分区表

分区 定义：分区表是指按照数据表的某一字段或多个字段分为多个区，每一个区都可以可以理解为一个文件夹 优点：在数据庞大的情况下创建分区表便于对数据进行管理，也可以提高查询的效率 使用：在生产上一般以日期作为分区的字段，每一天的数据即时一个分区，存储在一个单独的文件夹内 建表：Hive中创建分区表时可以使用 partitioned by（col_name data_type 字段名与类型） 来指定分区表的分区字段，需要注意分区字段一定不能在建表字段中，分区字段是单独存储的 分桶 定义：分桶是相对分区更细粒度的划分：将分桶字段取hash值后再模余分桶个数来划分数据 优点： 提高join效率：两表以分桶字段join时在Map端只需要关联hash相同的字段 便于取样 建表：Hive中创建分桶表时可以使用**clustered by (col_name, col_name, …) [sorted by (col_name [asc|desc], …)] into num_buckets buckets]**来指定分桶，clustered by 指定分桶标志，into num_buckets buckets 指定分桶个数，sorted by指定桶中的排序规则，注意分桶字段一定是建表字段中的某一个或某几个 来源： CSDN 作者： pengfei1410 链接： https://blog.csdn

一、分区表简介 　　分区表类型： 【范围分区】、【列表分区】 【hash分区】 【这些分区的组合分区】 　　　　范围分区：以某一个范围进行分区。eg:时间段划分。 　　　　列表分区：以某一些几个值进行分区。eg:地区分区，省份进行划分。 　　　　hash分区：以hash算法进行分块。可以有效的消除io的竞争。 更多用在组合分区的子分区中。 　　　　组合分区：11g前仅有两种组合分区 （range- *） eg: 范围 -列表（月份地区），范围- hash 两种组合 　　　　　　　　　11g后新增四种。（range-range，list-list，list-hash，list-range） 考虑到兼容性等问题尽量使用 范围开头的组合分区。 　　 　　 使用分区表优点： 　　　　 减少访问路径，提升性能外 　　　　 更方便的批量操作数据，从而维护方便。 　　　　不同的分区映射到磁盘以平衡I/O，改善整个系统性能。 　　　　相比索引来讲：索引的维护开销是相当大的，它要保证他的有序性，他的数据结构如果乱的话、是需要重组的，而分区表化整为零，大大的减小了扫描范围，同样可以起到很高的效率。 二、分区表实战 　　范围分区示例 　　 1 -- 范围分区示例 2 drop table range_part_tab purge; 3 --注意，此分区为范围分区 4 5 --例子1 6 create

一、 mysql分区简介 数据库分区 数据库分区是一种物理数据库设计技术。虽然分区技术可以实现很多效果，但其主要目的是为了在特定的SQL操作中减少数据读写的总量以缩减sql语句的响应时间，同时对于应用来说分区完全是透明的。 MYSQL的分区主要有两种形式：水平分区和垂直分区 水平分区（HorizontalPartitioning） 这种形式的分区是对根据表的行进行分区，通过这样的方式不同分组里面的物理列分割的数据集得以组合，从而进行个体分割（单分区）或集体分割（1个或多个分区）。 所有在表中定义的列在每个数据集中都能找到，所以表的特性依然得以保持。水平分区一定要通过某个属性列来分割。常见的比如年份，日期等。 垂直分区（VerticalPartitioning） 这种分区方式一般来说是通过对表的垂直划分来减少目标表的宽度，使某些特定的列被划分到特定的分区，每个分区都包含了其中的列所对应所有行。 可以用 showvariables like '%partition%'; 命令查询当前的mysql数据库版本是否支持分区。 分区的作用：数据库性能的提升和简化数据管理 在扫描操作中，mysql优化器只扫描保护数据的那个分区以减少扫描范围获得性能的提高。 分区技术使得数据管理变得简单，删除某个分区不会对另外的分区造成影响，分区有系统直接管理不用手工干预。 mysql从5.1版本开始支持分区

转自： http://landmine.javaeye.com/blog/519101 今天遇到难题公司做股票交易系统数据量比较大光备份文件从03-09年就有500G 虽然现在硬盘换到1500GB 但要解决怎样将这些年的数据都附加到一个数据库当中很是头痛 在网上泡了一天终于找到比较理想的方案，希望有所帮助 超大型数据库的大小常常达到数百 GB ，有时甚至要用 TB 来计算。而单表的数据量往往会达到上亿的记录，并且记录数会随着时间而增长。这不但影响着数据库的运行效率，也增大数据库的维护难度。除了表的数据量外，对表不同的访问模式也可能会影响性能和可用性。这些问题都可以通过对大表进行合理分区得到很大的改善。当表和索引变得非常大时，分区可以将数据分为更小、更容易管理的部分来提高系统的运行效率。如果系统有多个 CPU 或是多个磁盘子系统，可以通过并行操作获得更好的性能。所以对大表进行分区是处理海量数据的一种十分高效的方法。本文通过一个具体实例，介绍如何创建和修改分区表，以及如何查看分区表。 1 SQL Server 2005 SQL Server 2005 是微软在推出 SQL Server 2000 后时隔五年推出的一个数据库平台，它的数据库引擎为关系型数据和结构化数据提供了更安全可靠的存储功能，使用户可以构建和管理用于业务的高可用和高性能的数据应用程序。此外 SQL Server

今天遇到难题公司做股票交易系统数据量比较大光备份文件从03-09年就有500G 虽然现在硬盘换到1500GB 但要解决怎样将这些年的数据都附加到一个数据库当中很是头痛 在网上泡了一天终于找到比较理想的方案，希望有所帮助 超大型数据库的大小常常达到数百 GB ，有时甚至要用 TB 来计算。而单表的数据量往往会达到上亿的记录，并且记录数会随着时间而增长。这不但影响着数据库的运行效率，也增大数据库的维护难度。除了表的数据量外，对表不同的访问模式也可能会影响性能和可用性。这些问题都可以通过对大表进行合理分区得到很大的改善。当表和索引变得非常大时，分区可以将数据分为更小、更容易管理的部分来提高系统的运行效率。如果系统有多个 CPU 或是多个磁盘子系统，可以通过并行操作获得更好的性能。所以对大表进行分区是处理海量数据的一种十分高效的方法。本文通过一个具体实例，介绍如何创建和修改分区表，以及如何查看分区表。 1 SQL Server 2005 SQL Server 2005 是微软在推出 SQL Server 2000 后时隔五年推出的一个数据库平台，它的数据库引擎为关系型数据和结构化数据提供了更安全可靠的存储功能，使用户可以构建和管理用于业务的高可用和高性能的数据应用程序。此外 SQL Server 2005 结合了分析、报表、集成和通知功能。这使企业可以构建和部署经济有效的 BI 解决方案

use fenqutest -------------------- -- 准备分区用的文件组、文件、分区函数、分区方案 --添加文件分组 ALTER DATABASE fenqutest ADD FILEGROUP [test2010] ALTER DATABASE fenqutest ADD FILEGROUP [test2011] ALTER DATABASE fenqutest ADD FILEGROUP [test2012] ALTER DATABASE fenqutest ADD FILEGROUP [test2013] --ALTER DATABASE fenqutest ADD FILEGROUP [test] --添加物理文件 ALTER DATABASE fenqutest ADD FILE (NAME = N'test2010',FILENAME = N'D:\sqlserver test\test2010.ndf',SIZE = 1MB,MAXSIZE = 10MB,FILEGROWTH = 1MB) TO FILEGROUP [test2010] -- ALTER DATABASE fenqutest ADD FILE (NAME = N'test2011',FILENAME = N'D:\sqlserver test\test2011.ndf',SIZE

一、索引分类 按逻辑分： 单列索引（Single column）： 单列索引是基于单列所创建的索引 复合（多列）索引（Concatenated ）： 复合索引是基于两列或者多列所创建的索引 唯一索引（Unique ）： 唯一索引是索引列值不能重复的索引。 非唯一索引（NonUnique ）： 非唯一索引是索引列可以重复的索引。 函数索引（Function-based）： Oracle中不仅能够直接对表中的列创建索引，还可以对包含列的函数或表达式创 建索引，这种索引称为“位图索引”。 域索引（Domain）: 域索引实际为用户自定义索引，域索引主要对存储在数据库中的媒体，图像数据进行索引，这些数据在oracle中基本上 以BLOB类型存储，不同的应用存储格式也不同， oracle不可能提供某一种现成的算法对这些数据进行索引，为了能够对 这些类型数据快速访问，oracle提供了现成的接口函数，用户可以针对自己的数据格式实现这些接口函数，以达到对这些 数据的快速访问。 按物理分： 分区索引（Partitioned）： 表分区后其上建立的索引与普通表建立的索引不同，其索引是分区索引。 分区表上的索引分为 2 类，即 局部索引 和 全局索引 局部索引local index 局部索引一定是分区索引 ，分区键等同于表的分区键，分区数等同于表的分区数，一句话，局部索引的分区机制和表的分区机制一样。

分区表 在大数据中，最常用的一种思想就是分治，我们可以把大的文件切割划分成一个个的小的文件，这样每次操作一个小的文件就会很容易了，同样的道理，在hive当中也是支持这种思想的，就是我们可以把大的数据，按照每天，或者每小时进行切分成一个个的小的文件，这样去操作小的文件就会容易得多了 创建分区表语法 create table score(s_id string,c_id string, s_score int) partitioned by (month string) row format del 创建一个表带多个分区 create table score2 (s_id string,c_id string, s_score int) partitioned by (year string,month string,d 加载数据到分区表中 load data local inpath '/export/servers/hivedatas/score.csv' into table score partition (month='20180 加载数据到多分区表中 load data local inpath '/export/servers/hivedatas/score.csv' into table score2 partition(year='2018', 多分区表联合查询(使用

一，库操作 　　 1.1 语句结构 　　 1.2 创建库 二，表操作 　　 2.1 语法结构 　　 2.2 基本建表语句 　　 2.3 删除表 　　 2.4 内部表和外部表 　　 2.5 分区表 　　 2.6 CTAS建表语法 三，数据导入和导出 　　 3.1 将文件导入hive的表 　　 3.2 将hive表中的数据导出到指定的路径文件 　　 3.3 hive的文件格式 四，修改表定义 正文 一，库操作 　　 1.1 语句结构 CREATE (DATABASE|SCHEMA) [IF NOT EXISTS] database_name 　　[COMMENT database_comment]　　　　　　//关于数据块的描述 　　[LOCATION hdfs_path]　　　　　　　　　　//指定数据库在HDFS上的存储位置 　　[WITH DBPROPERTIES (property_name=property_value, ...)];　　　　//指定数据块属性 　　默认地址：/user/hive/warehouse/db_name.db/table_name/partition_name/… 　　 1.2 创建数据库 create database db_order; 库建好后，在hdfs中会生成一个库目录： hdfs://hdp20-01:9000/user/hive

第12节：硬盘介绍和磁盘管理 本节所讲内容： 12.1 SAS-SATA-SSD-SCSI-IDE硬盘讲解 IDE硬盘：老式硬盘，并口数据线，已经淘汰 SCSI硬盘：老式硬盘，已经被SAS硬盘取代 SAS硬盘：品牌服务器常用硬盘，串口数据线 规格：15000转/10000转 128M cache SATA硬盘：家用或服务器常用硬盘，串口数据线 规格：7200转/5400转 64M cache SSD/M2固态硬盘：速度很快，常用于做缓存或系统盘 尺寸说明：•3.5英寸设计 •2.5英寸设计 硬盘厂商：日立、西数、希捷等 12.2 磁盘分区工具和挂载 12.2.1 硬盘分区符认识 硬盘只有在分区、格式化、挂载后才能被centos系统使用 MBR主引导记录：在此种分区格式中，硬盘0柱面、0磁头、1扇区称为主引导扇区，在此512字节中，446字节存放主引导程序--grub;64字节存放分区表（四个记录);第三部分是magic number，占2个字节，固定为55AA 分区表编号：1-4是给主分区或扩展分区的 5以后是给逻辑分区 1）主分区：主要是用来启动操作系统的，它主要放的是操作系统的启动或引导程序，/boot单独分区作为主分区 2）扩展分区：不能独立使用， 只是为逻辑分区提供支撑 3）逻辑分区：可以存放数据 例1： [root@node-1 ~]# ls /dev/sda* /dev