库中对大表的全量扫描，能够在不同的分区上并发进行DDL、DML操作。从用户使用的角度来看，表分区技术主要有以下三个方面能力： 提升大容量数据场景查询效率：由于表内数据按照分区键进行逻辑分区，查询结果可以通过访问分区的子集而不是整个表来实现。这种分区剪枝技术可以提供数量级的性能增益。

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分区表 PG_PARTITION 父主题： 系统表

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表分区定义 分区表就是把逻辑上的一张表根据分区策略分成几张物理块库进行存储，这张逻辑上的表称之为分区表，物理块称之为分区。分区表是一张逻辑表，不存储数据，数据实际是存储在分区上的。当进行条件查询时，系统只会扫描满足条件的分区，避免全表扫描，从而提升查询性能。 分区表的优势： 改善

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如何查询分区表分区信息和索引信息？ 答：可以使用如下两种方式来确认： 使用pg_get_tabledef()函数查看表的定义，返回信息包含建表SQL、注释、索引、约束等。 例如： gaussdb=# SELECT pg_get_tabledef('table_name'); 分区信息

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GaussDB (for MySQL)标准版和RDS for MySQL有什么区别 RDS for MySQL使用开源MySQL内核，快速跟随社区版本进行迭代，云上托管数据库。 GaussDB(for MySQL)标准版基于开源MySQL内核深度自研，提供更多更强的内核能力，包含16K原子写，压缩，分区增强等能力。

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管理数据库和用户（MySQL） 注意事项 创建数据库 查询数据库（已废弃） 查询数据库列表 查询指定用户的已授权数据库 修改指定实例的数据库备注 删除数据库 创建数据库用户 查询数据库用户（已废弃） 查询数据库用户列表 查询指定数据库的已授权用户 修改数据库用户的备注 删除数据库用户

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分区表 本章节围绕分区表在大数据量场景下如何对保存的数据进行“查询优化”和“运维管理”出发，分六个章节以此对分区表使用上进行系统性说明，包含语义、原理、约束限制等方面。 大容量数据库 分区表介绍 分区表查询优化 分区表运维管理 分区表系统视图&DFX

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表分区技术 表分区技术（Table-Partitioning）通过将非常大的表或者索引从逻辑上切分为更小、更易管理的逻辑单元（分区），能够让对用户对表查询、变更等语句操作具备更小的影响范围，能够让用户通过分区键（Partition Key）快速的定位到数据所在的分区，从而避免在数

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分区表 ADM_IND_PARTITIONS ADM_IND_SUBPARTITIONS ADM_PART_COL_STATIS TICS ADM_PART_INDEXES ADM_PART_TABLES ADM_SUBPART_KEY_COLUMNS ADM_TAB_PARTITIONS

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分区表 PG_PARTITION 父主题： 系统表

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分区表 ADM_IND_PARTITIONS ADM_IND_SUBPARTITIONS ADM_PART_COL_STATISTI CS ADM_PART_INDEXES ADM_PART_TABLES ADM_SUBPART_COL_STATISTICS ADM_SUBPART_KEY_COLUMNS

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表分区定义 分区表就是把逻辑上的一张表根据分区策略分成几张物理块库进行存储，这张逻辑上的表称之为分区表，物理块称之为分区。分区表是一张逻辑表，不存储数据，数据实际是存储在分区上的。当进行条件查询时，系统只会扫描满足条件的分区，避免全表扫描，从而提升查询性能。 分区表的优势： 改善

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Topic和分区问题 Kafka实例的Topic数量是否有限制？ 为什么限制Topic的总分区数？ Kafka支持减少分区数吗？ Kafka实例创建Topic失败 Kafka实例支持批量导入Topic功能么？或者是自动生成Topic功能？ 为什么删除Topic不生效？删除后该Topic仍然存在

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通道隔离和隐私保护的区别？ 通道隔离：通道可以将 区块链 网络中的账本数据进行隔离和保密，主要用于实现联盟链中业务的隔离，每个通道可视为一条子链，并且对应一套账本，同一个区块链网络，不同通道之间的账本数据不可见。 隐私保护：在同一个通道内的不同成员，例如A、B成员，经过隐私保护配置，

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关系建模和维度建模的区别？ 问题描述 关系建模和维度建模的区别是什么。 解决方案 关系建模为事务性模型，对应三范式建模。 维度建模为分析性模型，主要包括事实表、维度表的设计，多用于实现多角度、多层次的数据查询和分析。 DataArts Studio 是基于 数据湖 的数据运营平台，维度建模使用的场景比较多。

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SHOW VARIABLES 支持的数据库工具命令 DESC USE EXPLAIN 与MySQL内部的EXPLAIN有所区别，DDM的EXPLAIN显示的结果是当前语句路由到的节点描述。 不支持的数据库管理语法 不支持SET修改全局变量。 不支持SHOW TRIGGERS语法。 CHECK

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通过DRS迁移MySQL分库分表总流程 本实践的主要任务流如图1所示： 图1 操作流程 表1 迁移流程 序号 步骤 说明 1 迁移前构造数据 迁移前在源端数据库构造数据，供迁移后查看是否迁移成功。 2 目标端DDM准备 创建VPC和安全组：为创建实例准备网络资源。 创建DDM实例：创建目标端DDM实例。

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已经导入到Hive表的数据清空。 作业参数配置完成后，单击“下一步”，进入字段映射界面，如图7所示。 映射MySQL表和Hive表字段，Hive表比MySQL表多三个字段y、ym、ymd，即是Hive的分区字段。由于没有源表字段直接对应，需要配置表达式从源表的StartDate字段抽取。

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分区表 本章节围绕分区表在大数据量场景下如何对保存的数据进行“查询优化”和“运维管理”出发，分六个章节以此对分区表使用上进行系统性说明，包含语义、原理、约束限制等方面。 大容量数据库 分区表介绍 分区表查询优化 分区表运维管理 分区并发控制 分区表系统视图&DFX

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表分区技术 表分区技术（Table-Partitioning）通过将非常大的表或者索引从逻辑上切分为更小、更易管理的逻辑单元（分区），能够让对用户对表查询、变更等语句操作具备更小的影响范围，能够让用户通过分区键（Partition Key）快速的定位到数据所在的分区，从而避免在数

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分区表 本章节围绕分区表在大数据量场景下如何对保存的数据进行“查询优化”和“运维管理”出发，分六个章节对分区表使用进行系统性说明，包含语义、原理、约束限制等方面。 大容量数据库 分区表介绍 分区表查询优化 分区自动扩展 分区表运维管理 分区并发控制 分区表系统视图&DFX

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