Redis的分片（Sharding或者Partitioning）技术是指将数据分散到多个Redis实例中的方法，分片之后，每个redis拥有一部分原数据集的子集。在数据量非常大时，这种技术能够将数据量分散到若干主机的redis实例上，进而减轻单台redis实例的压力。分片技术能够以更易扩展的方式使用多台计算机的存储能力（这里主要指
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2023-07-08 02:39:39
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在MySQL 5.7.1之前的分区表不支持HANDLER语句，有时候修改SQL模式可能会导致分区表不可用。mysql5.6中的分区总是有人说有很多坑，尽管现在5.7有了更好的支持，但是还是很多人都不太喜欢用，大家来分享一下使用mysql的分区的时候遇到的问题。renou2012 数据库架构师这边应该是说分区表。分区表的坑很多还是在数据量上，查询性能上，维护性不是很可控。可能分区数据不均衡，很容易造
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2023-08-15 19:12:50
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这是我回答几个相关问题的答案，贴出来让更多人看到。在单机mysql实例（不是分布式数据库 的情况下）使用分区表的原因，主要是因为单表数据量太大导致索引过大，从而降低了查询性能。考虑一个巨大的单表并且主键字段较大的最坏情形，我们来计算一下主表b+树的高度。例子1。 比如单表100亿行，每行数据平均占用1000字节的存储空间，16KB的page size，那么主表页节点就要占用约10TB空间，约7亿个
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2023-07-28 15:03:14
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## MySQL表分区的缺点
MySQL表分区是一种通过将表数据分割成更小、独立的部分来优化性能的技术。然而，尽管有许多优点，但分区也有其缺点。在本文中，我们将探讨 MySQL 表分区的缺点，并通过示例代码和关系图与状态图进行说明。
### 1. 性能问题
分区可以在某些查询中提升性能，但是不当的分区策略可能导致性能下降。例如，如果分区键选择不当，可能会导致某些分区变得非常大，从而使查询性能
原创
2024-08-01 12:48:45
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# MySQL分区优缺点
## 介绍
MySQL分区是一种将大型数据表分割成更小、更容易管理的部分的技术。通过将数据分散存储在多个分区中，可以提高查询性能、优化数据存储和管理。本文将介绍MySQL分区的优缺点，并提供实现分区的步骤和相应的代码示例。
## 分区的优点
MySQL分区可以带来以下几方面的优势：
1. **查询性能优化**：通过将数据分散存储在多个分区中，可以使查询只针对特定
原创
2023-07-28 13:13:03
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## mysql表分区的缺点
### 一、整体流程
在开始讨论 mysql 表分区的缺点之前，让我们先了解一下 mysql 表分区的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建分区函数和分区键 |
| 2 | 创建分区方案 |
| 3 | 使用 ALTER TABLE 语句将表进行分区 |
| 4 | 检查表的分区情况 |
### 二、每一步具体操作
原创
2024-03-28 05:31:41
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1.Hash原理的理解
哈希：翻译是 散列 意思是分散的意思，通常我们在查找某个数据的时候，我们想快速定位到某条数据，我们会采用哈希算法来解决这个问题。
JAVA哈希的底层实现：其实是基于桶结构来处理的，也就是一个数组结构，然后里面的元素是NODE元素，这个数据结构是链表来实现的，里面的变量有 hash,key,value,next,通过这种方式，
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2024-03-04 21:09:09
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简述分区是指根据一定的规则，数据库将表分解为多个更小的，更容易管理的部分，就访问数据库而言，逻辑上只有一张表或一个索引，但实际上这张表可能又多个物理分区共同构成，每一个分区都是一个独立的对象，可以独自处理，也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采用分区的优点：1.和单个磁盘或单个文件系统比较，可以存储更多的数据。2.优化查询，采用‘分而治之’的思
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2023-07-13 13:39:53
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C语言编写开源的、redis 基本内存的，可选持久性的键值对，以key-value值的方式存取数据。它的数据是存在内存中的。这是Redis速度快的主要原因。一、redis的优点1、基于内存，cpu不是redis的瓶颈、内存和网络带宽才是；cpu的速度大于内存、内存大于硬盘。2、单线程、避免了cpu的上下文切换，损耗3、IO多路复用二、redis的缺点三、redis的数据类型四、redis的应用场景
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2023-08-15 12:54:22
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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。但是在MySQL的使用中，我们几乎不使用分区表，今天有同学在群里一起沟通，我就按照我的理解做了梳理。整体来说从功能上来说，Oracle有的大部分功能在MySQL分区表中基本存在，包括一些分区的细粒度管理。所以如果单纯从功能入手，确实难以找到很直接的理由来拒绝分区表。我觉得主要是使用模式的差异，
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2023-08-22 21:39:29
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一、问题描述为了支撑相应的业务需求，本次生产环境通过Hive SQL来完成动态插入分区表数据的脚本开发。但是，动态分区的插入往往会伴随产生大量的小文件的发生。而小文件产生过多的影响主要分为以下两种情况： （1） 从Hive的角度看，小文件会开很多map，一个map开一个JVM去执行，所以这些任务的初始化，启动，执行会浪费大量的资源，严重影响性能。 （2）在HDFS中，每个小文件对象约占150byt
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2023-09-20 06:22:38
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分区表是由多个相关的底层表实现，这些底层表也是由句柄对象表示，所以我们也可以直接访问各个分区，存储引擎管理分区的各个底层表和管理普通表一样(所有的底层表都必须使用相同的存储引擎)，分区表的索引只是在各个底层表上各自加上一个相同的索引，从存储引擎的角度来看，底层表和一个普通表没有任何不同，存储引擎也无须知道这是一个普通表还是一个分区表的一部分。在分区表上的操作按照下面的操作逻辑进行：select查询
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2023-07-13 00:11:15
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当表中的数据量不断增大，查询数据的速度就会变慢，应用程序的性能就会下降，这时就应性能和可用性，从而为各式应用程序带来了极大的好...
原创
2023-04-14 19:41:35
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分区是分割数据到多个Redis实例的处理过程，因此每个实例只保存key的一个子集。分区可以让Redis管理更大的内存，Redis将可以使用所有机器的内存。如果没有分区，你最多只能使用一台机器的内存。分区使Redis的计算能力通过简单地增加计算机得到成倍提升,Redis的网络带宽也会随着计算机和网卡的增加而成倍增长。分区实现原理： 点击打开链接Redis分区实现
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2023-09-18 22:35:08
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Redis Cluster是Redis的分布式解决方案， 在3.0版本正式推出， 有效地解决了Redis分布式方面的需求。 当遇到单机内存、 并发、 流量等瓶颈时， 可 以采用Cluster架构方案达到负载均衡的目的。 之前， Redis分布式方案一般有两种： ·客户端分区方案， 优点是分区逻辑可控， 缺点是需要自己处理数据路由、 高可用、 故障转移等问题。 ·代理方案， 优点是简化客户端分布式逻
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2023-08-15 16:53:30
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分区： 什么时候使用分区表： 1、表的大小超过2GB。 2、表中包含历史数据，新的数据被增加都新的分区中。表分区的优缺点 表分区有以下优点： 1、改善查询性能：对分区对象的查询可以仅搜索自己关心的分区，提高检索速度。 2、增强可用性：如果表的某个分区出现故障，表在其他分区的数据仍然可用； 3、维护方便：如果表的某个分区出现故障，需要修复数据，只修复该分区即可； 4、均衡I/O：可以
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2024-04-25 11:15:49
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一、简介
ORACLE的分区是一种处理超大型表、索引等的技术。分区是一种“分而治之”的技术，通过将大表和索引分成可以管理的小块，从而避免了对每个表作为一个大的、单独的对象进行管理，为大量数据提供了可伸缩的性能。分区通过将操作分配给更小的存储单元，减少了需要进行管理操作的时间，并通过增强的并行处理提高了性能，通过屏蔽故障数据的分区，还增加了可用性。
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2024-01-21 02:31:41
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一、优化1、查看执行计划Explain1.查看简单的执行计划(常用)
explain select xxx from xxx;
2.查看详细的执行计划
explain extended select xxx from xxx;
3.语法
explain 【extended】【dependency】【authorization】 query-sql2、分区、分桶、指定存储文件格式、压缩格式常用
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2023-09-13 15:06:40
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HIVE 动态分区的一个坑在hive sql中使用动态分区非常方便，也比较常用，但是在使用的过程中会带来一些问题，比如：在一段sql语句中我需要指定两个字段当做动态分区，一个字段的基数为7，另一个为4，这就是28个分区，我们的sql语句的最后一个job是一个仅有map阶段的任务，数据量大有4000个map，这种情况下map任务在往hive分区中写的时候，每个map几乎都要产生28个文件，这样就会产
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2023-08-16 18:41:08
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为了改善大型表以及具有各种访问模式的表的可伸缩性，可管理性和提高数据库效率。 分区的一些优点包括： 1）、与单个磁盘或文件系统分区相比，可以存储更多的数据。 2）、对于那些已经失去保存意义的数据，通常可以通过删除与那些数据有关的分区，很容易地删除那些数据。相反地，在某些情况下，添加新数据的过程又可以通过为那些新数据
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2023-06-04 18:37:18
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