数据库分区

hive内部表、外部表区别自不用说，可实际用的时候还是要小心。 Hive的数据分为表数据和元数据，表数据是Hive中表格（table）具有的数据；而元数据是用来 存储 表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。下面分别来介绍。 　 　一、Hive的数据存储 　　在 让你真正明白什么是hive 博文中我们提到Hive是基于Hadoop分布式文件系统的，它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中。Hive本身是没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符，Hive就可以解析数据。所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中（如果数据是在HDFS上；但如果数据是在本地文件系统中，那么是将数据复制到表所在的目录中）。 　　Hive中主要包含以下几种数据模型：Table（表），External Table（外部表），Partition（分区），Bucket（桶）（本博客会专门写几篇博文来介绍分区和桶）。 　　1、表：Hive中的表和关系型 数据库 中的表在概念上很类似，每个表在HDFS中都有相应的目录用来存储表的数据，这个目录可以通过${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml配置文件中的hive.metastore.warehouse.dir属性来配置

什么是表分区 一般情况下，我们建立数据库表时，表数据都存放在一个文件里。 但是如果是分区表的话，表数据就会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由多个cpu进行处理。这样文件的大小随着拆分而减小，还得到硬件系统的加强，自然对我们操作数据是大大有利的。 所以大数据量的数据表，对分区的需要还是必要的，因为它可以提高select效率，还可以对历史数据经行区分存档等。但是数据量少的数据就不要凑这个热闹啦，因为表分区会对数据库产生不必要的开销，除啦性能还会增加实现对象的管理费用和复杂性。 跟着做，分区如此简单 先跟着做一个分区表（分为11个分区），去除神秘的面纱，然后咱们再逐一击破各个要点要害。 分区是要把一个表数据拆分为若干子集合，也就是把一个数据文件拆分到多个数据文件中，然而这些文件的存放可以依托一个文件组或这多个文件组，由于多个文件组可以提高数据库的访问并发量，还可以把不同的分区配置到不同的磁盘中提高效率，所以创建时建议分区跟文件组个数相同。 1.创建文件组 可以点击数据库属性在文件组里面添加 T-sql语法： alter database <数据库名> add filegroup <文件组名> ---创建数据库文件组 alter database testSplit add filegroup ByIdGroup1

转载于： https://www.cnblogs.com/knowledgesea/p/3696912.html 什么是表分区 一般建立数据库表时，表数据都存放在一个文件里。 但是如果是分区表的话，表数据就会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由多个cpu进行处理。这样文件的大小随着拆分而减小，还得到硬件系统的加强，自然对我们操作数据是大大有利的。 所以大数据量的数据表，对分区的需要还是必要的，因为它可以提高select效率，还可以对历史数据经行区分存档等。但是数据量少的数据就不要凑这个热闹啦，因为表分区会对数据库产生不必要的开销，除啦性能还会增加实现对象的管理费用和复杂性。 实现步骤： 先跟着做一个分区表（分为11个分区），去除神秘的面纱，然后咱们再逐一击破各个要点要害。 分区是要把一个表数据拆分为若干子集合，也就是把把一个数据文件拆分到多个数据文件中，然而这些文件的存放可以依托一个文件组或这多个文件组，由于多个文件组可以提高数据库的访问并发量，还可以把不同的分区配置到不同的磁盘中提高效率，所以创建时建议分区跟文件组个数相同。 1.创建文件组 可以点击数据库属性在文件组里面添加 T-sql语法： alter database <数据库名> add filegroup <文件组名> ---创建数据库文件组

转载收藏于：http://www.cnblogs.com/knowledgesea/p/3696912.html 什么是表分区 一般情况下，我们建立数据库表时，表数据都存放在一个文件里。 但是如果是分区表的话，表数据就会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由多个cpu进行处理。这样文件的大小随着拆分而减小，还得到硬件系统的加强，自然对我们操作数据是大大有利的。 所以大数据量的数据表，对分区的需要还是必要的，因为它可以提高select效率，还可以对历史数据经行区分存档等。但是数据量少的数据就不要凑这个热闹啦，因为表分区会对数据库产生不必要的开销，除啦性能还会增加实现对象的管理费用和复杂性。 跟着做，分区如此简单 先跟着做一个分区表（分为11个分区），去除神秘的面纱，然后咱们再逐一击破各个要点要害。 分区是要把一个表数据拆分为若干子集合，也就是把把一个数据文件拆分到多个数据文件中，然而这些文件的存放可以依托一个文件组或这多个文件组，由于多个文件组可以提高数据库的访问并发量，还可以把不同的分区配置到不同的磁盘中提高效率，所以创建时建议分区跟文件组个数相同。 1.创建文件组 可以点击数据库属性在文件组里面添加 T-sql语法： alter database <数据库名> add filegroup <文件组名> --

什么是表分区 一般情况下，我们建立数据库表时，表数据都存放在一个文件里。 但是如果是分区表的话，表数据就会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由多个cpu进行处理。这样文件的大小随着拆分而减小，还得到硬件系统的加强，自然对我们操作数据是大大有利的。 所以大数据量的数据表，对分区的需要还是必要的，因为它可以提高select效率，还可以对历史数据经行区分存档等。但是数据量少的数据就不要凑这个热闹啦，因为表分区会对数据库产生不必要的开销，除啦性能还会增加实现对象的管理费用和复杂性。 跟着做，分区如此简单 先跟着做一个分区表（分为11个分区），去除神秘的面纱，然后咱们再逐一击破各个要点要害。 分区是要把一个表数据拆分为若干子集合，也就是把把一个数据文件拆分到多个数据文件中，然而这些文件的存放可以依托一个文件组或这多个文件组，由于多个文件组可以提高数据库的访问并发量，还可以把不同的分区配置到不同的磁盘中提高效率，所以创建时建议分区跟文件组个数相同。 1.创建文件组 可以点击数据库属性在文件组里面添加 T-sql语法： alter database <数据库名> add filegroup <文件组名> ---创建数据库文件组 alter database testSplit add filegroup ByIdGroup1

什么是表分区 一般情况下，我们建立数据库表时，表数据都存放在一个文件里。 但是如果是分区表的话，表数据就会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由多个cpu进行处理。这样文件的大小随着拆分而减小，还得到硬件系统的加强，自然对我们操作数据是大大有利的。 所以大数据量的数据表，对分区的需要还是必要的，因为它可以提高select效率，还可以对历史数据经行区分存档等。但是数据量少的数据就不要凑这个热闹啦，因为表分区会对数据库产生不必要的开销，除啦性能还会增加实现对象的管理费用和复杂性。 跟着做，分区如此简单 先跟着做一个分区表（分为11个分区），去除神秘的面纱，然后咱们再逐一击破各个要点要害。 分区是要把一个表数据拆分为若干子集合，也就是把把一个数据文件拆分到多个数据文件中，然而这些文件的存放可以依托一个文件组或这多个文件组，由于多个文件组可以提高数据库的访问并发量，还可以把不同的分区配置到不同的磁盘中提高效率，所以创建时建议分区跟文件组个数相同。 1.创建文件组 可以点击数据库属性在文件组里面添加 T-sql语法： alter database <数据库名> add filegroup <文件组名> ---创建数据库文件组 alter database testSplit add filegroup ByIdGroup1

目录 企业级调优 一、Fetch抓取 二、本地模式 三、表的优化 1、小表、大表Join 2、大表Join大表 3、MapJoin 4、Group By 5、Count(Distinct) 去重统计 6、笛卡尔积 7、行列过滤 8、动态分区调整 9、分桶 10、分区 四、数据倾斜 1、合理设置Map数 2、小文件进行合并 3、复杂文件增加Map数 4、合理设置Reduce数 五、并行执行 六、严格模式 七、JVM重用 八、推测执行 九、压缩 十、执行计划（Explain） 企业级调优 一、Fetch抓取   Fetch抓取是指， Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算。 例如：SELECT * FROM employees;在这种情况下，Hive可以简单地读取employee对应的存储目录下的文件，然后输出查询结果到控制台。   在hive-default.xml.template文件中hive.fetch.task.conversion默认是more，老版本hive默认是 minimal，该属性修改为more以后，在全局查找、字段查找、limit查找等都不走mapreduce。 <property> <name>hive.fetch.task.conversion</name> <value>more</value> <description>

感谢参考原文- http://bjbsair.com/2020-04-01/tech-info/18512.html 目标：使用Kafka和使用Redis的服务层编写数据管道。 先决条件 请根据您的操作系统安装以下组件： · Kafka · Zookeeper · Redis · Java 目标观众 本文针对的是正在构建第一个数据管道的工程师。 但是，已建立数据管道的工程师可以快速浏览它。 期待什么 关于如何建立数据管道的概念证明。 这不包括数据管道可操作，具有弹性和可扩展性（即生产就绪）所需的工作。 大纲 假设我们有一种只能通过语音访问的产品（类似于Google Home或Amazon Alexa）。 在产品（以硬件设备的形式）处于打开状态的整个会话中，我们有权听取用户的对话。 Photo by Ben White on Unsplash 目的 在每个家庭（或设备通过WiFi连接的任何位置）中查找当前正在讨论的有趣话题。 这些信息将帮助我们更好地为客户提供服务。注意：我们要找到的有趣主题与Kafka主题不同。 以下各节中有关Kafka主题的更多信息。 方法 · 语音对话应转换为文本。 语音朗读等技术可为我们提供帮助。 我们可以建立自己的模型或购买第三方服务。 对于此帖子，此模块超出范围。 · 转换后的文本应实时发送到后端系统。 这些系统/过程称为生产者。 ·

在谈设计Oracle分区表之间先区分一下 分区表 和 表空间 的个概念： 表空间 ：表空间是一个或多个数据文件的集合，所有数据对象都存放在指定的表空间中，但主要存放表，故称表空间。 分区表 ：分区致力于解决支持极大表和索引的关键问题。它采用他们分解成较小和易于管理的称为分区的片(piece)的方法。一旦分区被定义，SQL语句就可以访问的操作某一个分区而不是整个表，因而提高管理的效率。分区对于数据仓库应用程序非常有效，因为他们常常存储和分析巨量的历史数据。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，逻辑上表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。 表分区的具体作用 ： Oracle的分区表功能通过改善可管理性、性能和可用性，从而为各式应用程序带来了极大的好处。 通常，分区可以使某些查询以及维护操作的性能大大提高。此外,分区还可以极大简化常见的管理任务，分区是构建千兆字节数据系统或超高可用性系统的关键工具。 分区功能能够将表、索引或索引组织表进一步细分为段，这些数据库对象的段叫做分区。每个分区有自己的名称，还可以选择自己的存储特性。从数据库管理员的角度来看，一个分区后的对象具有多个段，这些段既可进行集体管理，也可单独管理

360°全方位比较PostgreSQL和MySQL 一、原文 https://www.enterprisedb.com/blog/postgresql-vs-mysql-360-degree-comparison 二、摘要 本文对MySQL和PostgreSQL进行详细的比较，方便选择。 1、为什么使用PostgreSQL 2、为什么使用MySQL 3、易用性 4、语法 5、数据类型 6、复制与集群 7、视图 8、触发器 9、存储过程 10、查询 11、分区 12、表的可伸缩性 13、NoSQL能力 14、安全 15、分析函数 16、GUI工具 17、性能 18、Adoption 19、最佳环境 三、PG vs MySQL：选择哪个？ PostgreSQL和MySQL都是最流行的开源数据库。MySQL被认为是世界上最流行的数据库，而PostgreSQL被认为是世界上最先进的数据库。MySQL并不完全符合SQL标准，并且很多PG上的特性并不支持。这就是为什么PG受到大量开发者喜欢的原因，并且现在PG越来越流行。 前几年，Oracle收购了MySQL，导致MySQL的出现两个版本：商业版和社区版。对于后者，由于Oracle控制了MySQL的开发，受到了广大使用者的批评。 PostgreSQL是世界上最受欢迎的数据库：他支持大量企业级特性和功能。PG由postgresql全球社区开发