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表分区技术
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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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表分区技术
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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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表分区技术
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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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表分区技术
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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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列表分区
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列表分区 列表分区（List Partition）能够通过在每个分区的描述中为分区键指定离散值列表来显式控制行如何映射到分区。列表分区的优势在于可以以枚举分区值方式对数据进行分区，可以对无序和不相关的数据集进行分组和组织。对于未定义在列表中的分区键值，可以使用默认分区（DEFAU
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列表分区 列表分区（List Partition）能够通过在每个分区的描述中为分区键指定离散值列表来显式控制行如何映射到分区。列表分区的优势在于可以以枚举分区值方式对数据进行分区，可以对无序和不相关的数据集进行分组和组织。对于未定义在列表中的分区键值，可以使用默认分区（DEFAU
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列表分区 列表分区（List Partition）能够通过在每个分区的描述中为分区键指定离散值列表来显式控制行如何映射到分区。列表分区的优势在于可以以枚举分区值方式对数据进行分区，可以对无序和不相关的数据集进行分组和组织。对于未定义在列表中的分区键值，可以使用默认分区（DEFAU
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列表分区
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列表分区 列表分区（List Partition）能够通过在每个分区的描述中为分区键指定离散值列表来显式控制行如何映射到分区。列表分区的优势在于可以以枚举分区值方式对数据进行分区，可以对无序和不相关的数据集进行分组和组织。对于未定义在列表中的分区键值，可以使用默认分区（DEFAU
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列表分区自动扩展
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列表分区自动扩展 开启列表分区的自动扩展功能，需要在创建分区时指定AUTOMATIC关键字。列表分区自动扩展支持一级分区和二级分区自动扩展。 使用列表分区的自动扩展功能，要求分区表中不能包含分区键值为DEFAULT的分区。 使用列表分区的自动扩展功能，需合理设计分区列，避免大量扩
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分区（分区子表、子分区）
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分区（分区子表、子分区） 分区表中实际保存数据的表，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母表在pg_class表中的OID列。 示例：t1_hash为一个一级分区表： gaussdb=# CREATE TABLE t1_hash
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配置Hive表分区动态覆盖
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配置Hive表分区动态覆盖 配置场景 在旧版本中，使用insert overwrite语法覆写分区表时，只支持对指定的分区表达式进行匹配，未指定表达式的分区将被全部删除。在spark2.3版本中，增加了对未指定表达式的分区动态匹配的支持，此种语法与Hive的动态分区匹配语法行为一致。
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Hudi表分区设计规范
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类型时，Hudi支持跨分区进行数据更新，但Global索引性能较差一般不建议使用。 建议 事实表采用日期分区表，维度表采用非分区或者大颗粒度的日期分区 是否采用分区表要根据表的总数据量、增量和使用方式来决定。从表的使用属性看事实表和维度表具有的特点： 事实表：数据总量大，增量大，
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导入导出Hive表/分区数据
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导出分区时，导出的表必须为分区表，且不支持导出同一个分区字段的多个分区值的数据；导入到表中分区时导入的表必须是分区表。 导入数据时需注意： 使用import from '/tmp/export';命令导入表是没有指定表名的场景，该场景导入的数据会保存到与源表名相同的表路径下，需注意以下两点： 如果目
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分区表（母表）
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分区表（母表） 实际对用户体现的表，用户对该表进行常规DML语句的增、删、查、改操作。通常使用在建表DDL语句显式的使用PARTITION BY语句进行定义，创建成功以后在pg_class表中新增一个entry，并且parttype列内容为'p'（一级分区）或者's'（二级分区）
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配置Hive表分区动态覆盖
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配置Hive表分区动态覆盖 配置场景 在旧版本中，使用insert overwrite语法覆写分区表时，只支持对指定的分区表达式进行匹配，未指定表达式的分区将被全部删除。在spark2.3版本中，增加了对未指定表达式的分区动态匹配的支持，此种语法与Hive的动态分区匹配语法行为一致。
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Hudi表分区设计规范
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类型时，Hudi支持跨分区进行数据更新，但Global索引性能较差一般不建议使用。 建议 事实表采用日期分区表，维度表采用非分区或者大颗粒度的日期分区 是否采用分区表要根据表的总数据量、增量和使用方式来决定。从表的使用属性看事实表和维度表具有的特点： 事实表：数据总量大，增量大，
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分区表（母表）
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分区表（母表） 实际对用户体现的表，用户对该表进行常规DML语句的增、删、查、改操作。通常使用在建表DDL语句显式的使用PARTITION BY语句进行定义，创建成功以后在pg_class表中新增一个entry，并且parttype列内容为'p'，表明该entry为分区表的母表。
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分区表（母表）
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分区表（母表） 实际对用户体现的表，用户对该表进行常规DML语句的增、删、查、改操作。通常使用在建表DDL语句显式的使用PARTITION BY语句进行定义，创建成功以后在pg_class表中新增一个entry，并且parttype列内容为'p'（一级分区）或者's'（二级分区）
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分区（分区子表、子分区）
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分区（分区子表、子分区） 分区表中实际保存数据的表，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母表在pg_class表中的oid列。 示例1：t1_hash为一个一级分区表： gaussdb=# CREATE TABLE t1_hash
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分区（分区子表、子分区）
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分区（分区子表、子分区） 分区表中实际保存数据的表，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母表在pg_class表中的oid列。 示例1：t1_hash为一个分区表： gaussdb=# CREATE TABLE t1_hash
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分区（分区子表、子分区）
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分区（分区子表、子分区） 分区表中实际保存数据的表，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母表在pg_class表中的OID列。 示例：t1_hash为一个分区表： gaussdb=# CREATE TABLE t1_hash
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