Windows 系统在安装的时候,会自动为我们的磁盘划分一个恢复分区和一个 EFI 分区。如果后面不打算再用这些分区的时候,却发现无法删除。
总结:硬盘分区被删除或丢失? 如何取回已删除或丢失的分区? 数据恢复软件将帮助您恢复数据,即使在Windows或Mac计算机上删除或丢失分区。 执行分区数据恢复不需要任何技术技能。
Kudu是为Apache Hadoop平台开发的列式数据库。Kudu拥有Hadoop生态系统应用程序的常见技术属性:它可以商用硬件上运行,可横向扩展,并支持高可用性操作。
基本功能包括:注册用户、登录、浏览帖子、发布新帖、回复帖子、等。本系统结构如下: (1)普通用户: 注册用户:如果用户为非会员用户,通过注册,经审核通过之后成为会员,获得一个登陆身份; 登录:如果用户已经是注册会员,可以进行登录,登陆后实现别的功能; 浏览帖子:用户查看系统中的帖子,了解最新的资讯和各种动态等信息; 发布新帖:用户可以发表一些帖子,来与其他论坛用户共享信息; 回复帖子:对于自己或者别的会员发表的帖子,可以进行回复。 (2)管理员: 管理员登录:对于已经登录的用户,若权限为管理员,可以进行管理员的登录,登陆之后才能有权限进行下一步操作; 帖子管理:管理员可以对发表的帖子进行查询、修改、删除等操作,对好的帖子进行标识,删除或转移不适合的帖子; 模块管理:论坛中的模块,管理员可对其进行添加、修改、删除等操作; 用户管理:用户注册成功后,管理员可以对用户进行添加、删除操作。 (3)游客: 游客可以对论坛进行访问,浏览帖子的功能,但不能参与回复操作,也没有发布帖子的权限。
上篇文章说到,当leader宕机,这时候follower可以参与竞争leader,但不是所有follower都有资格,只有在ISR里面的follower副本才有资格,在0.9.0.0之前有两个参数,后面版本就一个超时时间,默认10s。Highwatermark 和 log end offset,在hw和leo之间的是未提交的消息在,这些消息是不会被消费,在hw之前的消息是已经同步到副本的消息,这些会被消费。
在上篇Vertica 分区表设计中,已经提过了Vertica的分区表创建和分区删除,但举例上并不系统, 本篇文章将系统的对分区表设计及后续的删除分区进行讲解。
在前面,我们介绍过怎么样直接创建一个分区表,也介绍过怎么将一个普通表转换成一个分区表。那么,这两种方式创建的表有什么区别呢?现在,我又最新地创建了两个表:
EFI系统分区(ESP)是一个使用FAT32格式化的小分区,通常为100MB(也可以更大),其中存储已安装系统的EFI引导加载程序以及启动时固件使用的应用程序。如果您的硬盘驱动器初始化为GUID分区表(GPT)分区样式,它将在安装Windows或Mac操作系统(OS)后生成EFI系统分区。
df命令 df:查看已挂载磁盘的总容量、使用容量、剩余容量等,可以不加任何参数,默认是按k为单位显示的。 带有tmpfs的都是临时的文件系统,所以在对应的挂载点写了东西,重启之后都会消失 /dev/s
Linux的分区是物理上的概念,从物理上将存储空间分开;Linux的目录是逻辑上的概念,Linux的目录树实际上是一个分区之间的数据逻辑结构关系,不是物理结构;一个分区必须挂载在一个目录下才能使用,分区可以挂载到任何目录;
问题现象:在hive的分区表中删除了分区,命令执行返回成功,但是hdfs上对应的分区目录却没有删除。
lv 分区,vg 卷,pv 硬盘;加s 列出,remove 删除 ;如:lvs和 lvremove 需要fdisk -l 查看LVM硬盘目录,如删除分区:lvremove /dev/mapper/eisc-b # 1.首先 将硬盘加入lvm 才能创建LVM 分区 #!/bin/bash check(){ # [ʧɛk] 检查 azlvm=$(yum list installed | grep lvm2)
内部表也称为被Hive拥有和管理的托管表(Managed table)。默认情况下创建的表就是内部表,Hive拥有该表的结构和文件。换句话说,Hive完全管理表(元数据和数据)的生命周期,类似于RDBMS中的表。当您删除内部表时,它会删除数据以及表的元数据。
记得上次ACOUG年会(《ACOUG年会感想》),请教杨长老问题的时候,谈到分区,如果执行分区删除的操作,就会导致全局索引失效,除了使用12c以上版本能避免这个问题外,指出另外一种解决的方式,表面看很巧妙,实则是对分区原理的深入理解。
openGauss分区表支持两种索引:全局(global)索引和本地(local)索引。
Table Partition 是指根据一定规则,将数据库中的一张表分解成多个更小的容易管理的部分。从逻辑上看只有一张表,但是底层却是由多个物理分区组成。相信对有关系型数据库使用背景的用户来说可能并不陌生。
三个月前的一次生产环境数据库操作事故,至今仍然历历在目、难以忘怀。这次血与泪的教训需要被记录下来,鉴前毖后。这就是这篇迟来的教训总结的成文背景。
最近和开发应用的同学在讨论一个需求,目前他们碰到了一些性能问题,想让我来看看是否能够从数据库的角度有一些解决方案。 假设表为消费记录,简称service_details,这是一个普通表,目前这个表数据量很大,需要定期去删除一些过期的数据,至于过期的标准先暂时按照两个星期来算。可见这是一个需求变化极快的场景。 每天的新增数据情况为几百万,那么两个星期的数据量大概就在5千万至一亿左右。 为什么现在考虑要改进这个表呢,有一个主要的原因是他们碰到了性能瓶颈,根据他们的业务需求,他们需要每分钟都定时去查询这个表,然后
fdisk分区工具,它的分区格式为MBR,特点是,最多分4个主分区,磁盘大小不能超过2T。 而GPT分区格式,突破了这些限制,它没有主分区、扩展分区、逻辑分区之分,在一块磁盘上最多可以分128个分区出来,支持大于2T的分区,最大卷可达18EB。 parted 工具常用功能: 当在命令行输入parted后,进入parted命令的交互模式。输入help会显示帮助信息。下面就简单介绍一下常用的功能 check 简单检查文件系统。建议用其他命令检查文件系统,比如fsck help 显示帮助信息 mklabel 创建
dev/zero是Linux的一种特殊字符设备(输入设备),可以用来创建一个指定长度用于初始化的空文件,如临时交换文件,该设备无穷尽地提供0,可以提供任何你需要的数目。
mysql表分区--RANGE分区,属于横向分区。举例说,假如有100条数据,分成十份,前10条数据放到第一个分区,第二个10条数据放到第二个分区,依此类推。横向分区,并不会改变表的结构。
fdisk分区工具,它的分区格式为MBR,特点是,最多分4个主分区,磁盘大小不能超过2T。而GPT分区格式,突破了这些限制,它没有主分区、扩展分区、逻辑分区之分,在一块磁盘上最多可以分128个分区出来,支持大于2T的分区,最大卷可达18EB。 相信,随着存储级别的升级,将来的分区格式逐渐会淘汰MBR,而GPT成为主流。 parted 工具常用功能: 当在命令行输入parted后,进入parted命令的交互模式。输入help会显示帮助信息。下面就简单介绍一下常用的功能 1、check 简单检查文件系统。建议用
通俗地讲表分区是将一大表,根据条件分割成若干个小表。mysql5.1开始支持数据表分区了。 如:某用户表的记录超过了600万条,那么就可以根据入库日期将表分区,也可以根据所在地将表分区。当然也可根据其他的条件分区。
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。
MySQL提供了许多修改分区表的方式。添加、删除、重新定义、合并或拆分已经存在的分区是可能的。
找到不是 NTFS 的比较大的分区,一般分区编号可能比较靠后,总之就是需要各种方法确定这个是 Ubuntu 的磁盘,右键删除卷
该文介绍了MySQL中表分区功能的使用,包括RANGE分区、LIST分区、HASH分区、KEY分区以及分区表的操作和优化。针对不同的分区类型,介绍了不同的应用场景和优缺点。同时,还提供了一些分区表SQL操作优化的建议。
分区表可以用一张表存储大量数据,达到和物理分表同样的效果,但操作起来更简单,对于使用者来说和普通表无差别
在 MySQL 中, InnoDB存储引擎长期以来一直支持表空间的概念。在 MySQL 8.0 中,同一个分区表的所有分区必须使用相同的存储引擎。但是,也可以为同一 MySQL 服务器甚至同一数据库中的不同分区表使用不同的存储引擎。
在前面我们介绍过如何创建和使用一个分区表,并举了一个例子,将不同年份的数据放在不同的物理分区表里。具体的分区方式为:
注:新建表及其索引属于哪个表空间根据项目自己的规划自行判断。实际网优项目中用户自定义的表空间都是DBS_D开头的是存放数据,DBS_I开头的是存放索引。
对用户来说,分区表是一个独立的逻辑表,但是底层由多个物理子表组成。实现分区的代码实际上是对一组底层表的句柄对象的封装。
LIST分区和RANGE分区非常的相似,主要区别在于LIST是枚举值列表的集合,RANGE是连续的区间值的集合。二者在语法方面非常的相似。同样建议LIST分区列是非null列,否则插入null值如果枚举列表里面不存在null值会插入失败,这点和其它的分区不一样,RANGE分区会将其作为最小分区值存储,HASH\KEY分为会将其转换成0存储,主要LIST分区只支持整形,非整形字段需要通过函数转换成整形;5.5版本之后可以不需要函数转换使用LIST COLUMN分区支持非整形字段,在COLUMN分区中有详细的讲解。
分区表就是按照某种规则将同一张表的数据分段划分到多个存储位置。对数据的分区存储提高了数据库的性能,被分去存储的数据在物理上是多个文件,但在逻辑上仍然是一个表,对表的任何操作都和没有分区之前一样。在执行增删改查等操作时,数据库会自动通过找到对应的分区,然后执行操作。
以 AGGREGATE KEY 数据模型为例进行说明。更多数据模型参阅 Doris 数据模型。 列的基本类型, 可以通过在 mysql-client 中执行 HELP CREATE TABLE; 查看。
达梦数据库分区表主要包括范围分区、哈希分区和列表分区三种方式, 企业可以使用合适的分区方法,如日期(范围)、区域(列表),对大量数据进行分区。由于达梦数据库划分的分区是相互独立且可以存储于不同的存储介质上的,完全可满足企业高可用性、 均衡IO、降低维护成本、提高查询性能的要求。今天我们主要讨论水平分区
之前由于种种原因,折腾了很多个Ubuntu系统,也换了好多个,重新安装了很多次系统,终于找到了当前这个能用的了。本以为万事大吉了,然而最近突然发现之前安装的没用的Ubuntu系统竟然还在我的磁盘中!不说了,接下来我们的任务肯定得把这个删干净了。
使用软件:diskgenius 删除Ubuntu系统使用的几个分区(包括EFI分区),注意不要删除Windows的EFI分区
通过这个 Node.js 和 MySQL 示例项目,我们将看看如何有效地处理 数十亿行 占用 数百GB 存储空间的数据。
随着互联网的发展,各方面的数据越来越多,从最近两年大数据越来越强的呼声中就可见一斑。 我们所做的项目虽算不上什么大项目,但是由于业务量的问题,数据也是相当的多。 数据一多,就很容易出现性能问题,而为了解决这个问题我们通常很容易想到集群、分片等。 但是在某些时候却不一定必须要用集群、分片,也可以适当的使用数据分区。
前言:分区是指根据一定的规则,数据库把一个表分解成多个更小的,更容易管理的部分。分区对应用来说是完全透明的,不影响应用的业务逻辑。
需求说明: 云服务器上买了一块8T的磁盘,准备挂载到服务器上的/data目录下。 ===================================parted命令说明==============
分区是将一个表的数据按照某种方式,逻辑上仍是一个表,也就是所谓的分区表。分区引入了分区键的概念,分区键用于根据某个区间值(或者范围值)、特定值列表或者hash函数值执行数据的聚集,让数据根据规则分布在不同的分区中,让一个大对象变成一些小对象,从而实现对数据的分化管理。作为MySQL数据库中的一个重要机制,MySQL分区表优点和限制也是一目了然的,然而又能够同时实现共存。
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:
在ClickHouse的MergeTree引擎中,数据标记(标记列)主要用于跟踪数据的状态和版本。它可以用来表示数据的插入、删除、修改等操作的元数据信息。标记列通常是一个无符号整数,其值递增且不可变。
就访问数据库的应用程序而言,逻辑上只有一个表或者一个索引,但是实际上这个表可能由数十个物理分区对象组成,每个分区都是一个独立的对象,可以独自处理,可以作为表的一部分进行处理。
MergeTree是ClickHouse的一个重要存储引擎,其工作原理和基本原则如下:
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。
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