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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THAN('2022-01-06 16:56:12') ); 创建列表(list)分区表 LIST分区表可以使用任意允许值比较的列作为分区键列。创建LIST分区表时，必须要为每一个分区声明每一个值分区。 示例：创建LIST分区表sales_info。 1 2 3 4 5 6

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THAN('2022-01-06 16:56:12') ); 创建列表(list)分区表 LIST分区表可以使用任意允许值比较的列作为分区键列。创建LIST分区表时，必须要为每一个分区声明每一个值分区。 示例：创建LIST分区表sales_info。 1 2 3 4 5 6

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CarbonData表用户权限说明 下表提供了对CarbonData Table执行相应操作所需的Hive ACL特权的详细信息。 前提条件 已经设置了表5或表6中Carbon相关参数。 Hive ACL权限 表1 CarbonData表级操作所需的Hive ACL权限 场景 所需权限

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CarbonData性能调优 CarbonData调优思路 CarbonData性能调优常见配置参数 创建高查询性能的CarbonData表 父主题： 使用CarbonData

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CarbonData表用户权限说明 下表提供了对CarbonData Table执行相应操作所需的Hive ACL特权的详细信息。 前提条件 已经设置了表5或表6中Carbon相关参数。 Hive ACL权限 表1 CarbonData表级操作所需的Hive ACL权限 场景 所需权限

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电场景segment数据文件也会存在不可恢复情况。 场景二：当前批次的Carbondata数据文件和.segment文件完整，可恢复。 使用TableStatusRecovery恢复工具，当前工具仅针对非分区表进行恢复。进入Spark客户端节点，执行如下命令： cd 客户端安装路径

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CarbonData数据分析 新建CarbonData Table 删除CarbonData Table 修改CarbonData Table 加载CarbonData表数据 删除CarbonData表Segments 合并CarbonData表Segments 父主题： 使用CarbonData（ MRS

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CarbonData数据类型概述 简介 CarbonData中的数据存储在table实体中。CarbonData table与RDBMS中的表类似。RDBMS数据存储在由行和列构成的表中。CarbonData table存储的也是结构化的数据，拥有固定列和数据类型。 支持数据类型

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CarbonData数据类型概述 简介 CarbonData中的数据存储在table实体中。CarbonData table与RDBMS中的表类似。RDBMS数据存储在由行和列构成的表中。CarbonData table存储的也是结构化的数据，拥有固定列和数据类型。 支持数据类型

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删除segment操作只能删除未合并的segment，已合并的segment可以通过CLEAN FILES命令清除segment。 通过Segment ID删除 每个Segment都有与其关联的唯一Segment ID。使用这个Segment ID可以删除该Segment。 运行如下命令获取Segment

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通过LVM创建逻辑卷 操作场景 如图1所示，本章节指导您在两块10GB的云硬盘之上创建一个15GB的逻辑卷。 创建逻辑卷使用的多块云硬盘，规格可以不同。 创建过程为依次创建物理卷、创建卷组和创建逻辑卷。 图1 创建LVM逻辑卷示例 前提条件 安装LVM的 弹性云服务器 已经挂载了两块云硬盘。

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TABLE As SELECT命令通过指定带有表属性的字段列表来创建CarbonData Table。 命令格式 CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name STORED AS carbondata [TBLPROPERTIES

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CarbonData常见配置参数 本章节介绍CarbonData所有配置的详细信息。 carbon.properties相关参数 根据用户实际使用场景在服务端或者客户端配置CarbonData相关参数。 服务端：登录 FusionInsight Manager页面，选择“集群 > 服务

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CarbonData调优思路 查询性能调优 CarbonData可以通过调整各种参数来提高查询性能。大部分参数聚焦于增加并行性处理和更好地使用系统资源。 Spark Executor数量：Executor是Spark并行性的基础实体。通过增加Executor数量，集群中的并行数量

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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_STATIS TICS 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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此它几乎可以在实施分区表优化策略以后做平滑迁移，无需潜在耗费人力物力的应用程序更改。本章围绕 GaussDB 分区表的基本概念从以下几个方面展开介绍： 分区表基本概念：从表分区的基本概念出发，介绍分区表的catalog存储方式以及内部对应原理。 分区策略：从分区表所支持的基本类型出发

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乎可以在实施分区表优化策略以后做平滑迁移，无需潜在耗费人力物力的应用程序更改。本章围绕GaussDB Kernel分区表的基本概念从以下几个方面展开介绍： 分区表基本概念：从表分区的基本概念出发，介绍分区表的catalog存储方式以及内部对应原理。 分区策略：从分区表所支持的基本

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