hive建分区表，分桶表，内部表，外部表一、概念介绍Hive是基于Hadoop的一个工具，用来帮助不熟悉 MapReduce的人使用SQL对存储在Hadoop中的大规模数据进行数据提取、转化、加载。Hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表（hive表对应着hdfs文件），并提供SQL查询功能，Hive能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。分区表，分桶表，内部表，外部表
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2023-07-14 12:55:03
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使用函数的方式1. 创建的函数以及类型如下：CREATE OR REPLACE TYPE str_split IS TABLE OF VARCHAR2 (4000);CREATE OR REPLACE FUNCTION splitstr(p_string IN VARCHAR2, p_delimit...
原创
2021-07-17 17:41:44
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原创
2022-08-15 12:13:33
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数据库分库分表前言公司最近在搞服务分离，数据切分方面的东西，因为单张包裹表的数据量实在是太大，并且还在以每天60W的量增长。之前了解过数据库的分库分表，读过几篇博文，但就只知道个模糊概念， 而且现在回想起来什么都是模模糊糊的。今天看了一下午的数据库分库分表，看了很多文章，现在做个总结，“摘抄”下来。（但更期待后期的实操） 会从以下几个方面说起： 第一部分：实际网站发展过程中面临的问题。&
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2024-08-02 15:16:03
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面对当今大数据存储，设想当mysql中一个表的总记录超过1000W，会出现性能的大幅度下降吗？ 答案是肯定的，一个表的总记录超过1000W，在操作系统层面检索也是效率非常低的 解决方案： 目前针对海量数据的优化有两种方法： 1、大表拆小表的方式（主要有分表和分区两者技术） （1）分表技术 垂直分割
优势：降
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2024-02-21 13:11:30
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MySQL分区和分表总结日常开发中我们经常会遇到大表的情况，所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大，导致数据库在查询和插入的时候耗时太长，性能低下，如果涉及联合查询的情况，性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担，提高数据库的效率，通常点来讲就是提高表的增删改查效率。什么是分表？ 分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表，我们可以称为
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2023-08-02 10:28:48
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分库分表： mysql表中最大的数据量为2000万，优化后可以最大达到5000万原则： 1.能不分就不分 2.数据量太大，正常运维影响正常业务访问 3.表设计不合理，需要对某些字段垂直拆分 4.某些数据出现无穷增长 5.安全性和可用性考虑 6.业务耦合性考虑方案： 1.垂直拆分 大表拆小表 根据列（字段）进行拆分 优点：数据简单维护 缺点：主键出现冗余，需要管理冗余列 2.水平拆分 &
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2023-10-05 17:40:48
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一、时间结构 如果业务系统对时效性较高，比如新闻发布系统的文章表，可以把数据库设计成时间结构，按时间分有几种结构： 1) 平板式 表类似： article_200901 article_200902 article_200903 用年来分还是用月可自定，但用日期的话表就太多了，也没这必要。一般建议是按月分就可以。 这种分法，其难处在于，假设我要列20条数据，结果这三张表里都有2
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2023-08-24 13:55:07
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MySQL的水平拆分与垂直拆分个人理解：当单表数据量过大的时候，查询速度会变得很慢，为了提高查询效率，可以采用拆分方案。、水平拆分所谓水平拆分，即数据表行的拆分列1列2列3列4列5列6列7拆分成列1列2列3列4列5列6列7列1列2列3列4列5列6列7通常情况下，采用取模的方式进行表的拆分。例如一张有400w的用户表users，我们可以拆分成4张表users1、users2、users3、users
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2023-09-04 13:23:04
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垂直拆分垂直拆分是指数据表列的拆分，把一张列比较多的表拆分为多张表通常我们按以下原则进行垂直拆分:把不常用的字段单独放在一张表;把text，blob等大字段拆分出来放在附表中;经常组合查询的列放在一张表中;垂直拆分更多时候就应该在数据表设计之初就执行的步骤，然后查询的时候用jion关键起来即可;水平拆分水平拆分是指数据表行的拆分，表的行数超过200万行时，就会变慢，这时可以把一张的表的数据拆成多张
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2023-06-14 21:11:15
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在日常经营统计分析工作中，常常需要进行报表的拆分，主要拆分的情形有2种： 1、将某工作簿中的所有工作表拆分后，分表独立保存到该工作簿所在的文件夹中 2、按照一定的业务条件(如日期、地区、渠道等)，从总表中拆分出不同的分表，其中分表与总表在一个工作簿下 像这样日常且重复性较高的报表统计和整理的工作，我们可以利用vba、宏等操作进行快速自动实现，提高工作效率。接下来主要以例子的形式介绍如何实现以上2种
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2024-05-15 06:55:57
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1.水平拆分 按照表中逻辑关系和相关条件把表拆分成多个分表。将同一个表中的数据按照某种条件拆分到多台数据库(主机)上面。 提到，通过取模方式来： 一般情况下使用“取模”的形 ...
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2021-09-26 03:20:00
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# MongoDB 表拆分
在MongoDB数据库中，表拆分是一种将数据拆分存储在不同的集合（表）中的操作。这种操作旨在提高数据库的性能和可维护性，特别是对于大型数据集合来说更为重要。通过将数据拆分到不同的集合中，可以更好地进行数据管理、查询优化以及提高系统的扩展性。
## 为什么要进行表拆分
在实际的应用中，数据量通常会持续增长，当单个集合的数据量超过MongoDB的存储容量或者查询性能开
原创
2024-07-04 05:00:14
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# MongoDB 拆分表实现指南
## 概述
本文将介绍如何在 MongoDB 中实现拆分表的过程。拆分表是一种将大型数据集分割为多个较小的表的技术，以提高查询性能和管理数据的灵活性。
## 拆分表过程概览
下面是拆分表的整个流程概览，我们将在后续的章节中逐步详细介绍每个步骤。
步骤 | 描述
--- | ---
1 | 定义分片键
2 | 启用分片
3 | 创建分片集群
4 | 插入数据
原创
2024-02-10 09:37:07
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# MySQL拆分表实现指南
## 1. 引言
MySQL拆分表是一种在数据库中分割数据以提高性能和扩展性的方法。本文将介绍如何实现MySQL拆分表，以及每个步骤所需的代码。
## 2. 整体流程
下表显示了实现MySQL拆分表的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 选择合适的拆分策略 |
| 2 | 创建拆分表 |
| 3 | 插入数据 |
| 4 | 查询数
原创
2023-09-19 12:26:46
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当 MySQL 单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化：单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候 MySQL 单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量：字段尽量使用INT而非BIGINT，
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2024-08-14 10:01:03
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我们知道很多事情都存在一个分治的思想，同样的道理我们也可以用到数据表上，当一个表很大很大的时候，我们就会想到将表拆 分成很多小表，查询的时候就到各个小表去查，最后进行汇总返回给调用方来加速我们的查询速度，当然切分可以使用横向切分，纵向 切分，比如我们最熟悉的订单表，通常会将三个月以外的订单放到历史订单表中，这里的三个月就是将订单表进行切分的依据。 好了，分区表的好处我想大家
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2023-10-20 18:17:53
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一、概念先行1)SQL相关的逻辑表：水平拆分的数据库(表)的相同逻辑和数据结构表的总称。例：订单数据根据主键尾数拆分为2张表，分别是t_order_0到t_order_1，他们的逻辑表名为t_order。真实表：在分片的数据库中真实存在的物理表。例：示例中的t_order_0到t_order_1数据节点：数据分片的最小单元。由数据源名称和数据表组成，例：ds_0.t_order_0；ds_0.t_
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2024-07-24 22:11:38
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一：业务背景二：第一种业务水平拆分方案三：第二种业务水平拆分方案1.1由于业务量的急剧增加,某张表的数据越来越大,现在假设的情况为某家公司的P2P网站,由于前期宣传比较好,在近三个月的时间里业务量急剧增加,使得流水记录表(trade)的数据量变的越来越大,已经超过300万行记录,预计年内流水表的记录可能会超过1000万行,这个时候就需要考虑做表的水平拆分了1.2 假设随着业务量的增加，用户量也增加
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2023-09-02 14:40:06
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原因：解决超大容量问题，和性能问题如何做：垂直切分垂直分库：解决的时表过多的问题垂直分表：解决单表列过多的问题水平切分大数据表拆成小表常见的拆分策略：垂直拆分：考虑因素包括技术的支撑，业务是否有必要，er分片（相关联的表放在同一个库中，避免跨库）水平拆分：一致性哈希：userid%10，字段的选择很重要范围切分：id在0-10000，好处是数据连续日期拆分：把之前的数据放入备库水平拆分的优点：拆分
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2023-07-28 08:26:54
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