2又对这个表插入了一条数据，而这个数据的值还是为“1”并且提交给数据库，操作事务T1的用户再查看刚刚修改的数据，会发现还有一行没有修改。举个例子，当我拿着工资卡去消费时，一旦系统开始读取工资卡信息，这个时候事务开始，我的女朋友就不可能对该记录进行修改，也就是我的女朋友不能在这个时候转账。这就避免了不可重复读。假设我的女朋友在银行部门工作，她时常通过银行内部系统查看我的工资卡消费记录。有一天，她正在查询到我当月信用卡的总消费金额（select sum(amount) from transaction where month = 本月）为80元，而我此时正好在外面胡吃海喝后在收银台买单，消费1000元，即新增了一条1000元的消费记录（insert transaction … ），并提交了事务，随后我的女朋友把我当月工资卡消费的明细打印到A4纸上，却发现消费总额为1080元，我女朋友很诧异，以为出现了幻觉，幻读就这样产生了。
当我们业务数据库表中的数据越来越多，如果你也和我遇到了以下类似场景，那让我们一起来解决这个问题
HIVE中的表以及语法 一、HIVE的表 HIVE使用的功能性的表格分为四种：内部表、外部表、分区表、分桶表。 1、内部表、外部表 1．特点 创建hive表，经过检查发现TBLS表中，hive表的类型为MANAGED_TABLE，即所谓的内部表。 内部表的特点是，先有表后有数据，数据被上传到表对应的hdfs目录下进行管理。 其实内部表的流程和sql数据库的表流程是几乎一样的。 但是在真实开发中，很可能在hdfs中已经有了数据，希望通过hive直接使用这些数据作为表内容
1. 主：binlog线程——记录下所有改变了数据库数据的语句，放进master上的binlog中；
列表分区能把几种不同的数据整合在一个分区里，列表分区明确指定了根据某字段的某个具体值进行分区，而不是像范围分区那样根据字段的值范围来划分的。
在我们日常处理海量数据的过程中，如何有效管理和优化数据库一直是一个既重要又具有挑战性的问题。
数据分区（也称为分片）是一种将大型数据库（DB）分解为许多较小部分的技术。它是跨多台计算机拆分一个DB/表的过程，以提高应用程序的可管理性、性能、可用性和负载平衡。
MySQL 8.0在内存管理和性能优化方面做了很多改进，而innodb_buffer_pool_size参数仍然是一个关键的参数，它可以显著影响数据库的性能。然而，除了innodb_buffer_pool_size之外，还有其他一些参数也可以用来优化MySQL的性能和内存使用。这里有一些参数和优化措施的例子：
MySQL表分区是一种数据库管理技术，用于将大型表拆分成更小、更可管理的分区（子表）。每个分区可以独立进行维护、备份和查询，从而提高数据库性能和管理效率。以下是详细介绍MySQL表分区的步骤和注意事项：
https://www.enterprisedb.com/blog/postgresql-vs-mysql-360-degree-comparison
问题 1： 为什么 group by 和 order by 会使查询变慢? 答： group by 和 order by 操作通常需要创建一个临时表来处理查询的结果，所以如果查询结果很多的 话会严
上一篇主要讲到了分区分库分表的概念，其实在不影响性能的情况下，我们完全可以使用单分区单库单表。但是业务量大的情况下，受到性能限制我们不得不选择使用分区分库分表。本篇是上一篇的拓展，本篇主要讲讲十几种我们如何使用分区分库分表。如果还未看过上一篇文章建议先阅读概念篇：Mysql分库分表(1) --- 概念篇
1、如果我们定义了主键(PRIMARY KEY)，那么InnoDB会选择主键作为聚集索引、如果没有显式定义主键，则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引、如果也没有这样的唯一索引，则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚集索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增，这个ROWID不像ORACLE的ROWID那样可引用，是隐含的)。
hive> truncate table 表名; truncate操作用于删除指定表中的所有行，相当于delete from table where 1=1.表达的是一个意思。
1、如果我们定义了主键(PRIMARY KEY)，那么InnoDB会选择主键作为聚集索引。如果没有显式定义主键，则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引。如果也没有这样的唯一索引，则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚集索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增，这个ROWID不像ORACLE的ROWID那样可引用，是隐含的)。
笔者最近工作中遇见一个性能瓶颈问题，MySQL表，每天大概新增776万条记录，存储周期为7天，超过7天的数据需要在新增记录前老化。连续运行9天以后，删除一天的数据大概需要3个半小时（环境：128G, 32核，4T硬盘），而这是不能接受的。当然如果要整个表删除，毋庸置疑用
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