类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中. 表和分区的统计信息主要包括:行数.文件数.原始数据大小.所占存储大小.最后一次操作时间等: 新表的统计信息 对于一个新创建的表,默认情况下,如果通过INSERT OVERWRITE的方式插入数据,那么Hive会自动将该表或分区的统计信息更新到元数据. 有一个参数来控制是否自动统计,hive.stats.autogather,默认为true. 举例来说: 先创

用phpmyadmin打开数据表较多,数据量较大的数据库时,会出现超时,或者等半天打开了说数据库没有表.并且即便打开了,再进行其他浏览,编辑,sql等操作,页面也是相当慢的,慢等几乎无法忍受.这里慢也就慢在取得表状态的 SHOW TABLE STATUS 语句.SHOW TABLE STATUS 返回表的名字,类型,列数,大小,时间等相关信息.这些信息不要也罢.下面着手改以下两个地方就可以了. 以 phpMyAdmin 3.1.2 为例(不同版本可能会有差异): 打开 libraries/Tab

需求:添加创建了分库分表后,业务可能将数据已经写入,但未来得及接入到otter汇总库.接入汇总库前需要初始化这部分数据. 1.导出 ip_port_list ) len=${#ip_port_list[@]} ;i;i++)) do db_ip=`echo ${ip_port_list[i]} | awk -F[:] '{print $1}'` db_port=`echo ${ip_port_list[i]} | awk -F[:] '{print $2}'` mysql >/dev/null

/// <summary> /// 分解数据表 /// </summary> /// <param name="originalTab">需要分解的表</param> /// <param name="rowsNum">每个表包含的数据量</param> /// <returns></returns> public DataSet SplitDataTable(DataT

表结构 SELECT t1.TABLE_NAME, t1.COLUMN_NAME, t1.DATA_TYPE || '(' || t1.DATA_LENGTH || ')', t2.COMMENTS -- missing_count(t1.TABLE_NAME, t1.COLUMN_NAME) counts FROM USER_TAB_COLS t1, USER_COL_COMMENTS t2 WHERE t1.TABLE_NAME = t2.TABLE_NAME AND t1.COLUMN_N

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/QQ578473688/article/details/54561397 思路1:采用备份表 备份表中存储不活跃的数据eg:只有查询操作的数据(数据的部分属性字段不再更改)且查询次数也较少: 备份表可以是一张或者多张备份表,若采用多张备份表,则定期创建备份表(备份表的命名要规范,可以考虑使用原表名称+时间戳命名) 采用多张备份表:定期创建一个备份表(备份一定期间范围内的数据,多张备份表采用联合查询)

一.操作环境 数据达到百w甚于更多的时候,我们的mysql查询将会变得比较慢, 如果再加上连表查询,程序可能会卡死.即使你设置了索引并在查询中使用到了索引,查询还是会慢.这时候你就要考虑怎么样来提高查询速度了. 抛弃其他的不讲,只从mysql本身的优化来讲,我所知道的方法有三种:mysql集群,mysql分表,mysql分区 二.mysql集群 mysql集群成本比较高,不过这不是这里讲的重点,后期开一篇文章,专门来讲这方面的知识. 三.mysql分表 1. 当数据达到百w,千w的时候,我们就想

一般下载的源码都带了MySQL数据库的,做个真正意义上的网站没数据库肯定不行. 数据库主要存放用户信息(注册用户名密码,分组,等级等),配置信息(管理权限配置,模板配置等),内容链接(html ,图片,声音,视频等等的路径).那mysql数据库为什么要分表和分区? 为什么要分表和分区? 我们的数据库数据越来越大,随之而来的是单个表中数据太多.以至于查询书读变慢,而且 由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响,出现了数据库性能瓶颈. mysql 中有一种机制是表锁定和行锁定,是为了保证数据的完整性

表结构优化 1.  使用独立表空间 独立表空间指的是innodb表的一种数据结构 独占表空间:  每一个表都将会生成以独立的文件方式来进行存储,每一个表都有一个.frm表描述文件,还有一个.ibd文件. 其中这个文件包括了单独一个表的数据内容以及索引内容,默认情况下它的存储位置也是在表的位置之中. 2.  分区表 分区表是一种粗粒度,简易的索引策略,适用于大数据的过滤场景.最适合的场景是,没有合适的索引时,对其中几个分区表进行全表扫描.或者只有一个分区表和索引是热点,而且这个分区和索引能够全部存

今日格言:了解了为什么,问题就解决了一半. Mysql 单表适合的最大数据量是多少? 我们说 Mysql 单表适合存储的最大数据量,自然不是说能够存储的最大数据量,如果是说能够存储的最大量,那么,如果你使用自增 ID,最大就可以存储 2^32 或 2^64 条记录了,这是按自增 ID 的数据类型 int 或 bigint 来计算的:如果你不使用自增 id,且没有 id 最大值的限制,如使用足够长度的随机字符串,那么能够限制单表最大数据量的就只剩磁盘空间了.显然我们不是在讨论这个问题. 影响 My

1.读取数据文件 回归分析问题所用的数据都是保存在数据文件中的,首先就要从数据文件读取数据. 数据文件的格式很多,最常用的是 .csv,.xls 和 .txt 文件,以及 sql 数据库文件的读取 . 使用 pandas 从数据文件导入数据的程序最为简单,示例如下: (1)读取 .csv 文件: df = pd.read_csv("./example.csv", engine="python", encoding="utf_8_sig") # e

大数据量查询,对数据库开发者来说,性能问题往往是最需要费尽心机的,借此总结自己优化此类问题的心得与大家分享,以免大家走更多的弯路. 1.使用主键临时表 大数据量表关联查询,是性能开销的主要原因.通过主键创建临时表,搬迁关联所需主键数据往往是我们在查询时的主要手段,接下来我们就可以通过主键临时表分批关联其他大表的方式轻松.高性能的实现大数据量查询. 2.只查询一次大表 在编写大数据量查询程序时,对于大的数据表,尽可能减少对大数据表的访问次数,必要时,可以缓存大数据表的结果. 3.分批处理,提高并发

查看分区数据量,查看全库数据量 USE information_schema; SELECT PARTITION_NAME,TABLE_ROWS FROM INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS WHERE TABLE_NAME = 'sale_data'; SELECT table_name,table_rows FROM TABLES  WHERE TABLE_SCHEMA = 'db_name'  ORDER BY table_rows DESC ; http://my

概要: 计算HIVE BI库下每天数据表总大小及增量 输出: 总大小:xxxG 日同比新增数据量:xxxG 周同比新增数据量:xxxG 月同比新增数据量:xxxG 总表数:xxx 日新增表数:xxx 周新增表数:xxx 月新增表数:xxx 最大的20张表: ...... 表数据增量TOP20: ...... 代码: bi_report.sh #!/bin/bash GIGA=1000000000 content="\n" prefix='bi' today=`date -d"

转载请注明原文地址:http://www.cnblogs.com/ygj0930/p/6138288.html 在上一篇博文我们提到,分页有三种方法.其中,第三种是我们最常用的.然而,在实际应用过程中我们会发现,select count(*) from tname 语句在统计某表内记录总数时,如果表内数据量达到一定规模(比如100W条),这个语句就会执行得非常慢.有什么办法可以加快统计出表内记录总数呢? 这里,我们需要借助一个中间表来记录数据库内各表记录总数.然后,在我们需要知道某表的记录总数来

http://www.cnblogs.com/qinche/archive/2012/08/09/app.html 由于今天要监控数据,急需统计实例中1有多少库2库里有多少表3每个表有多少数据 --将写好的代码贴出来,用到如下的: --sysobjects:在数据库每个对象(约束.默认值.日志.规则.存储过程)占一行. --sysindexes:数据库中的每个索引和表在表中各占一行. --syscolumns:每个表和视图中的每列在表中占一行,存储过程中每个参数在表中占一行. select * 

工作过程中,如果一个数据库的表比较多,手工编写统计脚本就会比较繁琐,于是摸索出自动生成各表统计数据量脚本的通用方法,直接上代码: /* 脚本来源:https://www.cnblogs.com/zhang502219048/p/10970193.html */ ), Num int) exec sp_MSforeachtable 'insert into #t select ''?'', count(*) from ?' select replace(replace(TableName,'[',

sql server的数据库个数.表个数及表的数据量统计   --由于今天要监控数据,急需统计实例中1有多少库2库里有多少表3每个表有多少数据 --将写好的代码贴出来,用到如下的: --sysobjects:在数据库每个对象(约束.默认值.日志.规则.存储过程)占一行.  --sysindexes:数据库中的每个索引和表在表中各占一行.  --syscolumns:每个表和视图中的每列在表中占一行,存储过程中每个参数在表中占一行.  select * from sysobjects  selec

一.背景mysql 表中已有 4 亿数据,为提高查询效率,需创建分区,一开始计划是创建 HASH 分区,结果报错:ERROR 1659 (HY000): Field 'partno' is of a not allowed type for this type of partitioning1 查询得知报错原因,HASH 分区只支持数字分区,而我要分区的字段是 varchar 类型,故改用 KEY 分区二.解决 KEY 分区语句: alter table TABLENAME PARTITION

场景:HBase存储在Azure上,现在通过访问Azure Storage的接口,获取HBase中各个表的数据量. 注意: 1.Azure存储,默认的副本数为2,即共存3份,但只收1份的费用,取到的size也是1份的大小.如果是自建HDFS,则不同. 2.此处访问的是Azure Storage的接口,还可以访问HBase的接口来获取数据量(另行验证). c#代码: using Microsoft.WindowsAzure.Storage;using Microsoft.WindowsAzure.

分享一个SQLSERVER脚本(计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间) 很多时候我们都需要计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间 这里共享一个脚本 CREATE TABLE #tablespaceinfo ( nameinfo ) , rowsinfo BIGINT , reserved ) , datainfo ) , index_size ) , unused ) ) ); DECLARE Info_cursor CURSOR FOR SELECT '[' + [name]