在很多的系统中，随着时间的推移，都会沉淀大量的历史数据。一般数据量达到一定程度都会考虑使用分区表来处理。根据业务规则，可能有些历史数据隔一段时间就需要做清理了，这个时候历史数据就需要在分区级进行清理。在不同的系统，不同厂商都有不同的实现方案。但是从数据安全角度来说，都需要做备份工作，也是预防万一。 比如说我们存在一个表charge，就可能会有下面的几种分区规则， 一种是按照日期来分区，这样就能够很清楚的定位到哪些天的数据可以清理。 比如 6月9日的充值记录，分区表就为P_20150609,相关的一些分区如下
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。
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）。
1、Sectoreditor.exe —— 用于对硬盘扇区进行查看和编辑 2、PTDD V3.5 —— 用于快速搜索恢复标准结构的分区表 3、Diskgenius V3.2 —— 用于搜索恢复标准和非标准结构的分区表和从临时分区结构中取得文件 4、WinHex —— 用于对硬盘扇区进行查看、搜索和编辑，支持RAID 5、R-Studio V5.1 —— 用于搜索丢失的文件，性能强悍，支持多种文件格式包括UNIX格式，支持RAID 6、TeamViewer.exe —— 用于辅助远程操作 这些数据恢复软
大家好，我是coco玛奇朵今天为大家解答数据恢复软件问题EasyRecovery软件很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
MySQL binlog集市的事情我们做了有一段时间了，最开始的初衷是异常操作的数据恢复，主要的痛点是如果发生了业务误操作，需要紧急恢复数据的时候，通常这些误操作是对于字典配置数据的变更，而要恢复的时候成本则太高了，举个极端的例子，1T数据量的数据库，要恢复的字典数据最有1M,但是很可能需要恢复1T的数据量作为代价，有点得不偿失，所以，我们对于binlog集市是希望尽可能完整的捕获数据库的数据变化，并且能够闪回恢复。
在日常使用电脑的过程中，我们可能会不小心删除一些重要的文件，或者在清理硬盘空间时误删一些需要保留的数据。这时，了解如何恢复硬盘删除的数据就显得尤为重要。本文将为你介绍硬盘删除文件的恢复原理、告诉你哪些情况下文件恢复的可能性较低、详细介绍十个硬盘数据恢复方法。同时，我们还将解答一些常见的关于数据恢复的疑问。
有时候我们会将一些重要的资料误删除了，那么怎么恢复数据呢？有那么一款恢复数据的软件搞定，下面将这款软件分享给大家。
EasyRecovery硬盘数据恢复软件采用最新的数据扫描引擎，从磁盘底层读出原始的扇区数据，经过高级的数据分析算法，把丢失的目录和文件在内存中重建出原分区和原来的目录结构，数据恢复的效果非常好。操作简单，向导式的界面让您无需了解数据恢复深层复杂的知识也可以轻松恢复出丢失的文件数据。本软件扫描速度很快，目录结构恢复较好，对中文目录文件名称完美兼容，是一款十分有效的文件恢复工具。
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。
现在各行各业信息化程度越来越高，数据的重要作用愈加明显，程序员的误操作或者Linux操作系统崩溃会造成数据丢失，忙着一个月的项目，就这样消失了。
一张硬盘的容量可高达500G、1TB甚至几个TB以上，而为了能够更好整理硬盘数据，对其进行有效的分类处理，我们通常会把一张硬盘分为几个分区，每个分区用来保存不同的数据。但对于硬盘分区而言，也会有数据丢失的风险。这是因为保存数据的分区有可能遇到各种各样的故障，从而导致分区中的数据受损。怎么恢复硬盘丢失的分区数据呢？在恢复之前硬盘容量丢失，我们先看看硬盘分区数据丢失是什么因素造成的吧。
因为众所周知的原因：硬盘总是坏！但是嘛，其实硬盘数据恢复也是那么难，一起来看看！ 在一切工作进行之前，请先判断硬盘是否有损坏，以及缺损类型，而往往硬盘出现问题主要集中下以下两个方面： 物理（驱动器故障
easyrecovery是一个磁盘恢复工具，能够帮助我们在清空回收站之后找回误删的文件，但这款软件是需要下载使用的，具体的是怎么收费呢，这里就一起来看一下吧。 操作安全、恢复性比较高的数据恢复工具，可以使用EasyRecovery恢复各种各样被删除的文件、视频、图片等。EasyRecovery还可以支持恢复被格式化的媒体文件，只是使用EasyRecovery恢复时时间较久。如果小伙伴们有误删除的文件需要恢复可以选择这款EasyRecovery数据恢复工具。
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，分区表是一种在MySQL数据库中处理大规模数据的最佳方案之一。分区表技术可以将一个大型的表按照某种规则进行拆分成多个小型表，每个小型表称为一个分区，从而提高系统性能、快速处理海量数据和节省存储空间。
在一切工作进行之前，请先判断硬盘是否有损坏，以及缺损类型，而往往硬盘出现问题主要集中下以下两个方面：
死锁是指两个或多个事务在同一资源上相互占用，并请求锁定对方的资源，从而导致恶性循环的现象。
在一切工作进行之前，请先判断硬盘是否有损坏，以及缺损类型，而往往硬盘出现问题主要集中下以下两个方面： 物理（驱动器故障或者组件故障）； 逻辑（文件系统出错或是数据损坏）。 一旦你对硬盘的问题所在有了清
在日常使用存储设备的过程中，我们可能会遇到一些令人困扰的问题。其中，G盘打开时提示需要格式化就是一个常见的故障。本文将对这一现象进行深入解析，并提供两种有效的数据恢复方案，以及预防措施，帮助大家更好地应对这一挑战。
本次数据恢复的设备是一台服务器，使用的是FreeNAS做iSCSI，再借助于两台服务器做虚拟化系统。FreeNAS层面是UFS2文件系统，整个服务器建一个文件然后挂在给ESXi5.0 系统。这个虚拟化系统中一共有5台虚拟机，其中一台虚拟机采用了ASP.net和 PHP 混合构架，SqlServer2005和 mysql 5.1两个数据库。还有另一台是FreeBSD系统，MySQL数据库，还有一台服务器存储的是代码数据，这三台虚拟机是该服务器上数据恢复的重点数据，必须要进行完美数据恢复。
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。
这个U盘非常小巧，只有手指大小，但它的存储容量却非常大，可以存储许多文件和资料。它的外观也非常精美，有着金属质感的外壳，看起来非常时尚。此外，这个U盘还具有快速传输速度和稳定性能，可以保证数据的安全性和可靠性。总的来说，这个U盘是一款非常实用、便捷的存储设备，非常适合现代人的工作和生活需要。使用U盘次数多了就有可能会遇到故障，U盘提示格式化是用户在使用U盘时经常遇到的问题。这个故障可能有多种原因，下面将列出U盘提示格式化一些常见的原因：
MySQL日志主要包括查询日志、慢查询日志、事务日志、错误日志、二进制日志等。其中比较重要的是 bin log（二进制日志）和 redo log（重做日志）和 undo log（回滚日志）。
摘自：FreeBuf.COM 在一切工作进行之前，请先判断硬盘是否有损坏，以及缺损类型，而往往硬盘出现问题主要集中下以下两个方面： 物理（驱动器故障或者组件故障）； 逻辑（文件系统出错或是数据损坏）。
由于疫情影响，上幼儿园的大儿子在家待了几个月了。最近他迷恋玩电脑了，为了防止他沉迷其中，为父只好把win10系统换成了deepin20。系统安装好后，不料一时疏忽大意误把数据分区给格式化了，所以就产生了这篇数据恢复的操作记录。
硬盘目录损坏无法读取是许多计算机用户都可能遇到的一种常见故障。当出现这种情况时，用户可能会无法访问存储在硬盘上的重要文件和数据，这往往会带来巨大的困扰。下面我们将详细分析硬盘目录损坏无法读取的原因，并探讨相应的解决方法。
在数字化时代，磁盘分区是我们管理电脑存储空间的重要手段。然而，一旦不小心误删了某个分区，其中的重要数据就可能面临丢失的风险。这种误删分区的操作可能会让你感到惊慌失措，毕竟那些珍贵的文件、照片、视频等可能就此消失。但请别急，本文将为你解析磁盘分区误删的原因，并提供实用的数据恢复方案，帮助你找回丢失的数据。
U盘是我们日常生活和工作中经常使用的存储设备之一，但有时候我们会遇到U盘拒绝访问无法读取的情况，这时候该怎么办呢？本文将具体分析U盘拒绝访问无法读取的原因和解决方法。
文章摘要：一个小小的MySQL数据库B-Tree索引可能会带来意想不到的性能优化提升……
移动硬盘是现代社会中不可或缺的数据存储设备之一，但长时间使用后难免会出现故障。其中，一打开移动硬盘就提示格式化的故障是最为常见的问题之一。这种故障通常会导致用户无法访问存储在硬盘中的数据，给工作和生活带来极大的不便。尤其是这移动硬盘里存了重要文件时，就不能随意格式化这个盘。需要用正确的方法提取盘里面的文件。在恢复数据之前，我们需要先了解一打开移动硬盘就提示格式化都有哪些原因引起的。
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：
起因: 昨天晚上思路不是很清晰(上了一天班回来有点蒙),还是强忍着疲惫想搞事情,结果悲剧了… … 本来想拿SD卡做一张linux烧录卡,烧录脚本是很久以前写的,有git记录,一直不成功,就回退了几次提交,然后执行的时候没有给脚本传参(/dev/sd**),结果脚本中默认磁盘设备为/dev/sdb ,在现在电脑上是一块数据磁盘,执行到一半的时候由于某些原因意外退出,但还是有一些命令执行,比如最致命的一条: dd if=/dev/zero of=${node} bs=1024 count=1 conv=fsync conv=notrunc node指向的就是/dev/sdb 然后把LVM2 label、meta data、分区表都给删除了,由于此硬盘在/etc/fstab中有记录,所以今天开机有卡主了,开始以为磁盘接触不良,进入linux recovery模式屏蔽掉fstab中相关选项后进入系统. ls -l /dev/sd* 发现只有/dev/sdb 没有分区信息,接着执行fdisk /dev/sdb, p打印信息 Command (m for help): p Disk /dev/sdb: 465.8 GiB, 500107862016 bytes, 976773168 sectors Units: sectors of 1 * 512 = 512 bytes Sector size (logical/physical): 512 bytes / 4096 bytes I/O size (minimum/optimal): 4096 bytes / 4096 bytes Disklabel type: dos Disk identifier: 0x********* 同样没有分区信息,回想昨晚的操作,终于……(一身冷汗)
《高性能MySQL》中：分区的一个主要目的是将数据按照一个较粗的粒度分在不同的表中，这样做可以将相关的数据放在一起，另外，如果想一次批量删除整个分区的数据也会变得很方便。
本篇文章主要讲机械硬盘删除文件的原理以及SSD固态硬盘删除数据后为何无法恢复，文末附常用的硬盘数据恢复软件。
电脑中的数据文件对很多的小伙伴来说都是非常重要的，在下载安装新的软件设备时都需要非常谨慎，一旦碰到一些问题就可能会导致文件丢失，想要恢复这些文件并不是很容易，需要使用专业的数据恢复工具才可以对其进行恢复，那么有没有什么比较好用的电脑数据恢复软件呢？在面对各种各样的数据恢复软件而不知道怎么选择的时候，不妨来看看下面这篇文章！
分区的一个主要目的是将数据按照一个较粗的粒度分在不同的区域，这样的话就有很多好处。
除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量：
磁盘没有初始化是因为0号扇区损坏，导致机械硬盘分区表读取不出来，从而机械硬盘出现磁盘没有初始化。
文件或目录损坏且无法读取是存储设备上常见的故障之一，给用户带来诸多不便。下面我们将详细分析这一问题的原因及解决方法，帮助用户应对此类情况。
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
没有特殊要求（即 Innodb 无法满足的功能如：列存储，存储空间数据等）的情况下，所有表必须使用 Innodb 存储引擎（MySQL5.5 之前默认使用 Myisam，5.6 以后默认的为 Innodb）。
除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在 千万级以下，字符串为主的表在 五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量。
当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，所以我们本文会提供一些优化参考，大家可以参考以下步骤来优化：
除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量。
|原文链接：https://segmentfault.com/a/1190000006158186
Apache 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数据库表，并提供一种HQL语言进行查询，具有扩展性好、延展性好、高容错等特点，多应用于离线数仓建设。
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