分区表

一，parted的用途 parted是GNU发布的强大的分区工具， parted命令可以划分单个分区大于2T的GPT格式的分区，也可以划分普通的MBR分区。 因为fdisk命令对于大于2T的分区无法划分，所以用fdisk无法看到parted划分的GPT格式的分区 说明：刘宏缔的架构森林是一个专注架构的博客，地址： https://www.cnblogs.com/architectforest 对应的源码可以访问这里获取： https://github.com/liuhongdi/ 说明：作者:刘宏缔 邮箱: 371125307@qq.com 二，两种分区表：MBR分区表/GPT分区表的比较 MBR分区表：（MBR含义：主引导记录） 所支持的最大卷：2T （T: terabytes,1TB=1024GB） 对分区的设限：最多4个主分区或3个主分区加一个扩展分区。 GPT分区表：（GPT含义：GUID Partition Table,即GUID分区表） 支持最大卷：18EB，（E：exabytes,1EB=1024TB） 每个磁盘最多支持128个分区 所以如果要大于2TB的卷或分区就必须得用GPT分区表 三，parted命令所属的包及安装 1,所属的包 [root@blog ~]# whereis parted parted: /usr/sbin/parted /usr/share

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

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

HIVE外部表 分区表 外部表 创建hive表，经过检查发现TBLS表中，hive表的类型为MANAGED_TABLE. 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。 此时可以直接创建出hdfs文件夹，其中放置数据，再在hive中创建表管来管理，这种方式创建出来的表叫做外部表。 #创建目录，上传已有文件 hadoop fs -mkdir /data hadoop fs -put student.txt /datax/a.txt hadoop fs -put student.txt /datax/b.txt #在hive中创建外部表管理已有数据 create external table ext_student(id int ,name string) row format delimited fields terminated by '\t' location '/datax'; 经过检查发现可以使用其中的数据。成功的建立了一张外部表。 #vim ppp.txt 1 x 2 y 3 z #hadoop fs - put peo.avi 再在该目录下手动创建文件，能不能查询出来呢？ 发现是可以的。 不管是内部表还是外部表，新增的文件都可以自动被应用。 在删除表时，内部表一旦删除对应元数据和hdfs中的文件夹和文件都会被删除

往hive分区表中插入数据时，如果需要创建的分区很多，比如以表中某个字段进行分区存储，则需要复制粘贴修改很多sql去执行，效率低。因为hive是批处理系统， 所以hive提供了一个动态分区功能，其可以基于查询参数的位置去推断分区的名称，从而建立分区。 1.创建一个单一字段分区表 1 hive> 2 create table dpartition(id int ,name string ) 3 partitioned by(ct string ); 2.往表里装载数据，并且动态建立分区，以city建立动态分区 1 hive> 2 hive.exec.dynamici.partition=true; #开启动态分区，默认是false 3 set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; #开启允许所有分区都是动态的，否则必须要有静态分区才能使用。 4 insert overwrite table dpartition 5 partition(ct) 6 select id ,name,city from mytest_tmp2_p; 7 8 要点：因为dpartition表中只有两个字段，所以当我们查询了三个字段时（多了city字段），所以系统默认以最后一个字段city为分区名，因为分区表的 9 分区字段默认也是该表中的字段

很多对电脑不熟悉的用户，不知道GPT和MBR是什么，不知道如何选择，之间的区别是什么。本篇文章就给大家详细介绍GPT和MBR的区别。 关于GPT： GUID分区表(简称GPT。使用GUID分区表的磁盘称为GPT磁盘)与普遍使用的主引导记录(MBR)分区方案相比，GPT提供了更加灵活的磁盘分区机制。 优点是支持2TB以上的大硬盘；每个磁盘的分区个数几乎没有限制，分区大小也几乎没有限制。 关于MBR： MBR分区表（master boot record）的英文缩写，简称主引导记录，还可以叫做主引导扇区。它的运行机制存在于硬件的基础之上，它存储在硬盘的第一个扇区上。当我们在硬盘上安装win10系统时，win10操作系统的分区软件可以将MBR分区信息写入到硬盘中保存起来。 优点就是兼容性比较好，缺点就是不支持管理大硬盘结构。 GPT和MBR两者的区别： 1、MBR分区表最多只能识别2TB左右的空间，大于2TB的容量将无法识别从而导致硬盘空间浪费；GPT分区表则能够识别2TB以上的硬盘空间。 2、MBR分区表最多只能支持4个主分区或三个主分区+1个扩展分区(逻辑分区不限制)；GPT分区表在Windows系统下可以支持128个主分区。 3、在MBR中，分区表的大小是固定的；在GPT分区表头中可自定义分区数量的最大值，也就是说GPT分区表的大小不是固定的。 如何选择？ 建议一