云数据库 RDS for MySQL

 

云数据库 RDS for MySQL拥有即开即用、稳定可靠、安全运行、弹性伸缩、轻松管理、经济实用等特点,让您更加专注业务发展。

 
 

    mysql表分区数量 更多内容
  • 变更分区数量

    变更分区数量 参见初始化DIS客户端的操作初始化一个DIS客户端实例。 配置参数如下: 1 2 streamname = "" #已存在的running状态通道名 target_partition_count =”3” #变更后的数量值 配置好以上参数,执行change

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  • 变更分区数量

    e); } 变更分区数量成功的返回信息如下。 1 Success to update partition count, UpdatePartitionCountResult [currentPartitionCount=2, streamName=mystream, targetPartitionCount=2]

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  • 修改分区数量

    设置的值大于当前分区数量示扩容,小于当前分区数量示缩容。 注意: 每个通道在一小时内扩容和缩容总次数最多5次,且一小时内扩容或缩容操作有一次成功则最近一小时内不允许再次进行扩容或缩容操作。 最小值:0 响应参数 无 请求示例 变更通道分区数量 PUT https://{End

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  • 分区(分区子表、子分区)

    分区分区、子分区分区中实际保存数据的,对应的entry通常保存在pg_partition中,各个子分区的parentid作为外键关联其分区在pg_class中的oid列。 示例1:t1_hash为一个分区: gaussdb=# CREATE TABLE t1_hash

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  • 分区(分区子表、子分区)

    分区分区、子分区分区中实际保存数据的,对应的entry通常保存在pg_partition中,各个子分区的parentid作为外键关联其分区在pg_class中的oid列。 示例1:t1_hash为一个一级分区: gaussdb=# CREATE TABLE t1_hash

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  • 分区(分区子表、子分区)

    分区分区、子分区分区中实际保存数据的,对应的entry通常保存在pg_partition中,各个子分区的parentid作为外键关联其分区在pg_class中的OID列。 示例:t1_hash为一个分区: gaussdb=# CREATE TABLE t1_hash

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  • 分区(分区子表、子分区)

    分区分区、子分区分区中实际保存数据的,对应的entry通常保存在pg_partition中,各个子分区的parentid作为外键关联其分区在pg_class中的OID列。 示例:t1_hash为一个一级分区: gaussdb=# CREATE TABLE t1_hash

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  • 分区表

    分区 本章节围绕分区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 分区介绍 分区查询优化 分区运维管理 分区系统视图&DFX

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  • 表分区技术

    据库中对大的全量扫描,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,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

    分区 本章节围绕分区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 分区介绍 分区查询优化 分区自动扩展 分区运维管理 分区并发控制 分区系统视图&DFX

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  • 分区表

    分区 PG_PARTITION 父主题: 系统

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  • 分区表

    分区 ADM_IND_PARTITIONS ADM_IND_SUBPARTITIONS ADM_PART_COL_STATIS TICS ADM_PART_INDEXES ADM_PART_TABLES ADM_SUBPART_COL_STATISTI CS ADM_SUBPART_KEY_COLUMNS

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  • MySQL数据迁移到MRS Hive分区表

    示。 映射MySQL和Hive字段,HiveMySQL多三个字段y、ym、ymd,即是Hive的分区字段。由于没有源字段直接对应,需要配置达式从源的StartDate字段抽取。 图7 Hive字段映射 单击进入转换器列界面,再选择“新建转换器 > 达式转换”,如图8所示。

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  • MySQL数据迁移到MRS Hive分区表

    示。 映射MySQL和Hive字段,HiveMySQL多三个字段y、ym、ymd,即是Hive的分区字段。由于没有源字段直接对应,需要配置达式从源的StartDate字段抽取。 图7 Hive字段映射 单击进入转换器列界面,再选择“新建转换器 > 达式转换”,如图8所示。

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  • MySQL数据迁移到MRS Hive分区表

    示。 映射MySQL和Hive字段,HiveMySQL多三个字段y、ym、ymd,即是Hive的分区字段。由于没有源字段直接对应,需要配置达式从源的StartDate字段抽取。 图9 Hive字段映射 单击进入转换器列界面,再选择“新建转换器 > 达式转换”,如图10所示。

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  • 分区表

    分区 本章节围绕分区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 分区介绍 分区查询优化 分区运维管理 分区并发控制 分区系统视图&DFX

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  • 表分区技术

    据库中对大的全量扫描,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,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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  • 表分区技术

    中对大的全量扫描,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,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

    分区 本章节围绕分区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 分区介绍 分区查询优化 分区运维管理 分区系统视图&DFX

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  • 分区表

    分区 ADM_IND_PARTITIONS ADM_IND_SUBPARTITIONS ADM_PART_COL_STATISTICS ADM_PART_INDEXES ADM_PART_TABLES ADM_SUBPART_KEY_COLUMNS ADM_TAB_PARTITIONS

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  • 分区表

    分区 PG_PARTITION主题: 系统

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