分区表 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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分区表 PG_PARTITION 父主题： 系统表

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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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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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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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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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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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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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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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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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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9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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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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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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据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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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 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 分区表运维管理 分区表系统视图&DFX

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分区表 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 PG_PARTITION 父主题： 系统表

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查询Topic的分区列表 功能介绍 查询Topic的分区列表 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/kafka/instances/{instance_id}/topics/{topic}/partitions 表1 路径参数 参数 是否必选

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对列表分区表分割分区 使用ALTER TABLE SPLIT PARTITION可以对列表分区表分割分区。 例如，假设列表分区表list_sales的分区channel2定义范围为('6', '7', '8', '9')。可以指定分割点('6', '7'）将分区channel2分割为两个分区，并更新Global索引。

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