分区键 分区键由一个或多个列组成，分区键值结合对应分区方法能够唯一确定某一元组所在的分区，通常在建表时通过PARTITION BY语句指定： CREATE TABLE table_name (…) PARTITION BY part_strategy (partition_key)

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分区键 分区键由一个或多个列组成，分区键值结合对应分区方法能够唯一确定某一元组所在的分区，通常在建表时通过PARTITION BY语句指定： CREATE TABLE table_name (…) PARTITION BY part_strategy (partition_key)

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分区键 分区键由一个或多个列组成，分区键值结合对应分区方法能够唯一确定某一元组所在的分区，通常在建表时通过PARTITION BY语句指定： CREATE TABLE table_name (…) PARTITION BY part_strategy (partition_key)

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分区键 分区键由一个或多个列组成，分区键值结合对应分区方法能够唯一确定某一元组所在的分区，通常在建表时通过PARTITION BY语句指定： CREATE TABLE table_name (…) PARTITION BY part_strategy (partition_key)

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扫描分区键内kv 功能介绍 指定表及分区键，携带条件查询kv；允许指定过滤条件。 URI POST /v1/scan-skey-kv 表1 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 store_name 否 String 仓名，全域唯一，不同租户的仓名不能相同。 格式：${

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分区键和排序键有什么区别？ 分区键和排序键之间的对比如表1所示 表1 分区键、排序键对比 对比维度 分区键 排序键 应用场景 分区键用于确定该表中的每一个KV所在的分区。例如，对于一个用户表，可以指定用户名属性作为分区键。 KVS会根据此用户名的名称（KV）选择分区，同样的用户名名称存储在同一个分区。

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spark.sql.catalog.mc_catalog.tableReadProvider 填写tunnel spark.hadoop.odps.end.point 填写源端MaxCompute服务所在地域的VPC网络Endpoint信息。各地域VPC网络Endpoint信息请参

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如何在GeminiDB HBase兼容版实例中创表时设置预分区键 本章节主要介绍如何在GeminiDB HBase兼容版实例中创表时设置预分区键的相关操作。 什么是预分区 在GeminiDB HBase兼容版实例中，数据存储在不同数据分区中，每条数据通过rowkey前缀来决定其所归属的数据分区。

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级索引的分区键为所在城市，排序键为热量消耗，由于主键字段会投影到全局二级索引的键值中，即全局二级索引记录中包含用户名和运动时长的信息，通过该索引可快速查询到在某城市热量消耗最多或者最少的用户信息。 键架构 复合主键（分区键和排序键）。 简单主键（分区键）或复合主键（分区键和排序键）。

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应用系统典型Grid架构部署如下： 实施步骤： 确定分区键。选择分区键应考虑： 选择分区键必须考虑匹配服务的“粒度”或者考虑以最小的方式跨分区互动。对于多用户系统，可使用用户ID作为分区键；而对于资源为对象的系统，则可以使用资源ID作为分区键。 所确定的分区键，必须在所有API或命令中都能直接包

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DataX是一个数据同步框架，实现了包括MySQL、SQL Server、Oracle、PostgreSQL、HDFS、Hive、HBase、OTS、ODPS等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。OBS在大数据场景中可以替代Hadoop系统中的HDFS服务，本文介绍DataX如何对接OBS。

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，是文档型的数据项，提供主键到Value的映射。KV数据存储在表中。 分区键和排序键 分区键：分区键是一个表的属性，用于确定该表中的每一个KV存储所在的分区。例如，对于一个用户表，可以指定用户名属性作为分区键。 KVS会根据此用户名的名称（KV）选择分区，同样的用户名名称存储在同一个分区。

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规则4：设计分区键以均匀分发工作负载，避免出现数据倾斜问题。 表的主键的分区键部分确定存储表数据的逻辑分区，如果分区键分布不均衡，会导致节点与节点之间数据和负载不均衡，从而出现数据倾斜的问题。 如表1为一些常见分区键分布均匀性的效果对比。 表1 常见分区键分布均匀效果 分区键值 分区键分布均匀性

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移上云。它是一款开源、高效、易用的异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP 等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。 方案架构 该解决方案基于华为云部署DataX数据库迁移环境，帮助您在

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t列表分区对分区键的可控性更好，往往能够精准的将目标数据保存在预想的分区中，但是如果列表值较多时在分区定义时变得麻烦，该情况下推荐使用Hash哈希分区。List、Hash分区往往都是处理无序、不相关的数据集进行分组和组织。 列表分区的分区键最多支持16列。如果分区键定义为1列，子

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ist列表分区对分区键的可控性更好，往往能够准确的将目标数据保存在预想的分区中，但是如果列表值较多在分区定义时变得麻烦，该情况下推荐使用Hash分区。List、Hash分区往往都是处理无序、不相关的数据集进行分组和组织。 列表分区的分区键最多支持16列。如果分区键定义为1列，子分

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添加分区的名称不能与该分区表已有分区的名称相同。 添加分区的分区键值要和分区表的分区键的类型一致。 若添加RANGE分区，添加分区键值要大于分区表中最后一个范围分区的上边界。 若添加LIST分区，添加分区键值不能与现有分区键值重复。 不支持添加HASH分区。 如果目标分区表中已有分

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哈希分区 哈希分区（Hash Partition）基于对分区键使用哈希算法将数据映射到分区。使用的哈希算法为 GaussDB Kernel内置哈希算法，在分区键取值范围不倾斜（no data skew）场景下，哈希算法在分区之间均匀分布行，使分区大小大致相同。因此哈希分区是实现分区

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哈希分区 哈希分区（Hash Partition）基于对分区键使用哈希算法将数据映射到分区。使用的哈希算法为GaussDB内置哈希算法，在分区键取值范围不倾斜（no data skew）的场景下，哈希算法在分区之间均匀分布行，使分区大小大致相同。因此哈希分区是实现分区间均匀分布数

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"{vin=TESTW3YWZD2021003}" //分区键 } ] 常见案例及解决方案： 案例1：某集群的数据量过大，导致集群存在大分区键(排查数量大概为2000+)，最大的分区键达到38GB。当业务频繁访问这部分大的分区键时，会导致节点持续高负载，影响业务请求成功率。 该案例中表结构设计如下：

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合理设置分区键，控制分区数在一千以内，分区字段使用整型。 分区part数与查询性能关系 图1 分区part数与查询性能关系图 分区建议 建议使用toYYYYMMDD（pt_d）作为分区键，pt_d是date类型。 如果业务场景需要做小时分区，使用pt_d、pt_h做联合分区键，其中pt_h是整型小时数。

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