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。
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。
Hive可以管理HDFS中的数据,可以通过SQL语句可以实现与MapReduce类似的同能,因为Hive底层的实现就是通过调度MapReduce来实现的,只是进行了包装,对用户不可见。 Hive对HDFS的支持只是在HDFS中创建了几层目录,正真的数据存在在MySql中,MYSQL中保存了Hive的表定义,用户不必关系MySQL中的定义,该层对用户不可见。Hive中的库在HDFS中对应一层目录,表在HDFS中亦对应一层目录,如果在对应的表目录下放置与表定义相匹配的数据,即可通过Hive实现对数据的可视化及查询等功能 综上所述,Hive实现了对HDFS的管理,通过MySQL实现了对HDFS数据的维度管理 Hive基本功能及概念 database table 外部表,内部表,分区表 Hive安装 1. MySql的安装(密码修改,远程用户登陆权限修改) 2. Hive安装获取,修改配置文件(HADOOP_HOME的修改,MySQL的修改) 3. 启动HDFS和YARN(MapReduce),启动Hive Hive基本语法: 1. 创建库:create database dbname 2. 创建表:create table tbname Hive操作: 1. Hive 命令行交互式 2. 运行HiveServer2服务,客户端 beeline 访问交互式运行 3. Beeline 脚本化运行 3.1 直接在 命令行模式下 输入脚本命令执行(比较繁琐,容易出错,不好归档) 3.2 单独保存SQL 命令到 文件,如etl.sql ,然后通过Beeline命令执行脚本 数据导入: 1. 本地数据导入到 Hive表 load data local inpath "" into table .. 2. HDFS导入数据到 Hive表 load data inpath "" into table .. 3. 直接在Hive表目录创建数据 Hive表类型: 1. 内部表: create table 表数据在表目录下,对表的删除会导致表目录下的数据丢失,需要定义表数据的分隔符。 2. 外部表: create external table 表目录下挂载表数据,表数据存储在其他HDFS目录上,需要定义表数据的分隔符。 3. 分区表:与创建内部表相同,需要定义分区字段及表数据的分隔符。在导入数据时需要分区字段,然后会在表目录下会按照分区字段自动生成分区表,同样也是按照目录来管理,每个分区都是单独目录,目录下挂载数据文件。 4. CTAS建表 HQL 1. 单行操作:array,contain等 2. 聚合操作:(max,count,sum)等 3. 内连接,外连接(左外,右外,全外) 4. 分组聚合 groupby 5. 查询 : 基本查询,条件查询,关联查询 6. 子查询: 当前数据源来源于 另个数据执行的结果,即当前 table 为临时数据结果 7. 内置函数: 转换, 字符串, 函数 转换:字符与整形,字符与时间, 字符串:切割,合并, 函数:contain,max/min,sum, 8. 复合类型 map(key,value)指定字符分隔符与KV分隔符 array(value)指定字符分隔符 struct(name,value) 指定字符分割与nv分隔符 9. 窗口分析函数 10. Hive对Json的支持
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。
《高性能MySQL》中:分区的一个主要目的是将数据按照一个较粗的粒度分在不同的表中,这样做可以将相关的数据放在一起,另外,如果想一次批量删除整个分区的数据也会变得很方便。
众所周知SQL SERVER , ORACLE , PG 这几个数据库都可以使用分区表的功能,通过分区表来将数据进行分割,提高表的数据承载的能力。MYSQL 8.0 之前是在是没有听说有什么人用分区表的功能,分区表的功能对于mysql来说是一个摆设。
分区是一种表的设计模式,通俗地讲表分区是将一大表,根据条件分割成若干个小表。但是对于应用程序来讲,分区的表和没有分区的表是一样的。换句话来讲,分区对于应用是透明的,只是数据库对于数据的重新整理。本篇文章给大家带来的内容是关于MySQL中分区表的介绍及使用场景,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。
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:
本来想着分区表在上一篇后就不续写了,最近又有同学咨询我分区表的新问题:无主键的分区表建议使用吗? 在此基础上的索引该如何设计? 基于这两个问题,我们来简单探讨下。
接上期,这边2个 1000万的表people people_1, 与一个range 的分区表people_range 1000万左右的数据表,分别进行JOIN 的运算
缘起:有个朋友问我分区表在58的应用,我回答不出来,在我印象中,百度、58都没有听说有分区表相关的应用,业内进行一些技术交流的时候也更多的是自己分库分表,而不是使用分区表。于是去网上查了一下,并询问了58到家的DBA专家,将自己收到的信息沉淀下来,share给大伙。
我经常被问到这样一个问题:分区表有什么问题,为什么公司规范不让使用分区表呢?今天,我们就来聊聊分区表的使用行为,然后再一起回答这个问题。
Oracle默认不自动提交,需要用户手动提交,需要在写commit;指令或者点击commit按钮 (2) 分页查询 MySQL是直接在SQL语句中写”select… from …where…limit x, y”,有limit就可以实现分页
分区是将一个表的数据按照某种方式,比如按照时间上的月份,分成多个较小的,更容易管理的部分,但是逻辑上仍是一个表。我们在此之前已经讲过MySQL分区表的原理,分区有利于管理非常大的表,它采用分而治之的逻辑,便于对数据的管理。本期我们就来进一步了解MySQL分区表,详细看一下MySQL分区表类型究竟有几个?
缘起:有个朋友问我分区表在58的应用,我回答不出来,在我印象中,百度、58都没有听说有分区表相关的应用,业内进行一些技术交流的时候也更多的是自己分库分表,而不是使用分区表。于是去网上查了一下,并询问了58到家的DBA专家,将自己收到的信息沉淀下来,share给大伙。 解决什么问题? 回答:当mysql单表的数据库过大时,数据库的访问速度会下降,“数据量大”问题的常见解决方案是“水平切分”。 mysql常见的水平切分方式有哪些? 回答:分库分表,分区表 什么是mysql的分库分表? 回答:把一个很大的库(表)
MySQL的分区表没有禁止NULL值作为分区表达式的值,无论它是列值还是用户提供的表达式的值,需要记住NULL值不是数字。MySQL的分区实现中将NULL视为小于任何非NULL值,与order by类似。
随着业务的发展,当然现在比较流行的微服务无非就是业务垂直拆分+功能水平拆分,应用加节点是比较简单的,但是每个业务的单库单表扛不住了;数据库分库分表相对来说更复杂一点,但是分区表可以继续支持业务发展两三年,人手有限的情况下,我觉得分布表更合适一点。架构的终极目标是用最小的人力成本来满足就构建维护系统的需求。
MySQL从5.1版本开始支持分区的功能。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。就访问数据库的应用而言,逻辑上只有一个表或一个索引,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。分区对应用来说是完全透明的,不影响应用的业务逻辑。 MySQL分区的优点主要包括以下4个方面: 和单个磁盘或者文件系统分区相比,可以存储更多数据。 优化查询:在Where子句中包含分区条件时,可以只扫描必要的一个或多个分区来
分区表是数据库中一种用于优化大型表数据管理和查询性能的技术。它将一个表的数据根据特定的规则或条件分割成多个部分,每个部分称为一个分区。每个分区可以独立于其他分区进行存储、管理和查询,这样可以提高数据处理的效率,尤其是在处理大量数据时。
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。
MySQL 数据库现在主要用的引擎是 InnoDB ,InnoDB 没有类似于 MERGE 引擎这样的原生拆表方案,不过有原生分区表,以水平方式拆分记录集,对应用端透明。
当MySQL单表的数据量过大时,数据库的访问速度会下降,“数据量大”问题的常见解决方案是“水平切分”。
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。
问题27:简述MySQL分表操作和分区操作的工作原理,分别说说分区和分表的使用场景和各自优缺点。
tar -zxvf apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz -C /itcast/
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。
内容为慕课网的《高并发 高性能 高可用 Mysql 实战》视频的学习笔记内容和个人整理扩展之后的笔记,这一节讲述三高架构的另外两个部分切换和扩展,扩展指的是分库分表减轻数据库的压力,同时因为分库分表需要针对节点宕机问题引入了一些优化手段,而切换部分就是讲述节点宕机的切换问题的,最后我们结合复制的主从切换讲述如何搭建一个三高的架构。
之前的篇章我们讨论的都是基于单列的分区表,那有无必要建立基于多列的分区表?这种分区表数据分布是否均匀?有无特殊的应用场景?有无特殊的优化策略?本篇基于这些问题来进行重点解读。
在Oracle中,使用分区表是一种很自然的事情,数据库容量基本都是500G起,大小在5T以上都是很常见的。
本系列文章基于5.7.20 版本讲述MySQL的新特性。从安装,文件结构,SQL ,优化 ,运维层面 复制,GITD等几个方面展开介绍5.7 的新特性和功能。同时也建议大家跟踪官方blog和官方文档,以尽快知悉其新的变化。前面写了一篇文章介绍 innodb 的特性,囿于相关知识点比较多 ,本文继续介绍5.7版本的innodb 新特性。
PostgreSQL 如果使用较早的“大仙”们,在做分区的时候会提pg_pathman,为什么一个数据库使用分区表还要一个插件,可能习惯商业数据库的“人儿们”,不大理解。这点要从PG的分区表的来源来说, PG的分区表其实是PG的表继承概念的延伸。表继承允许planner只包含那些与查询兼容的子表(分区)。同时,用户在分区管理方面还有很多工作要做:创建继承的表,编写触发器来选择合适的分区进行行插入等。为了自动化这项工作,编写了pg_partman扩展。
Cannot delete or update a parent row: aforeign key constraint fails
MySQL的数据量到达一定的限度之后,它的查询性能会下降,这不是调整几个参数就可以解决的,如果我们想要自己的数据库继续保证一个比较高的性能,那么分库分表在所难免。
MySQL表分区是一种数据库管理技术,用于将大型表拆分成更小、更可管理的分区(子表)。每个分区可以独立进行维护、备份和查询,从而提高数据库性能和管理效率。以下是详细介绍MySQL表分区的步骤和注意事项:
接下来分别尝试有分片键查询,二级索引(idx_name)查询,无分片键查询这三种非常典型查询,并查看执行计划(并且为了防止查询结果被缓存,每条SQL都加上SQL_NO_CACHE):
实现分区的代码实际上是通过封装一组底层表的对象,但对于SQL层来说,它是一个完全封装底层的黑盒。MySQL实现分区的方式也意味着索引也是按照分区的子表来定义的,没有全局索引。
我们希望根据 timestamp 的日期进行分区, id 作为主键. 由于分区键必须是主键, 所以我们将 timestamp 加入主键中.
List 适合与有固定取值的列,支持复合分区 有限的分区,插入记录在这一列的值不在List中,则数据丢失 一般只针对某一列
分区的一个主要目的是将数据按照一个较粗的粒度分在不同的区域,这样的话就有很多好处。
对于分区表的检索无非有两种,一种是带分区键,另一种则不带分区键。一般来讲检索条件带分区键则执行速度快,不带分区键则执行速度变慢。这种结论适应于大多数场景,但不能以偏概全,要针对不同的分区表定义来写最合适的 SQL 语句。用分区表的目的是为了减少 SQL 语句检索时的记录数,如果没有达到预期效果,则分区表只能带来副作用。接下来我列举几个经典的 SQL 语句:
1、Oracle是大型的数据库而Mysql是中小型数据库;Mysql是开源的,Oracle是收费的,且价格昂贵。
mysq中有一种机制是表锁定和行锁定,是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作,必须等我对表操作完才行。行锁定也一样,别的sql必须等我对这条数据操作完了,才能对这条数据进行操作。当出现这种情况时,我们可以考虑分表或分区。
提到分区表,一般按照范围(range)来对数据拆分居多,以哈希来对数据拆分的场景相来说有一定局限性,不具备标准化。接下来我用几个示例来讲讲 MySQL 哈希分区表的使用场景以及相关改造点。
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
我们经常遇到一张表里面保存了上亿甚至过十亿的记录,这些表里面保存了大量的历史记录。 对于这些历史数据的清理是一个非常头疼事情,由于所有的数据都一个普通的表里。所以只能是启用一个或多个带where条件的delete语句去删除(一般where条件是时间)。 这对数据库的造成了很大压力。即使我们把这些删除了,但底层的数据文件并没有变小。面对这类问题,最有效的方法就是在使用分区表。最常见的分区方法就是按照时间进行分区。
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