分区表是MySQL中一种将数据分散存储在多个物理子表中的技术,但从逻辑上看,它们仍然被当作一个表来对待。这种技术可以极大地提高大型数据库的性能、管理和可维护性。
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
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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)
导读:Flink从1.9.0开始提供与Hive集成的功能,随着几个版本的迭代,在最新的Flink 1.11中,与Hive集成的功能进一步深化,并且开始尝试将流计算场景与Hive进行整合。本文主要分享在Flink 1.11中对接Hive的新特性,以及如何利用Flink对Hive数仓进行实时化改造,从而实现批流一体的目标。主要内容包括:
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。
Spark sql on hive的一个强大之处就是能够嵌在编程语言内执行,比如在Java或者Scala,Python里面,正是因为这样的特性,使得spark sql开发变得更加有趣。 比如我们想做一个简单的交互式查询,我们可以直接在Linux终端直接执行spark sql查询Hive来分析,也可以开发一个jar来完成特定的任务。 有些时候单纯的使用sql开发可能功能有限,比如我有下面的一个功能: 一张大的hive表里面有许多带有日期的数据,现在一个需求是能够把不同天的数据分离导入到不同天的es索引里面,方
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。
MBR的缺点主要在于他是个程序。引导程序和磁盘分区原本是不太相关的两个事情,但是MBR却用一种及其原始的方式把它们混合在了一起。此外,MBR程序本身也带来了不少麻烦。由于MBR运行在实模式,因此它的编写与引导过程的其它程序有诸多不同。而且由于MBR是直接写在引导扇区的,并不是以文件的形式存在,因此对MBR进行管理也十分麻烦。缺少程序校验也使黑客可以通过更改MBR,让病毒在操作系统引导前就完成载入。总而言之,MBR的设计真的太过时了。
Flink使用HiveCatalog可以通过批或者流的方式来处理Hive中的表。这就意味着Flink既可以作为Hive的一个批处理引擎,也可以通过流处理的方式来读写Hive中的表,从而为实时数仓的应用和流批一体的落地实践奠定了坚实的基础。本文将以Flink1.12为例,介绍Flink集成Hive的另外一个非常重要的方面——Hive维表JOIN(Temporal Table Join)与Flink读写Hive表的方式。以下是全文,希望本文对你有所帮助。
2013年开始使用Zabbix,2014-2016年负责Zabbix二次开发及架构设计,目前从事PaaS平台及微服务的开发和运维工作,Zabbix实践爱好者,Cactifans作者,golang爱好者
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。
在本文[1]中,我们将回顾一些可用于检查 Linux 中磁盘分区的 Linux 命令行实用程序。
您可以将Hive配置为动态创建分区,然后运行查询以在文件系统或对象存储上创建相关目录。Hive然后将数据分离到目录中。
开发过程中会有开发板Android系统、Tina互刷的问题。实际操作中,经常会碰到烧录Android固件的开发板烧录Tina固件失败的问题。
使用阿里云rds for MySQL数据库(就是MySQL5.6版本),有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万,保留最近一年的数据量达到4000万,查询速度极慢,日常卡死。严重影响业务。
作者介绍 曾令军 云和恩墨技术专家,8年数据库运维经验。思维敏捷,擅长于数据库开发、解决棘手的数据库故障和性能问题,在数据库故障诊断、运维监控、性能优化方面积累了丰富的经验。 本文由一个表分区统计信息
3,拷贝表从远程集群到本地(跨集群),拷贝完后记得修复分区表 【如果没有队列则不要:-Dmapred.job.queue.name=root.bi_qipu.p1】
对于大表的统计信息收集可以通过DEGREE参数使得扫描大表的时候进行并行扫描,从而加快扫描速度,缩短了收集统计信息的时间。但是,即使加了DEGREE参数,在收集统计信息的时候,还是进行一个表一个表的扫描,并没有并发的同时扫描多个表。在Oracle 11.2.0.2之后,有了一个参数,可以并发扫描表,这就是CONCURRENT参数。可以通过以下SQL语句查询数据库是否启用了CONCURRENT收集统计信息,默认为FALSE,表示没有开启并发收集统计信息:
当磁盘分区信息完整时,手动删除/dev/disk/by-id目录下对应的wwn链接文件,执行partprobe操作,系统会自己创建删除的链接文件。
放心,在腾讯云的服务器上,不论是加块硬盘还是扩容已有硬盘的大小,都是轻松又简单的。
1 先在快速回顾一下问题,当表的xmin达到2亿,数据库的autovacuum开始对达到的表开始进行vacuum freeze的操作,而如果此时大多数的表都在这个状态则I/O会........
作者介绍: 曾令军,云和恩墨技术专家,2009年开始接触ORACLE数据库,8年数据库运维经验。思维敏捷,擅长于数据库开发、解决棘手的数据库故障和性能问题。服务于公司华南区多个客户,曾参与过国内多家股份制银行、城市商业银行的核心业务系统、数据仓库的部署建设和生产运维工作,在数据库故障诊断、运维监控、性能优化方面积累了丰富的经验。 什么是在线重定义 要了解什么是在线重定义技术,我想从表分区开始说起。在生产系统运维过程中,经常遇到的一个需求是如何把一个数据量非常大的普通表改造成分区表。分区最早在oracle8.
该文章讲述了如何在社区中创建一个安全、可扩展的实时数据处理系统。通过使用Apache Flink,用户可以处理实时流数据,并在多个数据源上执行并行操作。该文还详细介绍了如何使用Flink的API和SQL查询引擎来处理数据,并讨论了流处理和批处理的概念以及如何在系统中进行配置。此外,文章还提供了关于Flink的实时数据处理、流处理、批处理等方面的详细信息,以及如何使用Flink进行数据处理和查询的最佳实践。
简要说明分区和性能的优势包括创建分区时必须避免的字符。创建分区和在分区中插入数据的示例介绍了基本的分区语法。也提到了分区的最佳实践。
注意:MySQL 中的分区表在定义分区键时,必须确保分区键列包含在表的主键(Primary Key)或唯一键(Unique Key)中,为了确保分区表的数据唯一性和正确性。如果不将分区键列包含在主键或唯一键中,可能会导致数据分布不正确,从而产生错误或数据冗余。
开启动态分区裁剪:自动在Join时对两边表的数据根据条件进行查询过滤,将过滤后的结果再进行join
在数据仓库建设中,元数据管理是非常重要的环节之一。根据Kimball的数据仓库理论,可以将元数据分为这三类:
由于虚拟机无法启动,vmware vcenter已经无法监控到虚机vmware tools的心跳。登陆VC通过虚拟机控制台查看发现虚机REDHAT LINUX卡在如下界面:
该文章专注于面试,面试只要回答关键点即可,不需要对框架有非常深入的回答,如果你想应付面试,是足够了,抓住关键点
作者介绍:Runsen目前大三下学期,专业化学工程与工艺,大学沉迷日语,Python, Java和一系列数据分析软件。导致翘课严重,专业排名中下。.在大学60%的时间,都在CSDN。决定今天比昨天要更加努力。
为了不打断文章的整体思路,有些专业术语没有进行解释,但是在后续我实践编写小的操作系统时会根据用到的东西为大家一一补全。
作者:bobyzhang,腾讯 IEG 运营开发工程师 0. 故事的开始 0.1 为什么和做什么 最近家里买了对音响,我需要一个数字播放器。一凡研究后我看上了 volumio(https://volumio.org/) 这是一个基于 Debian 二次开发的 HIFI 播放器系统,可以运行下 x86 和树莓派上。 我打算让 volumio 运行在我 2009 年购买的老爷机笔记本上,也让它发挥一点余温热。正常操作是将 volumio 的系统镜像刷到 U 盘上,连接电脑后使用 U 盘启动系统即可。但是家
本文作者:张松坡,腾讯云数据库架构师,主要负责腾讯云数据库MySQL、Redis等数据库架构设计、数据库运维、运营开发等工作。曾就职于腾讯新闻、腾讯视频。 ---- 写在前面,感谢腾讯云数据库架构师团队祝海强、杜川、刘志祥在排障思路、源码分析上面提供的帮助,让我学习到了很多,不敢居功,特此鸣谢! 本文将以数据库实际使用中的某典型案例来分析造成主从延迟的原因。 主从延迟的原因 1、某用户在使用数据库过程中,出现主从延迟很大的情况,show slave status\G,已经差了60多个binlog了。
当查询所有字段(select *)会导致下列问题 1. 增加网络带宽消耗 2. Select *必然会导致回表查询/返回数据,使覆盖索引失效
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……
继承 org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF;
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。
有赞大数据技术应用的早期,我们使用 Sqoop 作为数据同步工具,满足了 MySQL 与 Hive 之间数据同步的日常开发需求。
全局唯一标识分区表(GUID Partition Table,缩写:GPT)是一个实体硬盘的分区结构。它是可扩展固件接口标准的一部分,用来替代BIOS中的主引导记录分区表。传统的主启动记录 (MBR) 磁盘分区支持最大卷为 2.2 TB (terabytes) ,每个磁盘最多有 4 个主分区(或 3 个主分区,1 个扩展分区和无限制的逻辑驱动器)。与MBR 分区方法相比,GPT 具有更多的优点,因为它允许每个磁盘有多达 128 个分区,支持高达 18 千兆兆字节 (exabytes,1EB=10^6TB) 的卷大小,允许将主磁盘分区表和备份磁盘分区表用于冗余,还支持唯一的磁盘和分区 ID (GUID)。 与 MBR 分区的磁盘不同,GPT的分区信息是在分区中,而不象MBR一样在主引导扇区。为保护GPT不受MBR类磁盘管理软件的危害,GPT在主引导扇区建立了一个保护分区 (Protective MBR)的MBR分区表,这种分区的类型标识为0xEE,这个保护分区的大小在Windows下为128MB,Mac OS X下为200MB,在Window磁盘管理器里名为GPT保护分区,可让MBR类磁盘管理软件把GPT看成一个未知格式的分区,而不是错误地当成一个未分区的磁盘。另外,GPT 分区磁盘有多余的主要及备份分区表来提高分区数据结构的完整性。
在折腾上一篇文章的时候,发现了一条有趣的折腾分支,在这台老设备上运行 Windows 操作系统。
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。
开头先解释下全功能什么意思,所谓的全功能指的是支持绝大部分的SQL特性,像主键,触发器,约束,函数,存储过程,跨节点join等等。而且这些特性的支持对业务完全透明,业务可以像使用一台单机数据库一样来使用PGXZ。 PGXZ凝结了数平小伙伴们一年多的辛苦劳动,在 2015年10月份正式上线接入业务。当前主要的用户有微信支付,数据平台。最大的线上集群规模31个节点,每分钟55万请求。 本文先介绍下PGXZ的渊源,然后对PGXZ的特性进行下总结。 要讲PGXZ就不得不先说下PGXZ的祖父--Postgresql。
在示例表插入两条记录,按分区规则,记录分别落在p_2018和p_2019分区。 可见,该表包含了一个.frm文件和4个.ibd文件,每个分区对应一个.ibd文件:
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。
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。
今天到公司之后,就收到客户的邮件,他们提供了一个列表,希望我们能够们配合提供一份比较详细的报告,得到某些表在生产环境中所占的空间大小,他们需要根据这些信息来分析一个需求做相应的处理,这个问题处理起来还是很容易的,感觉分分钟搞定,但是自己去查看的时候,发现还是要考虑一些细节, 比如这个表如果是分区表,segment_type就会为TABLE PARTITION,对应的Index的segment_type就为INDEX PARTITION,如果表中含有lob列,就会在有两个相应的段,一个是数据lob段,一个是索
MBR(Master Boot Record)分区是传统的分区方式,它将硬盘分为四个主分区或者三个主分区和一个扩展分区。在每个主分区中都可以安装操作系统,扩展分区可以被多个逻辑分区所包含。MBR 分区表使用了一个特定的引导代码来启动软件,它位于硬盘主引导记录(MBR)的第一扇区。
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。
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