相当一部分大数据分析处理的原始数据来自关系型数据库，处理结果也存放在关系型数据库中。原因在于超过99%的软件系统采用传统的关系型数据库，大家对它们很熟悉，用起来得心应手。
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：
原文：http://www.enmotech.com/web/detail/1/739/1.html
墨墨导读：本文以一个实际的项目应用为例，层层向大家剖析如何进行数据库的优化。项目背景是企业级的统一消息处理平台，客户数据在5千万加，每分钟处理消息流水1千万，每天消息流水1亿左右。 移动互联网时代，海量的用户数据每天都在产生，基于用户使用数据等这样的分析，都需要依靠数据统计和分析，当数据量小时，数据库方面的优化显得不太重要，一旦数据量越来越大，系统响应会变慢，TPS直线下降，直至服务不可用。
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。
一、在2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数，内存空间不足以容纳这2.5亿个整数. 首先再2.5亿数字中进行去重，我们想和再0100内去重的做法是一致的，同时只要0100,101~200，...区域内都进行了去重后，那么整个2.5亿数字也就完成了去重。 首先将2.5数字进行分区，即把0-100,101-200...内的数值丢到对应的容器内，当然具体分割时容器可以很大，然后使用判断一个数字是否在容器内的常用算法bitmap进行判断。 局部去重完成，那么整体的去重也就完成了。 二、有5亿个int类型的数字，找它
码老湿，阅读了你的巧用数据类型实现亿级数据统计之后，我学会了如何游刃有余的使用不同的数据类型（String、Hash、List、Set、Sorted Set、HyperLogLog、Bitmap）去解决不同场景的统计问题。
ClickHouse应用于OLAP（在线分析处理）领域，具体来说满足如下特点使用此技术比较合适：
这里的索引有auditstatus和productid，可以建立联合索引。但是哪个放左边就要计算区分度。
MySQL 在5.1以后的版本支持了分区表，从物理的角度上来看分区是将一个表分解成多个独立不相交的子表，但从逻辑的角度来看所有的分区共同组成一个独立的表。MySQL目前只支持水平分区（表的不同行分布在不同的子表中）并不支持垂直分区（表的不同列分布在不同的子表）。分区可以更方便的管理数据，比如：可以通过删除分区来快速的删除某部分数据；可以只扫描少量的几个分区来查询符合条件的结果；不同的分区可以使用不同的物理设备，更高效的利用查询物理设备；避免ext3文件系统中inode锁竞争等等。
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。
1、基于给定区间边界，得到若干个连续区间范围，按照分区键的落点，把数据分配到不同的分区。
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10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。
在RANGE和LIST分区中，我们必须明确指定一个给定的区间或列值集合，来指定哪些记录进入哪些分区；
MySQL 数据库在 5.1 版本时添加了对分区（partitioning）的支持。分区的过程是将一个表或索引分解成多个更小、更可管理的部分。就访问数据库的应用而言，从逻辑上来讲，只有一个表或一个索引，但是在物理上这个表或索引可能由数十个物理分区组成。
今天看了一个视频是关于梅西和C罗的，视频的主题是问他们两个是不是朋友？结果可想而知，两个人私底下很较劲，梅西投票从来没投给过C罗，C罗也从来没投过梅西，2个人在足球场上争斗了10年。今天你方唱罢，明天我方登场。如果你的一生中没有一个劲敌，自身前进的动力就会受影响。所以我们也要在自己的工作领域中找一个尊敬的对手，没事和他斗上一斗。
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
在业务离线数据分析场景下，往往需要将Mysql中的数据先导出到分布式存储中，如Hive、Iceburg。这个功能实现的方式有很多，但每种方式都会遇到一些问题（包括阿里开源的DataX）。本文就介绍下这个功能的优化之路，并最终给出一个笔者实现的终极方案。
小勤：不是这种情况啦。我是希望在PQ里能自动生成0-100,100-200,200-300……这样的区间并直接统计，而不是提前先定义区间，再去读取。
分区是根据一定的规则，数据库把一个表分解成多个更小的、更容易管理的部分。就访问数据库应用而言，逻辑上就只有一个表或者一个索引，但实际上这个表可能有N个物理分区对象组成，每个分区都是一个独立的对象，可以独立处理，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。
了解一个产品，从性能测试下手是最好的方法，这里就是针对金融级MySQL解决方案RadonDB中的核心组件Radon进行一次性能测试。
初次了解BI（商业智能），还是在刚开始实习那年，我所在的经分项目组，有两个开发组是专门做BI的。BI很多时候会被人认为是“写SQL”的，刚开始我也抱着疑惑的心态：写个SQL怎么就成商业智能了？
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。
贵有恒，何必三更眠五更起；最无益，只怕一日曝十日寒。毛爷爷年轻时用这幅对联激励自己。这段话我查了一下，其实原文来自于明代学者胡居仁自勉联。这席话的意思就是如果真的有恒心，又何必半夜刚睡下，天不亮就起床（拖延症患者经常有的症状）。最没有好处的，莫过于晒一天而又冻十天(激情四射想要热血干一场，结果一天之后就放弃了)。所以对于我们来说，就得天天持之以恒的输出。so，今天我们来研究 numberrange分片大法。
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。
加油，奥利给！。这是励志网红冬泳怪鸽的口头禅。这位怪蜀黍喜欢冬泳，照顾一个智力障碍的弟弟。但是他并没有烦恼，而是坚持在凌晨4点起来做直播。这位正能量大叔面对生活的艰辛和困苦，没有被打败，给我们传递了正能量。我们现在只是吃点学习的苦算不了什么。今天我们继续来介绍patternrange分区算法。
在最近的项目中，我们需要保存大量的数据，而且这些数据是有有效期的，为了提供查询效率以及快速删除过期数据，我们选择了MySQL的分区机制。把数据按照时间进行分区。 分区类型 ---- Range分区：最为常用，基于属于一个给定连续区间的列值，把多行分配给分区。最常见的是基于时间字段. 基于分区的列最好是整型，如果日期型的可以使用函数转换为整型。 List分区：LIST分区和RANGE分区类似，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。 Hash分区：基于给定的分区个数，将
会员价值度用来评估用户的价值情况，是区分会员价值的重要模型和参考依据，也是衡量不同营销效果的关键指标。
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分区是按照一定规则把一个表分解成多个更小的表，更容易管理的部分，当访问数据库应用而言，逻辑上是一个表或一个索引，实际上是可以有数个物理对象组成，每个分区都是一个独立的对象，可以独自处理作为表的一部分进行数据处理
以上就是mysql分区类型的介绍，希望对大家有所帮助。更多mysql学习指路：MySQL
把连续区间按范围划分，是实战最常用的一种分区类型，行数据基于属于一个给定的连续区间的列值被放入分区。
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。
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。
mysql支持的分区类型包括Range、List、Hash、Key，其中Range比较常用：
◆ ClickHouse概念 clickhouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)，由俄罗斯最大的搜索公司Yandex开发，于2016年开源，采用c++开发。 ◆ OLAP 和 OLTP 这两个概念 OLAP（On-Line Analytical Processing）：联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing),仓库型数据库，主要是读取数据，做复杂数据分析（多维），侧重技术决策支持，提供直观简单的结果,开源OLAP引擎包含Hive、Sp
眨眼间我们就从人工特征、专家系统来到了自动特征、深度学习的人工智能新时代，众多开源测试数据集也大大降低了理论研究的门槛，直接加载数据集就可以开始模型训练或者测试。然而面对实际问题时，收集到的数据往往不是像数据集中那样整理好的，直接用来跑模型会带来各种各样的问题。这时候我们就开始回忆起「特征工程」这一组容易被忽略但解决问题时不可或缺的硬功夫。 数据科学家 Dipanjan Sarkar 近日就发布了两篇长博客介绍了一些基本的特征工程知识和技巧。这篇为上篇（原文：http://t.cn/RQoVmUm ），主要
关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。此时就要考虑对其进行切分了，切分的目的就在于减少数据库的负担，缩短查询时间。
当我们业务数据库表中的数据越来越多，如果你也和我遇到了以下类似场景，那让我们一起来解决这个问题
上一篇主要讲到了分区分库分表的概念，其实在不影响性能的情况下，我们完全可以使用单分区单库单表。但是业务量大的情况下，受到性能限制我们不得不选择使用分区分库分表。本篇是上一篇的拓展，本篇主要讲讲十几种我们如何使用分区分库分表。如果还未看过上一篇文章建议先阅读概念篇：Mysql分库分表(1) --- 概念篇
我们详细分析对比了采用不同情绪得分计算方法的因子表现。从而得出一个很重要且结论：即情绪因子构建时应该考虑新闻与股票的相关度即情绪得分的时间衰减。基于以上的结论，在本篇推文中，我们主要基于中证800指数的成分股，测试新闻情绪因子在这些成份股中的具体表现。报告的第一部分我们会对从各个维度对新闻情绪数据进行统计，第二部分主要对基于日度的新闻情绪因子进行测试及对比。
接上篇，上篇主要是从字段类型，索引，SQL语句，参数配置，缓存等介绍了关于MySQL的优化，下面从表的设计，分库，分片，中间件，NoSQL等提供更多关于MySQL的优化。
爬取了知乎上所有的Live数据。从Live开播到现在一共是五千多场。分析这些Live的时候，发现很多很有趣的东西，比如有些Live特别长，可以长达数个小时，有些Live特别吸金，一场Live可以收入百万以上。本文，从几个方面对这些Live数据做了一下分析，并用图表的方式将数据展现出来。
统计信息，没有数据是没有的，但统计信息怎么收集，标准是什么，怎么使用，就值得去看看了。
1000万行数据，由10万个用户+每用户100条记录组成，同样使用书中所提及的构造序列的表值函数轻松构造完成。
它们的主要区别在于，LIST分区是基于枚举出的值列表分区，RANGE是基于给定连续区间范围分区；
测量是TD-LTE系统的一项重要功能。系统中需要使用测量结果完成诸如小区选择/重选及切换等事件的触发，同时，针对大量测量数据的统计分析也可用于对发现网络问题。测量数据较路测具体更全面、更完整、更易取得的优点。
ClickHouse 是一个用于联机分析处理（OLAP）的列式数据库管理系统（Columnar DBMS）。
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