表空间时点恢复，是Oracle在基于冷备，热备恢复以外的一种以表空间为粒度的，不完全恢复的形式来将表空间恢复到过去某个特定的时间点的一种恢复方式。它整合了RMAN以及DataPump这2个备份恢复工具来实现时点恢复。那它具体的过程和逻辑是怎样的？下文是其具体的描述。一、什么是表空间时点恢复Oracle表空间时点恢复有2个需要理解的概念。恢复粒度 表空间级别，也就是说恢复的粒度是以表空间为单位时点
Hive功能Hive是基于Hadoop构建的一套数据仓库分析系统，它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop分布式文件系统中的数据：可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能；可以将SQL语句转换为MapReduce任务运行，通过自己的SQL查询分析需要的内容，这套SQL简称Hive SQL，使不熟悉mapreduce的用户可以很方便地利用SQL语言查询、汇总和
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2024-10-17 18:47:10
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选中sql得表名，右键查看，可以观察到tab页最后一项有个“分区”的字样。增加分区相当于在sql中增加过滤条件。类似partition by函数group by是分组函数，partition by是分区函数（像sum()等是聚合函数），注意区分。表空间如下所示partition by list (PROD_NUM)
(
partition P1 values ('121080005', '1210
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2024-04-24 22:11:07
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一、什么时候使用分区表？ 1、表中大小超过2G； 2、表中有历史数据，新的数据被添加到新的分区中。SQL查看表占用空间：-- 查看表中占用内存大小，固定用法
select segment_name, sum(bytes) / 1024 / 1024 || 'M'
from dba_extents
where segme
前面有多篇文章介绍过MySQL InnoDB的相关知识，今天我们要更深入一些，看看它们的内部原理和机制是如何实现的。一、内存管理我们知道，MySQl是一个存储系统，数据最后都写在磁盘上。我们以前也提到过，磁盘的速度特别是大容量的磁盘受磁头臂的影响，速度相对内存慢很多。所以Innodb实现了自己的缓存机制。首先我们先看下Innodb对内存是如何使用和划分的，然后我们再看看它是如何保存热数据的。1、主
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2023-08-24 16:48:57
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内容目录分区表分区表 分区表Hive的存储是在hdfs上，当Hive创建一张表的时候，其实是在hdfs上创建了一个文件夹。在查询数据的时候，也是将文件夹下所有的文件进行读取，这在海量数据的应用中无疑是非常耗时的，为了进行查找优化，可以使用分区分桶，将数据按照分区分开，在查询的时候查看是哪个区或桶，到相应的位置查找即可。分区表1）分区表实际上就是对应一个HDFS文件系统上的独立的文件夹。2）该文件
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2023-07-12 10:58:51
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# Hive查分区语句实现流程
## 简介
Hive是一种基于Hadoop的数据仓库基础工具，它使用类似于SQL的查询语言HiveQL来进行数据查询和分析。Hive提供了分区功能，可以对数据进行分区存储，从而提高查询效率。本文将介绍如何使用Hive查询分区数据。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[连接Hive]
B -->
原创
2023-12-12 08:45:01
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# MySQL查分区索引详解
## 引言
MySQL作为一种常用的关系型数据库管理系统，具有强大的数据存储和查询能力。在处理大量数据时，我们通常会使用分区表来提高查询效率。而在分区表中，合理的索引设计也是非常重要的。本文将介绍如何在MySQL中实现"mysql查分区索引"，帮助刚入行的开发者快速掌握这一技能。
## 整体流程
下面是实现"mysql查分区索引"的整体流程，我们将通过一系列步
原创
2024-01-18 04:36:31
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# MySQL查分区的表
在MySQL数据库中，分区是一种将表的数据水平分割成多个部分的技术，可以提高查询性能、管理数据、优化数据维护等。
## 什么是分区表
分区表是MySQL数据库中一种特殊的表，它将数据划分为不同的分区，每个分区可以独立进行管理和维护。分区表可以根据时间、范围、列值等进行分区。通过采用分区表，可以减少查询的数据量，提高查询性能，同时也更容易维护和管理大量的数据。
##
原创
2024-03-31 06:12:49
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文章目录前言一、安装zookeeper二、kafka的安装三、kafka集群启动和停止四、kafka的命令行的管理使用五、出现的问题 前言之前有篇写kafka集群的搭建，但是不太完整，重新整理了一篇 。更强调实验。包括topic创建、查看 producer生产 consumer去消费。 zookeeper这里就没讲安装步骤 可以直接去有一篇写好的看 然后这里我的集群是 had-node2 had
1、分区表： 随着表的不断增大，对于新纪录的增加、查找、删除等(DML)的维护也更加困难。对于数据库中的超大型表，可通过把它的数据分成若干个小表，从而简化数据库的管理活动。对于每一个简化后的小表，我们称为一个单个的分区 对于分区的访问，我们不需要使用特殊的SQL查询语句或特定的DML语句，而且可以单独的操作单个分区，而不是
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2024-03-31 21:40:25
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目录1、什么是分区？2、分类3、RANGE分区4、LIST分区5、HASH分区6、KEY分区7、性能比较8、分区的管理 1、什么是分区？单表数据库本地文件为下表所示：存储引擎文件类型存储内容MyISAM.frm存放表结构，字段长度等.myd存储数据信息.myi存储索引信息InnoDB.frm存放表结构，字段长度等.ibd存储数据信息和索引信息 如果一张表的数据量很大，那么myd、myi或者ibd
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2024-10-30 19:19:30
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主要从四个方面进行优化：注意：hive的性能好坏绝对与数据量的大小无关，就好比如你便秘跟你吃饭的多少有关系吗1.分区表：经常被使用的字段_dt，设置为分区表举措：对常用的查询字段采用分区技术2.分桶表：哈希散列，一系列的记录按照哈希散列进行分布，一个分桶中会有多个不同的值，如果一个分桶中包含了某个值，那么这个值的所有的记录必然在这个分桶中。分桶用到的场景：1.加快join查询的一个速度：两个必须得
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2023-07-14 12:15:53
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1. 确认MySQL服务器是否支持分区表命令：show plugins;复制代码2. MySQL分区表的特点在逻辑上为一个表，在物理上存储在多个文件中HASH分区（HASH）HASH分区的特点根据MOD(分区键，分区数)的值把数据行存储到表的不同分区中数据可以平均的分布在各个分区中HASH分区的键值必须是一个INT类型的值，或是通过函数可以转为INT类型如何建立HASH分区表以INT类型字段 cu
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2023-08-24 13:59:48
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一 简介:mysql分区表查询相关二 具体 1 查看计划树 explain PARTITIONS sql 分析分区表执行计划 2 影响因素 1 查询性能方面，如果按照分区键查询，分区表比非分区表的性能要好20%，而且数据量越大性能差距越大； 2 如果按照非分区键的索引查询，非分区表的性能表现更好,因为会扫描所有分区 3 提倡
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2023-05-24 15:24:19
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目录背景手把手环境搭建Flink安装Kafka安装HBase安装一个Flink程序串起来的知识点Kafka Producer生产者为Flink运行准备Producer消息流Flink访问Kafka，持久化到HBase流式运行环境变量ExecutionEnvironment设置CheckPoint机制与参数设置FlinkKafka消费者参数设置常用流式处理Operator算子Window窗口详解Wa
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2024-01-03 21:13:02
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今天读到新一代 Linux 文件系统 btrfs 简介 感觉写的很好，纠正了我对ext2/3的几个错误理解，并且让我明白了为什么很多人在论坛或者聚合上总是在问Linux 什么时间支持ZFS 真是期待Btrfs的出现呀！不过在LinuxTOY上看到说MeeGo将采用btrfs做为默认文件系统。先提一下我的标题的问题吧，系统运行久了后竟然忘记分区的文件格式因为看到ext3比ext2读写小文件要快才想到
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2024-02-23 23:38:16
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概述MySQL数据库与 Oracle、 SQL Server 等数据库相比，有其内核上的优势与劣势。我们在使用MySQL数据库的时候需要遵循一定规范，扬长避短。无意中从github上看到一个大佬的MySQL数据库设计规范，顺便在这里分享一下。写的都很实用，建议收藏阅读。 1、数据库设计以下所有规范会按照【高危】、【强制】、【建议】三个级别进行标注，遵守优先级从高到低。对于不满足【高危】
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2023-08-24 02:15:30
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目录<1>、当RDD数据来源于内存一、看local~模式下访问Spark，默认内存分区数二、那么totalCores是一个什么值呢？<2>、当RDD数据来源于内存，并指定分区<3>、当RDD数据来源于文件而非内存<4>、总结<1>、当RDD数据来源于内存首先上IDEA代码，这时makeRDD数据来自于内存object Spark01_Pa
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2024-04-17 10:39:05
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## 如何查分区数据量
作为一名经验丰富的开发者，我将引导你学习如何实现“mysql查分区数据量”的功能。在本文中，我将通过以下步骤详细描述整个过程，并提供相关的代码示例。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[连接到MySQL数据库] --> B[查看分区信息]
B --> C[计算每个分区的数据量]
C --> D[输出结果]
```
原创
2024-01-23 05:13:50
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