1.查看分区 fdisk -l 2.设置分区类型未gpt格式. parted -s /dev/sdb mklabel gpt 3.基于ext3文件系统类型格式化. mkfs.ext3 /dev/sdb 4.挂载/dev/sdb设备至/data/目录 [root@localhost ~]# mkdir /data [root@localhost ~]# mount /dev/sdb /data

Atitit 分区后的查询  mysql分区记录的流程与原理 1.1.1. ibd是MySQL数据文件.索引文件1 1.2. 已经又数据了,如何分区? 给已有的表加上分区 ]1 1.3. 分成4个区,数据文件和索引文件单独存放. 2 1.4. VALUES value for partition 'p1' must have type INT2 1.5. A PRIMARY KEY must include all columns in the table's partitioning func

create PROCEDURE Usp_Partition() BEGIN DECLARE _time datetime; DECLARE num int; DECLARE _p VARCHAR(20)DEFAULT p; DECLARE p1 VARCHAR(20); /* 获取下一个月的第一天*/ select date_add(curdate()-day(curdate())+1,interval 1 month)as _time; /*将时间中的‘-’去掉*/ SELECT REPLA

1 学习计划 1.分区组合条件分页查询 n 分区分页查询(没有过滤条件) n 分区分页查询(带有过滤条件) 2.分区导出 n 页面调整 n 使用POI将数据写到Excel文件 n 通过输出流进行文件下载 3.定区添加 n 定区概念 n 定区添加页面调整 n 服务端实现 4.定区分页查询 n 页面调整 n 服务端实现 n 分页问题总结 2 分区组合条件分页查询 2.1 分区分页查询(没有过滤条件) 页面:WEB-INF/pages/base/subarea.jsp 第一步:修改jsp页面中data

CentOS6.5磁盘分区和挂载操作记录. [root@CentOS ~]# fdisk -l Disk /dev/sda: bytes heads, sectors/track, cylinders Units = cylinders of * = bytes Sector size (logical/physical): bytes / bytes I/O size (minimum/optimal): bytes / bytes Disk identifier: 0x00058962 De

需求 对于分区表,对于范围分区类型来说,查询MAX分区及对应的分区范围. ==查询分区表对应的最大分区信息 ==排除了自扩展分区(如果是自扩展分区,但是最大的分区不是自扩展的并未排除在外) ==排除了删除的分区表及SYS用户下的,显示范围类型分区表最大分区及分区范围 WITH A AS (SELECT TABLE_OWNER, TABLE_NAME, MAX(PARTITION_POSITION) POSI FROM DBA_TAB_PARTITIONS WHERE TABLE_NAME IN

案例 案例:Laravel 在文章列表中附带上前10条评论?,在获取文章列表时同时把每个文章的前10条评论一同查询出来. 这是典型分区查询案例,需要根据 comments 表中的 post_id 字段进行分区,同时根据条件进行排序,把符合条件的前 N 条是数据取出来. 在其他数据库(Oracle, SQL Server,Vertica) 包含了 row_number partition by 这样的函数,能够比较容易的实现. 比如在 SQL Server 中: SELECT * FROM ( S

今天下午有同事反馈她提交了了一个SQL后,hive 查询就停止响应了. 我看了下,发现hiveserver确实hug住了.听过查看日志,发现了一个牛逼的SQL, 这个SQL很简单: select a.column1, b.column2 from a left join b on a.id = b.id 这两张表都是很大的表,保存了好多年的数据,表b按照日期和类目进行了分区. 因为没有加限制,所以HiveMetaStore在获取分区的时候,会从mysql中获取这个表所有的分区信息,SQL如下:

Spark憋了一年半的大招后,发布了3.0版本,新特性主要与Spark SQL和Python相关.这也恰恰说明了大数据方向的两大核心:BI与AI.下面是本次发布的主要特性,包括性能.API.生态升级.数据源.SQL兼容.监控和调试等方面的升级. 本次主要整理了性能方面的优化,包括了自适应查询与动态分区裁剪. 1 自适应查询 AQE,Adaptive Query Execution,说的简单点就是让Spark在运行中根据搜集到的信息灵活采取优化手段,提升性能. 说起这个可以先回想下Spark的发展

1. Over介绍 Over为开窗函数.就是把满足条件的数据分成几个区域,每个区域可以通过像现实中的“窗口”来观察统计这些数据. over不能单独使用,要和分析函数:rank(), dense_rank(), row_number(),ntile()等一起使用. 2. 示例 (1)脚本 /* 表结构*/ CREATE TABLE student( no int, ca ), name ), subject ), scorce int ); /* 数据 */ , ); , ); , ); , );

select * from information_schema.partitions where table_schema=database() and table_name='table_name';

欢迎和大家交流技术相关问题: 邮箱: jiangxinnju@163.com 博客园地址: http://www.cnblogs.com/jiangxinnju GitHub地址: https://github.com/jiangxincode 知乎地址: https://www.zhihu.com/people/jiangxinnju 此文从以下几个方面来整理关于分区表的概念及操作: 1.表空间及分区表的概念 2.表分区的具体作用 3.表分区的优缺点 4.表分区的几种类型及操作方法 5.对表分

大数据量的查询,不仅查询速度非常慢,而且还会导致数据库经常宕机(刚接到这个项目时候,数据库经常宕机o(╯□╰)o). 那么,如何处理上亿级的数据量呢?如何从数据库经常宕机到上亿数据秒查?仅以此篇文章作为处理的总结. 数据背景:下面是存放历史数据表的数据量,数据量确实很大,3亿多条.但这也仅仅是测试数据而已,因为客户端服务器上的数据可能远不止于此. 为什么说远不止于此呢?实际情况是这样的: 有一个实时数据表,THTF_TABLE_AI,以及历史数据表,THTF_TABLE_AI_HIS 实时数据表

概述: 当表中的数据量不断增大,查询数据的速度就会变慢,应用程序的性能就会下降,这时就应该考虑对表进行分区.表进行分区后,逻辑上表仍然是一张完整的表,只是将表中的数据在物理上存放到多个表空间(物理文件上),这样查询数据时,不至于每次都扫描整张表. 下面介绍如何使用分区增加查询效率 range分区:就是区域分区 CREATE TABLE SALE ( PRODUCT_ID ), SALE_COUNT ,) ) PARTITION BY RANGE (SALE_COUNT) ( PARTITION

Service: /** * @Description: 1.保存定区  2.让分区关联定区 * 对象三种状态 1.持久态(被session管理对象-一级缓存中有对象) 2.托管态(有OID标识,数据库中有记录)  3.瞬时态 new对象 对象关联:持久态可以关联持久态 / 持久态关联托管态 */ public void save(FixedArea model, String[] subAreaId) { //问题:保存完成参数定区对象是瞬时态 //解决:使用save方法返回对象(返回结果是持

Linux磁盘分区和挂载 分区 分区的方式: mbr分区 最多支持4个主分区 系统只能安装到主分区上 扩展分区要占用一个主分区 MBR最大支持2TB,但拥有最好的兼容性 gtp分区 支持无线多个主分区(操作系统可能限制) 最大支持18EB的大容量(1EB=1024PB.1PB=1024TB) Linux分区 Linux无论有几个分区,分给哪一目录使用,还是只有一个根目录,一个独立且唯一的文件结构,Linux每个分区都是用来组成整个文件系统的一部分. Linux采用一种叫 '载入' 的处理方法,它

分区基础知识 分区的方式:   1) mbr分区:     1.最多支持四个主分区     2.系统只能安装在主分区     3.扩展分区要占一个主分区     4.MBR最大只支持2TB,但拥有最好的兼容性   2) gtp分区:     1.支持无限多个主分区(但操作系统可能限制,比如 windows下最多128个分区)     2.最大支持18EB的大容量(1EB=1024 PB,1PB=1024 TB )     3.windows7 64位以后支持gtp 硬盘说明 1) Linux硬盘

分区的基础知识: 模式:mbr分区: 1.最多支持四个主分区 2.系统只能安装主分区 3.扩展分区要占一个主分区 4.MBR最大只支持2TB,但拥有最好的兼容性 gtp分区: 1.支持无限多个主分区(但操作系统可能限制,比如windows下最多128个分区) 2.最大支持18EB的大容量(EB=1024PB,PB=1024TB) 3.window7 64位以后支持gtp windows下磁盘分区: Linux分区: 1.对Linux来说无论有几个分区,分给哪一个目录使用,它归根结底就只有一个根目

目录 Linux 磁盘分区.挂载 1 分区基础知识 1.1 分区的方式: 1.2 windows 下的磁盘分区 2 Linux分区 2.1 原理分析 2.2 磁盘说明 2.3 使用lsblk指令查看当前系统的分区情况 3 挂载的经典案例 3.1 如何增加一块硬盘 4 具体的操作步骤整理 4.1 虚拟机增加硬盘步骤1 4.2 虚拟机增加硬盘步骤2 4.3 虚拟机增加硬盘步骤3 4.4 虚拟机增加硬盘步骤4 4.5 虚拟机增加硬盘步骤5 5 磁盘情况查询 5.1 查询系统整体磁盘使用情况 5.2 查

快速查看系统文件大小命令 du -ah --max-depth=1 后面可以添加文件目录 ,如果不添加默认当前目录. 下面进入正题~~ 磁盘分区.挂载 引言: ①.分区的方式 a)mbr分区: 最多支持四个主分区.系统只能安装在主分区.扩展分区要占一个主分区.MBR最大支持2TB,但拥有最好的兼容性 b)gtp分区: 支持无限多个主分区(说是这么说,但是操作系统可能会限制,比如Windows下最多128个分区).最大支持18EB的大容量.Windows7 64以后支持gtp 1)Linux分区

20 分区 20 分区 20.1 MySQL的分区概述 20.2 分区类型 20.2.1 RANGE分区 20.2.2 LIST分区 20.2.3 COLUMNS分区 20.2.3.1 RANGE COLUMNS分区 20.2.3.2 LIST COLUMNS分区 20.2.4 Hash分区 20.2.4.1 LINEAR HASH分区 20.2.5 Key分区 20.2.6 子分区 20.2.7 MySQL分区如何处理NULL 20.3 分区管理 20.3.1 RANGE和LIST分区管理 2