目录一、前言二、版本详情二、创建分区表三、新增分区 3.1、新增分区 3.2、批量新增分区四、删除分区 4.1、删除分区 4.2、批量删除分区五
一、简介 在数据库日渐庞大的今天，为了方便对数据库数据的管理，比如按时间，按地区去统计一些数据时，基数过于庞大，多有不便。很多商业数据库都提供分区的概念，按不同的维度去存放数据，便于后期的管理，PostgreSQL也不例外。 PostgresSQL分区的意思是把逻辑上的一个大表分割成物理上的几块儿。分区不仅能带来访问速度的提升，关键的是，它能带来管理和维护上的方便。 分区的具体好处是：
一、分区表在10版本前通过继承加上触发器实现分区表，步骤繁琐，10版本增加了内置分区，支持范围分区和列表分区。1.1 分区表的意义降低大表管理成本和某些场景的性能提升。1.2 传统分区表传统分区表通过继承和触发器方式实现，其实现过程步骤多，非常复杂，需要定义父表、定义子表、定义子表约束、 创建子表索引、创建分区插入、删除、修改函数和触发器等-- 创建父表
CREATE TABLE tb1_log(
1、概述在介绍PostgreSQL的分区表之前，我们先来看两个很容易弄混淆的概念：表分区和分区表。表分区：是指在特定场景下，把逻辑上的一个大表分裂成多个更小的物理分片，以获得性能的提升。分区表：是指被采用上述方法把一个大表拆分成多个分片的表，这些小分片就叫分区。严格来说，在pg10之前，pg中应该只能说是支持表分区功能。我们只能通过使用表继承加上触发器这种模式来实现类似分区表的功能。语法大致为：C
什么时候使用分区： 1、 大数据量的表，比如大于2GB。一方面2GB文件对于32位os是一个上限，另外备份时间长。 2、 包括历史数据的表，比如最新的数据放入到最新的分区中。典型的例子：历史表，只有当前月份的数据可以被修改，而其他月份只能read-only ORACLE只支持以下分区：tables, indexes on tables,
上篇我们介绍了DDL中的两种操作，今天我们来继续了解DML的一些操作DML(Database Manipulation Language):导入数据基本版：load data [local] inpath 'filepath' [overwrite] into table tab_name这个是导入数据的基本版，其中当添加上关键字local时是从本地文件路径中导入数据的，如果没有加上上local这
为什么需要分区表？首先我们需要思考一个问题，为什么需要分区表？对，没错，就是因为Big Table的性能差，而且容量有上限，所以才需要分而治之。一张表最大的容量是2^32次方的Page页面，而Page默认值是8K，所以一张表最大的上限是32TB，如果你把Page大小改成32KB，则单表大小可以达到128TB。但是在使用分区表的情况下，一个表可以获得2^32个子表，每个子表的大小又能达到2 ^ 32
作者介绍谭峰PostgreSQL 的分区表个人认为是 PostgreSQL 比较薄弱的环节，老版本的分区表通过继承表和触发器实现，甚至需要逐个对子表进行索引创建，使用上不方便。 10 版本和 11 版本在分区表的功能上进行了大幅完善，但是当分区表分区数量较大时，分区表的DML性能并不好。 PostgreSQL 12 版本的分区表的性能得到
PostgreSQL中按时间月份自动创建分区表前言1. 创建主表2. 创建存储过程3. 创建触发器4. 踩过的坑（1）constraint_exclusion属性设置（2）linux如何执行postgresql的sql脚本方法一：首先通过psql连接到对应的db：方法二：直接通过psql命令执行SQL文件（3）如何查询表分区 前言工作中遇到千万级单表数据查询优化，博主第一时间想到表分区，特此记录
SQL Server 2005 中的分区表和索引为什么要进行分区？ 什么是分区？为什么要使用分区？简单的回答是：为了改善大型表以及具有各种访问模式的表的可伸缩性和可管理性。通常，创建表是为了存储某种实体（例如客户或销售）的信息，并且每个表只具有描述该实体的属性。一个表对应一个实体是最容易设计和理解的，因此不需要优化这种表的性能、可伸缩性和可管理性，尤其是在表变大的情况下。 大型表
# PySpark 插入分区表指南
## 概述
作为一名刚入行的开发者，你可能会遇到需要使用 PySpark 插入数据到分区表的问题。本文将指导你如何使用 PySpark 完成这项任务。我们将从整体流程开始，然后逐步深入到具体的代码实现。
## 流程图
首先，让我们通过一个流程图来了解整个插入数据到分区表的过程。
```mermaid
flowchart TD
A[开始] -->
对于离线批处理的方式，如何把数据插入进hive表；案例：传统关系型数据库的BI人员转大数据，表里面差一列，使用insert插入，就会导致一大堆的小文件。hive支持insert，只支持一条一条记录插入。不建议采用hdfs上下载表的方式，可以采用sqoop.一、分区表（partition table）eg.每个用户进行的每一个操作都有操作日志，便于追踪；我们拨打10086，点击1、2、3会跳转不同的
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2023-07-14 16:18:41
953阅读
数据库分区的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响应时间，主要包括两种分区形式：水平分区与垂直分区。水平分区是对表进行行分区。而垂直分区是对列进行分区，一般是通过对表的垂直划分来减少目标表的宽度，常用的是水平分区.
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2023-07-12 10:33:38
267阅读
# 如何实现sparksql动态插入分区表
## 一、整体流程
下面是实现sparksql动态插入分区表的整体流程：
```mermaid
pie
title 分区表插入流程
"创建分区表" : 30
"准备数据" : 20
"动态插入数据" : 40
"检查结果" : 10
```
## 二、步骤及代码示例
### 1. 创建分区表
首先，我们
# 如何实现sql插入hive分区表
## 一、整体流程
首先我们来看一下实现“sql插入hive分区表”的整体流程，可以用以下表格展示：
| 步骤 | 动作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 连接到Hive数据库 |
| 2 | 创建表 |
| 3 | 插入数据 |
| 4 | 查看数据 |
| 5 | 分区表插入数据 |
接下来我们逐步详细介绍每个步骤的具体操作。
介绍mysql分区后每个分区成了独立的文件，虽然从逻辑上还是一张表其实已经分成了多张独立的表，从“information_schema.INNODB_SYS_TABLES”系统表可以看到每个分区都存在独立的TABLE_ID,由于Innodb数据和索引都是保存在".ibd"文件当中（从INNODB_SYS_INDEXES系统表中也可以得到每个索引都是对应各自的分区(primary key和uniqu
全局索引(global)、本地索引(local)1.1 local索引(局部索引)1.1.1 local索引仅适用于分区表，如果在未做分区的表上尝试建立local索引将报错 SQL> create table npart_local as select * from all_objects;
Table created.
SQL> create index idx_npart_l
数据库分区的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响应时间，主要包括两种分区形式：水平分区与垂直分区。水平分区是对表进行行分区。而垂直分区是对列进行分区，一般是通过对表的垂直划分来减少目标表的宽度，常用的是水平分区.1. hive建立分区表create external table if not existstablename(a string,b string)partiti
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2023-07-19 13:23:50
383阅读
# Hive数据插入分区表的实现
## 简介
在Hive中，分区表是一种非常重要的概念，它可以帮助我们更加高效地存储和查询数据。本文将介绍如何在Hive中实现数据插入分区表的步骤和代码示例。
## 流程
整个数据插入分区表的流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建分区表 |
| 2 | 加载数据 |
| 3 | 插入数据 |
接下来，
原创
2023-10-19 11:02:33
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# Hive插入动态分区表的使用及实现
Hive是一种数据仓库工具，允许用户在大数据集上执行SQL查询。它通过将查询转化为MapReduce作业，能够高效地处理PB级的数据。动态分区是Hive的重要特性，允许用户在插入数据时自动创建分区，从而提高了数据管理的灵活性。本文将介绍Hive插入动态分区表的基本概念，并提供代码示例。
## 什么是动态分区
动态分区是指在插入数据时，不需要预先定义每个
