首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

ADX外部表创建中的压缩属性

是指在创建ADX(Azure Data Explorer)外部表时,可以设置的用于压缩数据的属性。压缩属性可以帮助减小数据的存储空间,提高数据的读取和查询性能。

在ADX中,可以使用以下压缩属性:

  1. 压缩类型(Compression Type):指定要使用的压缩算法类型。常见的压缩算法包括GZip、Snappy、LZ4等。不同的压缩算法有不同的压缩比和性能特点。
  2. 压缩级别(Compression Level):指定压缩的级别或程度。不同的压缩级别可以在压缩比和性能之间进行权衡。通常,较高的压缩级别可以获得更高的压缩比,但可能会导致读取和查询的性能下降。
  3. 压缩块大小(Compression Block Size):指定压缩的块大小。压缩块是压缩算法处理的最小单位。较小的压缩块大小可以提高压缩比,但可能会增加压缩和解压缩的开销。

压缩属性的设置可以根据数据的特点和需求进行调整。一般来说,对于冷数据或存储空间有限的场景,可以选择更高的压缩级别和较大的压缩块大小以获得更好的存储效率。对于热数据或对查询性能要求较高的场景,可以选择较低的压缩级别和较小的压缩块大小以获得更好的查询性能。

腾讯云提供了与ADX相似的云原生数据仓库产品TDSQL,可以用于存储和分析大规模数据。TDSQL支持数据的压缩和优化,以提高存储和查询性能。您可以通过腾讯云官网了解更多关于TDSQL的信息:TDSQL产品介绍

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • oushudb-数据库的备份和恢复

    这一节,我们一起来学习如何数据库的备份和恢复,即导入和导出OushuDB数据。 再导入导出之前,为了保证你有足够的磁盘空间来存储备份文件,我们可以通过如下命令得到数据库大 小: mydb=# SELECT sodddatsize FROM hawq_toolkit.hawq_size_of_database WHERE sodddatname=’mydb’; 如果待备份表是压缩的,这个查询给出的大小是压缩后的大小,如果你的备份是没有压缩的,需要乘上 一个压缩比来计算所需空间。具体的空间占用情况,需要根据大家的实际情况来分析判断。 数据库的备份和恢复 通过gpfdist外部表导入数据 启动gpfdist文件服务器 把需要加载的数据文件放到gpfdist数据目录 定义外部表 加载数据 通过gpfdist外部表导出数据 启动gpfdist文件服务器 准备导出的表 定义外部表 导出数据 hdfs外部表导入数据 把需要加载的数据文件放到hdfs数据目录 定义外部表 加载数据 hdfs外部表导出数据 准备导出的表 定义外部表 导出数据 使用COPY命令导入导出数据

    01

    一篇文章彻底明白Hive数据存储的各种模式

    Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中。Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符,Hive就可以解析数据。所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中   Hive的数据分为表数据和元数据,表数据是Hive中表格(table)具有的数据;而元数据是用来存储表的名字,表的列和分区及其属性,表的属性(是否为外部表等),表的数据所在目录等。下面分别来介绍。 一、Hive的数据存储   在让你真正明白什么是hive 博文中我们提到Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中。Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符,Hive就可以解析数据。所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中(如果数据是在HDFS上;但如果数据是在本地文件系统中,那么是将数据复制到表所在的目录中)。   Hive中主要包含以下几种数据模型:Table(表),External Table(外部表),Partition(分区),Bucket(桶)(本博客会专门写几篇博文来介绍分区和桶)。   1、表:Hive中的表和关系型数据库中的表在概念上很类似,每个表在HDFS中都有相应的目录用来存储表的数据,这个目录可以通过${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml配置文件中的 hive.metastore.warehouse.dir属性来配置,这个属性默认的值是/user/hive/warehouse(这个目录在 HDFS上),我们可以根据实际的情况来修改这个配置。如果我有一个表wyp,那么在HDFS中会创建/user/hive/warehouse/wyp 目录(这里假定hive.metastore.warehouse.dir配置为/user/hive/warehouse);wyp表所有的数据都存放在这个目录中。这个例外是外部表。   2、外部表:Hive中的外部表和表很类似,但是其数据不是放在自己表所属的目录中,而是存放到别处,这样的好处是如果你要删除这个外部表,该外部表所指向的数据是不会被删除的,它只会删除外部表对应的元数据;而如果你要删除表,该表对应的所有数据包括元数据都会被删除。   3、分区:在Hive中,表的每一个分区对应表下的相应目录,所有分区的数据都是存储在对应的目录中。比如wyp 表有dt和city两个分区,则对应dt=20131218,city=BJ对应表的目录为/user/hive/warehouse /dt=20131218/city=BJ,所有属于这个分区的数据都存放在这个目录中。   4、桶:对指定的列计算其hash,根据hash值切分数据,目的是为了并行,每一个桶对应一个文件(注意和分区的区别)。比如将wyp表id列分散至16个桶中,首先对id列的值计算hash,对应hash值为0和16的数据存储的HDFS目录为:/user /hive/warehouse/wyp/part-00000;而hash值为2的数据存储的HDFS 目录为:/user/hive/warehouse/wyp/part-00002。   来看下Hive数据抽象结构图

    04

    hive基础总结(面试常用)

    hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 Metastore (hive元数据) Hive将元数据存储在数据库中,比如mysql ,derby.Hive中的元数据包括表的名称,表的列和分区及其属性,表的数据所在的目录 Hive数据存储在HDFS,大部分的查询、计算由mapreduce完成 Hive数据仓库于数据库的异同 (1)由于Hive采用了SQL的查询语言HQL,因此很容易将Hive理解为数据库。其实从结构上来看,Hive和数据库除了拥有类似的查询语言, 再无类似之处。 (2)数据存储位置。 hdfs raw local fs (3)数据格式。 分隔符 (4)数据更新。hive读多写少。Hive中不支持对数据的改写和添加,所有的数据都是在加载的时候中确定好的。 INSERT INTO … VALUES添加数据,使用UPDATE … SET修改数据 不支持的 HDFS 一次写入多次读取 (5) 执行。hive通过MapReduce来实现的 而数据库通常有自己的执行引擎。 (6)执行延迟。由于没有索引,需要扫描整个表,因此延迟较高。另外一个导致Hive执行延迟高的因素是MapReduce框架 (7)可扩展性 (8)数据规模。 hive几种基本表类型:内部表、外部表、分区表、桶表 内部表(管理表)和外部表的区别: 创建表 外部表创建表的时候,不会移动数到数据仓库目录中(/user/hive/warehouse),只会记录表数据存放的路径 内部表会把数据复制或剪切到表的目录下 删除表 外部表在删除表的时候只会删除表的元数据信息不会删除表数据 内部表删除时会将元数据信息和表数据同时删除 表类型一、管理表或内部表Table Type: MANAGED_TABLE

    03
    领券