查看hive中action_data_myisam表中的数据.表结构及所在路径 1.客户端进入hive环境:hive 2.查看表数据,鉴于数据量大,这里只显示前五条:select * from action_data_myisam limit 5; 3.查看表结构:desc action_data_myisam; 4.查看此表所在路径:describe extended action_data_myisam; 图1针对1.2.3步 图2 针对第4步 end!

---收缩数据库日志文件 USE [master]ALTER DATABASE yourdatabasename SET RECOVERY SIMPLE WITH NO_WAITALTER DATABASE yourdatabasename SET RECOVERY SIMPLE USE yourdatabasename DBCC SHRINKFILE (N'yourdatabasename _Log' , 0,TRUNCATEONLY) --数据库日志文件名(数据库右键-属性-日志逻辑文件名)

现象 新建了一张员工表,插入了少量数据,索引中所有的字段均在where条件出现时,正确走到了idx_nap索引,但是where出现部分自左开始的索引时,却进行全表扫描,与MySQL官方所说的最左匹配原则"相悖". 数据背景 CREATE TABLE `staffs` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(24) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名', `age` int(11) NOT

工作过程中,如果一个数据库的表比较多,手工编写统计脚本就会比较繁琐,于是摸索出自动生成各表统计数据量脚本的通用方法,直接上代码: /* 脚本来源:https://www.cnblogs.com/zhang502219048/p/10970193.html */ ), Num int) exec sp_MSforeachtable 'insert into #t select ''?'', count(*) from ?' select replace(replace(TableName,'[',

概要: 计算HIVE BI库下每天数据表总大小及增量 输出: 总大小:xxxG 日同比新增数据量:xxxG 周同比新增数据量:xxxG 月同比新增数据量:xxxG 总表数:xxx 日新增表数:xxx 周新增表数:xxx 月新增表数:xxx 最大的20张表: ...... 表数据增量TOP20: ...... 代码: bi_report.sh #!/bin/bash GIGA=1000000000 content="\n" prefix='bi' today=`date -d"

问题概述 使用阿里云rds for MySQL数据库(就是MySQL5.6版本),有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万,保留最近一年的数据量达到4000万,查询速度极慢,日常卡死.严重影响业务. 问题前提:老系统,当时设计系统的人大概是大学没毕业,表设计和sql语句写的不仅仅是垃圾,简直无法直视.原开发人员都已离职,到我来维护,这就是传说中的维护不了就跑路,然后我就是掉坑的那个!!! 我尝试解决该问题,so,有个这个日志. 方案概述 方案一:优化现有mysql数据库.优点:不影响现有业务

场景:HBase存储在Azure上,现在通过访问Azure Storage的接口,获取HBase中各个表的数据量. 注意: 1.Azure存储,默认的副本数为2,即共存3份,但只收1份的费用,取到的size也是1份的大小.如果是自建HDFS,则不同. 2.此处访问的是Azure Storage的接口,还可以访问HBase的接口来获取数据量(另行验证). c#代码: using Microsoft.WindowsAzure.Storage;using Microsoft.WindowsAzure.

* Hive创建表的三种方式 1.使用create命令创建一个新表 例如:create table if not exists db_web_data.track_log(字段) partitioned by (date string,hour string) row format delimited fields terminated by '\t'; 2.把一张表的某些字段抽取出来,创建成一张新表 例如:create table backup_track_log as select * fr

HIVE只有INSERT,没有UPDATE跟DELETE,所以通过其他的语句产生DETELE效果. 在HDFS上或者本地服务器上新建空的文件XXXXX, 然后执行: LOAD DATA LOCAL INPATH '</path>/XXXXX' OVERWRITE INTO TABLE <table_name>; ---本地服务器空文件 LOAD DATA INPATH '</path>/XXXXX' OVERWRITE INTO TABLE <table_name

0. 1 .cmd进入mysql安装的bin目录(C:\Program Files\XXXXXX\MySQL Server 5.6\bin) mysql -hlocalhost -uroot -p 回车 输入密码: 2 . 显示所有的数据库.show databases;  3 . 选择数据库,use  xxx; 4 .  显示表.show tables; 5 . 直接查询语句,显示表数据.select * from tbl_dept; --------------------- 本文来自 英格

和oracle有区别, 需要关联表 SELECT A.NAME ,B.ROWS  FROM sysobjects  A JOIN sysindexes B ON A.id = B.id WHERE A.xtype = 'U' AND B.indid IN(0,1) ORDER BY B.ROWS DESC; -- 需要注意 1. 执行脚本需要在你 新建的 目标数据库那一层  新建查询: 2. sysobjects  A  和 sysindexes B 是两张不同的表

方法一: SELECT a.name,b.rows FROM sysobjects a INNER JOIN sysindexes b ON a.id=b.id ,) AND a.Type='u' ORDER BY b.rows desc 方法二: ), RowCnt INT) EXEC sp_MSforeachtable 'INSERT INTO #temp SELECT ''?'', COUNT(*) FROM ?' select * from #temp order by RowCnt d

use information_schema;select table_name,table_rows from tables where table_schema='cargo_new' order by table_rows desc limit 3 -- cargo_new (选择数据库) https://www.cnblogs.com/diandiandidi/p/5582309.html

https://jingyan.baidu.com/article/eb9f7b6d367679869364e8d4.html

##查看所有表信息 SELECT * FROM information_schema.TABLES WHERE TABLE_SCHEMA = 'pcms-zgh20190327' ##查看各个表数据量 SELECT table_name,table_rows FROM information_schema.tables WHERE TABLE_SCHEMA = 'pcms-zgh20190327' ORDER BY table_rows DESC;

背景介绍: 环境:Linux 5.5 + Oracle 10.2.0.4 某普通表T,由于前期设计不当没有分区,如今几年来的数据量已达9亿+, 空间占用大约350G,在线重定义为分区表不现实,故采取申请时间窗口停此表应用,改造为分区表. 若T表数据量适当,可选用在线重定义操作时,可参考:http://www.cnblogs.com/jyzhao/p/3876634.html 1.创建分区表 2.设置新建分区表为nologging, 重命名原表T为T_OLD 3.并行直接路径插入 4.为分区表建立

今天想在服务器上还原一个DB,发现磁盘空间不够,查看发现,其中一个DB竟然有56G了.因此想收缩一下这个DB,发现大小没多大变化.然后在网上找了找SQL脚本,看能不能查看下哪个表的数据量那么大. 网上找到的脚本: ),ROWS ),reserved ) ,Data ) ,index_size ) ,Unused ) ) GO INSERT #Temp EXEC SP_MSFOREACHTABLE 'EXEC sp_spaceused "?"' SELECT * FROM #Temp O

  这次,发布清洗列表功能,需要对数据库进行升级.MailingList表加个IfCleaning字段,所有的t_User*表加个IfCleaned字段.   脚本如下 对所有的t_User表执行 alter table t_User** add IfCleaned bit default(0) not null 对Mailing list表执行 alter table t_MailingList add IfCleanning bit default(0) not null   简简单单的两个

最近项目中不少表的数据量越来越大,并且导致了一些数据库的性能问题.因此想借助一些分库分表的中间件,实现自动化分库分表实现.调研下来,发现Sharding-JDBC目前成熟度最高并且应用最广的Java分库分表的客户端组件.本文主要介绍一些Sharding-JDBC核心概念以及生产环境下的实战指南,旨在帮助组内成员快速了解Sharding-JDBC并且能够快速将其使用起来.Sharding-JDBC官方文档 核心概念 在使用Sharding-JDBC之前,一定是先理解清楚下面几个核心概念. 逻辑表

数据库有一张表数据量很大,真正WEB项目只用到一个月内的数据,因此把一个月前的旧数据定期归档. 1 - 创建一个新表,表结构和索引与旧表一模一样 create table table_news like table_name; 2 - 新建存储过程,查询30天的数据并归档进新数据库,然后把30天前的旧数据从旧表里删除 delimiter $create procedure sp()begininsert into tb_new select * from table_namewhere crea