首先明确分区表和表分区的区别:表分区是一种思想,分区表示一种技术实现.当表的大小过G的时候可以考虑进行表分区,提高查询效率,均衡IO.oracle分区表是oracle数据库提供的一种表分区的实现形式.表进行分区后,逻辑上仍然是一张表,原来的查询SQL同样生效,同时可以采用使用分区查询来优化SQL查询效率,不至于每次都扫描整个表 一.分区表基本操作 1.按时间分区表创建: create table t_test ( pk_id number(30) not null, add_date_time

未分区的表,只能存储在一个FileGroup中:对table进行分区后,每一个分区都存储在一个FileGroup中.表分区是将逻辑上一个完整的表,按照特定的字段拆分成Partition set,分散到(相同或不同的)FileGroup中,每一个Partition在FileGroup中都独立存储,每一个parititon都属于唯一的表对象,每一个Partition 都有唯一的ID. 在创建表时,使用On 子句指定table存储的逻辑位置: On  filegroup | "default"

第一.创建分区表的第一步,先创建数据库文件组,但这一步可以省略,因为你可以直接使用PRIMARY文件.但我个人认为,为了方便管理,还是可以先创建几个文件组,这样可以将不同的小表放在不同的文件组里,既便于理解又可以提高运行速度.创建文件组的方法很简单,打开SQL Server Management Studio,找到分区表所在数据库,右键单击,在弹出的菜单里选择“属性”.然后选择“文件组”选项,再单击下面的“添加”按钮,如下图所示: 第二,创建了文件组之后,还要再创建几个数据库文件.为什么要创建数

  如果你的数据库中某一个表中的数据满足以下几个条件,那么你就要考虑创建分区表了. 1.数据库中某个表中的数据很多.很多是什么概念?一万条?两万条?还是十万条.一百万条?这个,我觉得是仁者见仁.智者见智的问题.当然数据表中的数据多到查询时明显感觉到数据很慢了,那么,你就可以考虑使用分区表了.如果非要我说一个数值的话,我认为是100万条. 2.但是,数据多了并不是创建分区表的惟一条件,哪怕你有一千万条记录,但是这一千万条记录都是常用的记录,那么最好也不要使用分区表,说不定会得不偿失.只有你的数据是

当前情况:大表的数据量已接近2亿条我的解决思路:为它创建n*100个分区表,将各个分区表放在不同的tablespace上这样做的优点:1.首先是对这个级别的数据表的性能会有所提升2.数据管理更科学3.生产运维过程故障排查便捷 实验环境VM Ware ESXiRedhat 6.3 64bitPostgreSQL 9.2/9.3内存:2G 实现方法(同样适用于Oracle) 1.创建测试表 /** 创建300个分区表,每张表写入5万数据 */ -- -------------------- step

因单表数据太大, 需要表按时间分区 分区字段 pay_out_date 按天分 要求自动创建 1. 创建分区表 MYSQL的分区字段,必须包含在主键字段内 常见错误提示 错误提示:#1503 A PRIMARY KEY MUST INCLUDE ALL COLUMNS IN THE TABLE'S PARTITIONING FUNCTIONMySQL主键的限制,每一个分区表中的公式中的列,必须在主键/unique key 中包括 CREATE TABLE `game_bet` (   `id`

(以项目中实际使用的GNSS库为例) 背景:数据量巨大,定时创建月表存放数据,月表中数据存放在不同的文件组中来提高查询效率   一.创建数据库,添加文件组 除了逻辑文件和物理文件的分离之外,SQL Server使用文件组还有一个优势,那就是分散IO负载,其实现的原理是: 对于单分区表,数据只能存到一个文件组中.如果把文件组内的数据文件分布在不同的物理硬盘上,那么SQL Server能同时从不同的物理硬盘上读写数据,把IO负载分散到不同的硬盘上. 对于多分区表,每个分区使用一个文件组,把不同的数据

--查看数据库中所有用户的分区表 SELECT * FROM DBA_TABLES WHERE PARTITIONED='YES' AND OWNER NOT IN ('SYSTEM','SYS') ORDER BY OWNER --查看当前用户下的分区表 SELECT * FROM USER_TABLES WHERE PARTITIONED='YES' --创建分区表--注意 PARTITION 的字段不能为空 CREATE TABLE TABLE_TEST ( ID VARCHAR2(36

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. 1         需求说明 将数据库Demo中的表按照日期字段进行水平分区分表.要求数据文件按一年一个文件存储,且分区的分割点会根据时间的增长自动添

#创建分区表CREATE TABLE if not exists data_center.test_partition (id int,name string,age int)PARTITIONED BY (date_id string)row format delimited fields terminated by ','stored as textfile#LOCATION'hdfs://master:9000/user/hive/warehouse/data_center.db/test

前言 Data Lake Analytics(后文简称DLA)提供了无服务化的大数据分析服务,帮助用户通过标准的SQL语句直接对存储在OSS.TableStore上的数据进行查询分析. 在关系型数据库中,用户可以对大数据量的表进行分区,提高查询的性能.同样在DLA中,用户可以使用分区表将数据进行细化,达到缩短查询响应时间的目的. 本文将以OSS数据源为例,详细介绍如何在DLA中创建和使用分区表. 创建分区表 在DLA中,创建一张分区表需要在建表语句中指定 PARTITIONED BY, 例如创建

1.创建一张表,在表上创建一个索引,分别查询表,索引各自分配了多少个extents,多少个数据块以及总共占用空间的大小(bytes). 答:创建一张表t,为字段object_id创建索引t_object_id 分别查询表t,索引t_object_id所占的extents以及大小 2.创建一个分区表T,创建2个分区P1,P2,并且把每个分区放在不同的表空间上,从视图中查到表和分区的信息,以及每个分区所在表空间的信息.注意观察当前表T所在的表空间是什么?给出原因. 答:新建一个分区表T,以字段obj

参考资料:http://blog.chinaunix.net/uid-21943216-id-4062400.html 一.建按月自增分区表:1.1建表SQL> create table month_interval_partition_table (id number,time_col date) partition by range(time_col)  2  interval (numtoyminterval(1,'month'))  3  (  4   partition p_month

1      建立分区 1.1.  创建主表 CREATE TABLE measurement ( city_id         int not null, logdate        date not null, peaktemp        int, unitsales       int ); CREATE TABLE 这里date类型精确到天,如'2006-02-01',如果时间精确到秒,如'2013-01-09 00:00:00' 使用timestamp 类型 1.2.  创建分

背景知识: 分区表.可以把表中的数据按范围保存到不同的文件组中. 举个例子吧: 2014年以前的数据保存到文件组A 2014~2015的数据保存到文件组B 2015年以后的数据保存到文件组C 好处: 1.提高IO性能 --- 文件组中的文件可以位于不同的磁盘,多磁盘协同工作,提升性能. 2.方便管理 --- 备份方面为管理提供了更多的选择,数据归档方便. 前期准备:添加文件组与文件 alter database Studio             add filegroup FG1;     

Hive本身并不存储数据,而是将数据存储在Hadoop的HDFS中,表名对应HDFS中的目录/文件.根据数据的不同存储方式,将Hive表分为外部表.内部表.分区表和分桶表四种数据模型.每种数据模型各有优缺点.通过create user命令创建user表时,会在HDFS中生成一个user目录/文件. 外部表 数据不由Hive管理,使用drop命令删除一个表时,只是把表的元数据给删除了,而表的数据不会删除. 创建外部表的SQL语句: create external table bigdata17_u

前言:工作中有一张表一年会增长100多万的数据,量虽然不大,可是表字段多,所以一年下来也会达到 1G,而且只增不改,故考虑使用分区表来提高查询性能,提高维护性. oracle 11g 支持自动分区,不过得在创建表时就设置好分区. 如果已经存在的表需要改分区表,就需要将当前表 rename后,再创建新表,然后复制数据到新表,然后删除旧表就可以了. 一.为什么要分区(Partition) 1.一般一张表超过2G的大小,ORACLE是推荐使用分区表的. 2.这张表主要是查询,而且可以按分区查询,只会修

外部表: 外部表说明: 外部表因为是指定其他的hdfs路径的数据加载到表当中来,所以hive表会认为自己不完全独占这份数据,所以删除hive表的时候,数据仍然存放在hdfs当中,不会删掉 管理表和外部表的使用场景: 每天将收集到的网站日志定期流入HDFS文本文件.在外部表(原始日志表)的基础上做大量的统计分析,用到的中间表.结果表使用内部表存储,数据通过SELECT+INSERT进入内部表. 操作案例 分别创建老师与学生表外部表,并向表中加载数据 创建老师表: create external t

今天用到了Oracle表的分区,就顺便写几个例子把这个表的分区说一说: 一.创建分区表 1.范围分区 根据数据表字段值的范围进行分区 举个例子,根据学生的不同分数对分数表进行分区,创建一个分区表如下: create table range_fraction ( id number(8), name varchar2(20), fraction number(3), grade number(2) ) partition by range(fraction) ( partition fractio

数据库版本:version 10 以非继承的形式创建分区表,一级分区是城市,二级分区是天:指定分区有两种形式,RANGE和LIST,如果使用RANGE在创建分区语句中是通过FOR VALUES FROM...TO...:如果使用的是LIST,使用的是FOR VALUES IN (value值),多个value值的话以逗号隔开. 官网参考 DROP TABLE measurement //创建主表 CREATE TABLE measurement( p_day int not null, p_ci