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 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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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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复情况。 写入数据量太大 如果磁盘吞吐量达到性能上限，需要更换磁盘类型。 需要手动执行vacuum清理年龄大的表。 临时表长时间未释放 临时表不会执行autovacuum，如果是临时表导致数据库年龄增长，需要释放客户端连接使临时表被回收。 长事务导致数据库年龄增加 如果是长事务，

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数据安全中心”。 在左侧导航树中，选择“数据安全运营 > 态势大屏”，进入“态势大屏”界面。 图1 态势大屏 单击“综合态势大屏”图片，进入“综合态势大屏”界面。 页面中各个模块的功能介绍和使用方法详见下述内容。 图2 综合态势大屏 安全评分 如图3所示，展示当前全部资产的安全健康得分。

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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（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，从而避免在数据库中对大表的全量扫描，能够在不同的分区上

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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）快速定位到数据所在的分区，从而避免在数据库中对大表的全量扫描，能够在不同的分区上

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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）快速定位到数据所在的分区，从而避免在数据库中对大表的全量扫描，能够在不同的分区上

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GeminiDB Cassandra支持了大key的检测与告警。在CES界面，可以配置实例的大key告警，具体方法请参见设置告警规则。 当发生大key事件时，系统会第一时间发送预警通知，您可以前往CES界面查看监控事件数据，及时处理，避免业务波动。 图1 大key告警查看事件 告警字段说明如下：

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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，从而避免在数据库中对大表的全量扫描，能够在不同的分区上

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eeper）。因为文件系统的存储空间足够，适合于大状态，长窗口，或大键值状态的有状态处理任务，也适合于高可用方案。 RocksDBStateBackend是内嵌数据库后端，正常情况下state存储在RocksDB数据库中，该数据库数据放在本地磁盘上，在Checkpoint时将st

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Broker Load导入任务的数据量超过阈值 现象描述 使用Broker Load导入数据时报错： Scan bytes per broker scanner exceed limit:xxx 原因分析 BE处理的单个导入任务的最大数据量为3GB，超过该值的待导入文件需要通过调整Broker

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id IN (SELECT id FROM tab_b WHERE name = 'xx'); 这里说的大表为条件过滤后的总数据量，千万级以上的数据量可定义为大表。 关联查询必须大表join小表 对于ClickHouse来说，原则上需要把多表join模型提前加工为宽表模型，但是在一

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OLAP分析场景，一张大宽表通常能有几百甚至上千列，选择其中少数的几列做维度列、指标列计算。在这种场景下，ClickHouse的数据也是按照列存储。如果使用select *，会加重系统的压力。 【规则】通过limit限制查询返回的数据量，节省计算资源、减少网络开销。 如果返回的数据量过大，客户

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对于千万或亿级的超大表如何高效写入数据或创建索引 大表高效写入数据的方法 对于千万或亿级大数据量的表，建议使用如下方法提升数据写入效率。 删除不必要的索引。 更新数据时候，同时会更新索引数据。对于大数据量的表，避免创建大量的索引，影响更新速度。请根据业务评估，删除不必要的索引。 插入多条数据时，尽量选择批量插入。

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模型训练所需数据量与数据格式要求 盘古大模型套件平台支持NLP大模型的训练。不同模型训练所需的数据量和数据格式有所差异，请基于数据要求提前准备训练数据。 数据量要求 自监督训练 在单次训练任务中，一个自监督训练数据集内，上传的数据文件数量不得超过1000个，单文件大小不得超过1G

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Scan），如果以日期为分区键重新设计该表，那么原有的全表扫描会被优化成为分区扫描，当表内的数据量很大同时具有很长的历史周期时，由于扫描数据缩减所带来的性能提升会有非常明显的效果，如图2所示。 图1 分区表示例图 图2 分区表剪枝示例图 父主题： 大容量数据库

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Scan），如果以日期为分区键重新设计该表，那么原有的全表扫描会被优化成为分区扫描，当表内的数据量很大同时具有很长的历史周期时，由于扫描数据缩减所带来的性能提升会有非常明显的效果，如图2所示。 图1 分区表示例图 图2 分区表剪枝示例图 父主题： 大容量数据库

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Scan），如果以日期为分区键重新设计该表，那么原有的全表扫描会被优化成为分区扫描。当表内的数据量很大同时具有很长的历史周期时，由于扫描数据缩减所带来的性能提升会有明显的效果，如图2所示。 图1 分区表示例图 图2 分区表剪枝示例图 父主题： 大容量数据库

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越多。大企业的IT治理架构也会受到组织结构的影响，以下是一个典型的大企业IT治理架构，由于图片空间有限，该架构图中没有列出全部的层级，如IT项目A331的功能小组、成员和运行环境没有呈现出来。本章所描述的大企业IT治理最佳实践以下图的IT治理架构为基础，将其映射到华为云上有效运转起来。

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