下面是我的表结构，150k条记录CREATETABLE`employees`(`id`mediumint(8)unsignedNOTNULLAUTO_INCREMENT,`name`varchar(255)DEFAULTNULL,`city`varchar(255)DEFAULTNULL,`emailid`varchar(255)DEFAULTNULL,`join_date`dateNOTNULLDEFAULT'0000-00-00',PRIMARYKEY(`id`,`join_date`))ENGINE=InnoDB我正在使用mysql版本:5.5.41数据报告:+---------
我有一个非常大的5亿行表，其中包含以下列:id-Bigint-自动递增主索引。date-Datetime-每个日期大约有150万行，超过1年的数据将被删除。uid-VARCHAR(60)-用户IDsessionNumber-INTstart-INT-开始时间的纪元。end-INT-结束时间的纪元。更多列与此查询不相关。uid和sessionNumber的组合形成一个唯一索引。我还有一个日期索引。由于规模庞大，我想对表格进行分区。我的大部分访问都是按日期进行的，因此按日期范围进行分区似乎很直观，但由于日期不是唯一索引的一部分，所以这不是一种选择。选项1:RANGEPARTITION在日期
BigQuery允许您创建日期分区的表：https://cloud.google.com/bigquery/docs/creating-partitioned-tables我希望能够在日期分配的桌子上创建视图，并且理想情况下仍然获得了绩效优势。我读过的一切都表明这是不可能的吗？否则有人有运气吗？看答案定义您的观点以揭露伪colodumn，这样：SELECT*,EXTRACT(DATEFROM_PARTITIONTIME)ASdateFROMDatepartitionedtable;现在，如果您使用过滤器查询视图date，它将限制所读取的分区。
文章目录1、分区算子：随机分区2、分区算子：轮询分区3、分区算子：重缩放分区4、分区算子：广播5、分区算子：全局分区6、自定义分区重分区，即数据"洗牌"，将数据分配到下游算子的并行子任务中。常见的分区策略有：随机分区轮询分区重缩放分区广播全局分区自定义分区1、分区算子：随机分区调用DataStream的.shuffle()方法，将数据随机地分配到下游算子的并行任务中去。demo代码：socket模拟无界流，设置并行度为2，读入数据后接shuffle，再打印publicclassShuffleExample{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsExce
我有一个表game_log，其中包含字段id、game_id和几个varchar字段。id是主键，game_id是非唯一键。有两个常见的查询:SELECT*FROMgame_logORDERBYidDESCLIMIT20SELECT*FROMgame_logWHEREgame_id=ORDERBYidDESC表格很大(6.1GB和32M行)。创新数据库。其中的行是随机添加的(每个查询一个)。此外，一些游戏正在被删除。我需要减少磁盘IO并提高响应能力。我应该使用key还是range分区？如果是range，那么是id还是game_id？有什么理论吗？ 最佳答案
经过之后偏斜的桌子在Hive中，我对数据的存储方式及其用于分区表的处理方式感到困惑。有人可以清楚地说明这两个概念在哪里有明显的例子SkewedTablesandPartitionedTables巧合，它们在哪里有所不同？请提供示例。看答案偏斜和分区表的目的相同，以优化查询。但是，它们的操作方式以及适用的何时有所不同。假设我们正在构建像Strava这样的健身追踪器，并且用户数据不断发送给我们。Partitioning：按日期和时间分配此类数据是很正常的/year=2017/month=10/day=12等等。任何基于日期和时间的过滤器都将非常快。SELECTcolFROMtableWHEREye
我有一个包含2000万行的MySQL表。查询此数据库花费了太多时间。数据库格式如下:ColumnColumnColumnSectordatadatadataRetaildatadatadataUtilitydatadatadataRetaildatadatadataInsurancedatadatadataRetaildatadatadataAgriculturedatadatadataAgriculturedatadatadataRetail我希望能够按扇区对数据库进行分区。这应该可以提高指定扇区的查询速度。我尝试了以下但它不起作用。我哪里错了？Altertable'technica
我知道我们使用分片的概念在mongo数据库中水平分布数据。分片基本上是数据的水平分区。数据的垂直分区如何。是否可以像在MYSQL中那样在mongodb中对数据进行分区......？提前致谢。问候，乌日 最佳答案 来自http://my.safaribooksonline.com/book/databases/mongodb/9781430230519/sharding/partitioning_horizontal_and_vertical_dat(顺便说一句，当我用谷歌搜索这个时，第一个结果):PartitioningDataVe
我刚刚浏览了thistutorial幻灯片39上的项目符号很突出:“不要在同一台服务器中混合分区表和未分区表”我不知道作者指的是什么。这仅适用于基准测试吗？对一个表进行分区时，是否要求对所有表进行分区？即使它仅适用于基准测试，我仍然想知道为什么必须对它们进行分区才能获得良好的基准测试结果。 最佳答案 幻灯片39的标题如下:Benchmarkingpartitions-ISOLATION-Trytoreproduceworkingconditions-nootherservicesrunningwhilebenchmarking-re
我有一个带有多个字段的Django模型，它被映射到一个MySQL数据库，现在模型中有一个日期时间字段，我想在其中设置partitioning.模型看起来像这样:classPacket(models.Model):device=models.ForeignKey(Device)packet_time=models.DateTimeField(default=timezone.now())#LocationDetailssignal=models.CharField(max_length=2,default='A')lat=models.FloatField(default=None,nu
