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。

 
 

    服务器读取数据库的表分区 更多内容
  • 使用分区表

    增强可用性:如果分区某个分区出现故障,在其他分区数据仍然可用。 方便维护:如果分区某个分区出现故障,需要修复数据,只修复该分区即可。 GaussDB 支持分区为范围分区,列分区,哈希分区。 范围分区:将数据基于范围映射到每一个分区。这个范围是由创建分区时指定的分

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  • 使用分区表

    增强可用性:如果分区某个分区出现故障,在其他分区数据仍然可用。 方便维护:如果分区某个分区出现故障,需要修复数据,只修复该分区即可。 GaussDB支持分区为一级分区和二级分区,其中一级分区包括范围分区、间隔分区、列分区、哈希分区四种,二级分区包括范围分区、列表分区、哈希分区两两组合的九种。

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  • 使用分区表

    增强可用性:如果分区某个分区出现故障,在其他分区数据仍然可用。 方便维护:如果分区某个分区出现故障,需要修复数据,只修复该分区即可。 GaussDB支持分区为一级分区和二级分区,其中一级分区包括范围分区、间隔分区、列分区、哈希分区四种,二级分区包括范围分区、列表分区、哈希分区两两组合的九种。

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  • 对分区表重命名分区

    分区重命名分区 使用ALTER TABLE RENAME PARTITION可以对分区重命名分区。 例如,通过指定分区名将范围分区range_sales分区date_202001重命名。 ALTER TABLE range_sales RENAME PARTITION date_202001

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  • 读取Hudi cow表视图

    读取Hudi cow视图 实时视图读取(Hive,SparkSQL为例):直接读取Hive里面存储Hudi即可,${table_name}名称。 select count(*) from ${table_name}; 实时视图读取(Spark dataSource A

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  • 读取Hudi mor表视图

    读取Hudi mor视图 mor同步给Hive后,会在Hive中同步出:“名+后缀_rt”和“名+后缀_ro”两张。其中后缀为rt实时视图,后缀为ro读优化视图。例如:同步给Hivehudi名为${table_name}, 同步Hive后hive

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  • 读取Hudi mor表视图

    读取Hudi mor视图 mor同步给Hive后,会在Hive中同步出:“名+后缀_rt”和“名+后缀_ro”两张。其中后缀为rt实时视图,后缀为ro读优化视图。例如:同步给Hivehudi名为${table_name}, 同步Hive后hive

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  • 列表分区

    分区分区(List Partition)能够通过在每个分区描述中为分区键指定离散值列来显式控制行如何映射到分区。列分区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数据集进行分组和组织。对于未定义在列分区键值,可以使用默认分区(DEFAU

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  • 创建分区表

    响系统性能,一般对于单个而言不建议分区数超过200。 创建二级分区 二级分区,可以看成是对一级分区扩展,在二级分区中第一层分区是一张逻辑并不实际存储数据,数据实际是存储在二级分区节点上。从实现上而言,二级分区分区方案是由两个一级分区嵌套而来,一级分区的分区方案详见章节CREATE

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  • 创建分区表

    创建分区 分区是指根据特定方案将逻辑上一个大分成较小物理片区。基于该逻辑称为分区,物理片区称为分区。数据不存储在较大逻辑分区上,而是这些较小物理分区上。 执行以下步骤在数据库中定义: 在“对象浏览器”窗格中,右键单击“普通”,选择“创建分区”。 定义基本

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  • 使用分区表

    增强可用性:如果分区某个分区出现故障,在其他分区数据仍然可用。 方便维护:如果分区某个分区出现故障,需要修复数据,只修复该分区即可。 GaussDB支持分区为一级分区和二级分区,其中一级分区包括范围分区、间隔分区、列分区、哈希分区四种,二级分区包括范围分区、列表分区、哈希分区两两组合的九种。

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  • 使用分区表

    使用分区 分区是把逻辑上一张根据某种方案分成几张物理块进行存储。这张逻辑上称之为分区,物理块称之为分区分区是一张逻辑,不存储数据,数据实际是存储在分区分区和普通相比具有以下优点: 改善查询性能:对分区对象查询可以仅搜索自己关心分区,提高检索效率。

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  • 使用分区表

    增强可用性:如果分区某个分区出现故障,在其他分区数据仍然可用。 方便维护:如果分区某个分区出现故障,需要修复数据,只修复该分区即可。 GaussDB数据库支持分区为一级分区和二级分区,其中一级分区包括范围分区、间隔分区、列分区、哈希分区四种,二级分区包括范

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  • 配置Spark读取HBase表数据

    hbaseTable:创建Spark名。 id string,name string, age int:Spark字段名和字段类型。 table1:HBase名。 id:HBaserowkey列名。 name=cf1.cq1, age=cf1.cq2:spark列和HBase映射关

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  • 对分区表重命名分区

    分区重命名分区 使用ALTER TABLE RENAME PARTITION可以对分区重命名分区。 例如,通过指定分区名将范围分区range_sales分区date_202001重命名。 ALTER TABLE range_sales RENAME PARTITION date_202001

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  • 配置Spark读取HBase表数据

    cq2:spark表的列和HBase映射关系。sparkname列映射HBasecf1列簇cq1列,sparkage列映射HBasecf1列簇cq2列。 通过csv文件导入数据到HBase,命令如下: hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv

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  • 读取Hudi cow表视图

    读取Hudi cow视图 实时视图读取(Hive,SparkSQL为例):直接读取Hive里面存储Hudi即可,${table_name}名称。 select count(*) from ${table_name}; 实时视图读取(Spark dataSource A

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  • 初始化存量表的分区

    初始化存量分区 命令功能 计算每个历史分区最后修改时间,以“lastUpdateTime=最后修改时间”格式将每个分区最后修改时间写入每个分区“.hoodie_partition_metadata”文件中。TTL会依据“当前系统时间 - 分区最后修改时间”来判断每个分区是否老化。

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  • 对一级分区表删除分区

    对一级分区删除分区 使用ALTER TABLE DROP PARTITION可以删除指定分区任何一个分区,这个行为可以作用在范围分区、间隔分区、列分区上。 例如,通过指定分区名删除范围分区range_sales分区date_202005,并更新Global索引。

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  • 对一级分区表清空分区

    对一级分区清空分区 使用ALTER TABLE TRUNCATE PARTITION可以清空指定分区任何一个分区。 例如,通过指定分区名清空范围分区range_sales分区date_202005,并更新Global索引。 ALTER TABLE range_sales

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  • 对一级分区表合并分区

    对一级分区合并分区 使用ALTER TABLE MERGE PARTITIONS可以将多个分区合并为一个分区。 例如,将范围分区range_sales分区date_202001和date_202002合并为一个新分区,并更新Global索引。 ALTER TABLE range_sales

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