分区就是将表的数据按照特定规则存放在不同的区域，也就是将表的数据文件分割成多个小块，在查询数据的时候，只要知道数据数据存储在哪些区域，然后直接在对应的区域进行查询，不需要对表数据进行全部的查询，提高查询的性能。同时，如果表数据特别大，一个磁盘磁盘放不下时，我们也可以将数据分配到不同的磁盘去，解决存储瓶颈的问题，利用多个磁盘，也能够提高磁盘的IO效率，提高数据库的性能。常见的分区类型有：Range分区、List分区、Hash分区、Key分区：
如果存在，需要和业务侧沟通是否可以清理。回收站的表清理后，发现分区表数量减少，但是创建表依旧报错。
分区表可以用一张表存储大量数据，达到和物理分表同样的效果，但操作起来更简单，对于使用者来说和普通表无差别
对于大规模的分布式集群，或者对于数据密集型应用来说，为了提高吞吐量和性能以及可用性，一般会结合使用数据复制和数据分区。数据复制将对单库的请求压力分给更多的数据库实例，数据分区将每个实例中的庞大的数据文件以一定规则切分成更小的数据文件，并可以存储到不同的磁盘（或数据节点 Node）上，以提高请求的并发性能，同时，增加了扩展性。
Apache Hive 是基于 Apache 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，并且提供了 Hive SQL 进行查询和分析，在离线数仓中被广泛使用。
思考一个问题？map算子并没有指定分区，但是却是还是4个分区？ 首先 map的数据来源于rdd1;rdd1指定了分区。
在最近的项目中，我们需要保存大量的数据，而且这些数据是有有效期的，为了提供查询效率以及快速删除过期数据，我们选择了MySQL的分区机制。把数据按照时间进行分区。 分区类型 ---- Range分区：最为常用，基于属于一个给定连续区间的列值，把多行分配给分区。最常见的是基于时间字段. 基于分区的列最好是整型，如果日期型的可以使用函数转换为整型。 List分区：LIST分区和RANGE分区类似，区别在于LIST是枚举值列表的集合，RANGE是连续的区间值的集合。 Hash分区：基于给定的分区个数，将
Spark 支持以下六个核心数据源，同时 Spark 社区还提供了多达上百种数据源的读取方式，能够满足绝大部分使用场景。
我们都知道在spark中，RDD是其基本的抽象数据集，其中每个RDD由多个Partition组成。在job的运行期间，参与运算的Parttion数据分布在多台机器中，进行并行计算，所以分区是计算大数据量的措施。
很多系统上线后, 性能问题开发就基本上不管了 , 业务越来越慢的责任都压在DBA身上,而大部分DBA对SQL优化没有深入的研究, 就只能把希望寄托在硬件的改善上.
作者介绍 曾令军 云和恩墨技术专家，8年数据库运维经验。思维敏捷，擅长于数据库开发、解决棘手的数据库故障和性能问题，在数据库故障诊断、运维监控、性能优化方面积累了丰富的经验。 本文由一个表分区统计信息
Table Partition 是指根据一定规则，将数据库中的一张表分解成多个更小的容易管理的部分。从逻辑上看只有一张表，但是底层却是由多个物理分区组成。相信对有关系型数据库使用背景的用户来说可能并不陌生。
2016.09.06晚参加了CVTEC++岗的在线笔试。笔试题型分为不定向选择题和编程题，总共27题。其中不定项选择题为25道，编程题2道。其特点是不定项选择题不告诉你是单选还是多选，编程题不能复制黏贴，不用线上编译验证代码的正确性，提交代码即可！
数据库分区是一种物理数据库设计技术。虽然分区技术可以实现很多效果，但其主要目的是为了在特定的SQL操作中减少数据读写的总量以缩减sql语句的响应时间，同时对于应用来说分区完全是透明的。
今天讲一下文件系统，遇见过单个最大文件的问题，所以将此问题记录下来，希望对大家有用。
在 VirtualBox 或 VMware 中创建虚拟硬盘时，需要指定最大磁盘大小。如果以后想要在虚拟机硬盘上有更多空间，则必须扩大虚拟硬盘和分区。
作者介绍： 曾令军，云和恩墨技术专家，2009年开始接触ORACLE数据库，8年数据库运维经验。思维敏捷，擅长于数据库开发、解决棘手的数据库故障和性能问题。服务于公司华南区多个客户，曾参与过国内多家股份制银行、城市商业银行的核心业务系统、数据仓库的部署建设和生产运维工作，在数据库故障诊断、运维监控、性能优化方面积累了丰富的经验。 问题现象 客户反馈核心业务系统中，出现多条Sql执行效率很低，执行计划走了错误的索引，原因是统计信息不对，经过统计信息收集并显示授权后（相当于收集统计信息时设置了noinvalid
MySQL分区 是一种数据库优化的技术，它允许将一个大的表、索引或其子集分割成多个较小的、更易于管理的片段，这些片段称为“分区”。每个分区都可以独立于其他分区进行存储、备份、索引和其他操作。这种技术主要是为了改善大型数据库表的查询性能、维护的方便性以及数据管理效率。
电脑硬盘分区是指将一个硬盘划分成多个独立的区域，每个区域可以被操作系统单独管理和使用，我们可以根据需要将数据分类存储，例如将系统文件、个人文件和多媒体内容分别存放在不同的分区中。合理的分区不仅可以提升系统性能，还能提高数据管理的效率和安全性。本文将详细介绍如何对电脑硬盘进行分区以及如何合并分区，以帮助用户更好地管理硬盘空间。
20世纪60年代出现了支持多道程序的系统，为了能在内存中装入多道程序，且这些程序之间又不会相互干扰，于是将整个用户空间划分为若干个固定大小的分区，在每个分区中只装入一道作业，这样就形成了最早的、最简单的一种可运行多道程序的内存管理方式。
最近在使用spark处理分析一些公司的埋点数据，埋点数据是json格式，现在要解析json取特定字段的数据，做一些统计分析，所以有时候需要把数据从集群上拉到driver节点做处理，这里面经常出现的一个问题就是，拉取结果集过大，而驱动节点内存不足，经常导致OOM，也就是我们常见的异常: 这种写法的代码一般如下： 上面的这种写法，基本原理就是一次性把所有分区的数据，全部读取到driver节点上，然后开始做处理，所以数据量大的时候，经常会出现内存溢出情况。 （问题一）如何避免这种情况？ 分而治之，每次只拉取一个
2022年5月13日，深圳市大数据资源管理中心发布《深圳市政务云二期（粤港澳大湾区大数据中心数网专区）》招标公告，预算 198617000.00 元。 总体要求 本项目需满足粤港澳大湾区大数据中心对新增的信息化基础资源（含计算、存储、网络、安全设备等）的需求。构建集约化的基础资源平台，为数纽、数链、数盾、数脑等上层模块夯实基础。粤港澳大湾区大数据中心整体架构如下图： 根据粤港澳大湾区大数据中心整体规划，总体架构分为数网、数纽、数链、数盾、数脑五个部分。基于深圳市智慧城市的集约化建设原则，以及大湾区大数据中
DashBoard 仪表盘，数据展示的窗口。就像汽车仪表盘一样可以展示很多信息，包括车速，水箱温度等。Grafana的 DashBoard 就是以各种图形的方式来展示从 Datasource 拿到的数据。
虚拟化：指通过虚拟化技术将一台计算机虚拟化为多台逻辑计算机。在一台计算机上同时运行多个逻辑计算机，每个逻辑计算机可以运行不同的操作系统，并且应用程序都可以独立的运行在相互独立的空间而互不影响从而显著提高计算机效率。
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。
随着科技进步互联网的发展，各行各业产生的数据越来越多，由此催生了大量的数据处理需求。
本文介绍了 vivo 在大数据元数据服务横向扩展道路上的探索历程，由实际面临的问题出发，对当前主流的横向扩展方案进行了调研及对比测试，通过多方面对比数据择优选择 TiDB 方案。同时分享了整个扩展方案流程、实施遇到的问题及解决方案，对于在大数据元数据性能上面临同样困境的开发者本篇文章具有非常高的参考借鉴价值。
随着大数据时代的到来，伴随着是“海纳百川、有容乃大”种类繁多的海量数据爆炸式增长；有“天下武功，为快不破”惊人的数据处理速度；可挖掘“运筹帷幄胜千里之外”支持决策的数据价值。同时，信息社会不断向纵深发展，数据和信息作为战略性资源的价值正在快速提升。当前，数据的战略价值已得到广泛重视，数据治理能力也成为了衡量一个企业、行业、乃至一个地区的经济社会发展水平的重要指标。
需要按照自增ID字段进行增量查询，有些表的自增ID是主键，而有些表的自增只是普通索引，有些采用MyISAM，有些采用InnoDB。
所有这些更改都要求数据、请求可以从一个节点转移到另一个节点。 将负载从集群中的一个节点向另一个节点移动的过程称为 再平衡（rebalancing）。无论哪种分区策略，分区rebalancing通常至少要满足：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-4UGgQtXE-1690355726417)(J:/baidudownload/09-第九阶段spark项目-一站式制造/Day5_数仓事实层DWB层构建/02_随堂笔记/Day5_数仓事实层DWB层构建.assets/image-20210518184328346.png)]
在应用开发的早期，数据量少，开发人员开发功能时更重视功能上的实现，随着生产数据的增长，很多SQL语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也越来越大，有时可能这些有问题的SQL就是整个系统性能的瓶颈。
mysql支持的分区类型包括Range、List、Hash、Key，其中Range比较常用：
120 块钱在 v2ex 上买了一个平板，至于买来干嘛？没想多。 于是，这里记录下刷机过程，省得之后再找。
MySQL经过多年的发展已然成为最流行的数据库，广泛用于互联网行业，并逐步向各个传统行业渗透。之所以流行，一方面是其优秀的高并发事务处理的能力，另一方面也得益于 MySQL 丰富的生态。MySQL 在处理 OLTP 场景下的短查询效果很好，但对于复杂大查询则能力有限。最直接一点就是，对于一个 SQL 语句，MySQL 最多只能使用一个 CPU 核来处理，在这种场景下无法发挥主机CPU多核的能力。MySQL 没有停滞不前，一直在发展，新推出的 8.0.14 版本第一次引入了并行查询特性，使得check table和select count(*) 类型的语句性能成倍提升。虽然目前使用场景还比较有限，但后续的发展值得期待。
当我们使用Spark加载数据源并进行一些列转换时，Spark会将数据拆分为多个分区Partition，并在分区上并行执行计算。所以理解Spark是如何对数据进行分区的以及何时需要手动调整Spark的分区，可以帮助我们提升Spark程序的运行效率。
Linux：存在几十个文件系统类型：ext2，ext3，ext4，xfs，brtfs，zfs（man 5 fs可以取得全部文件系统的介绍）
数据湖是一个集中式的存储库，允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据，可以按照原样存储数据，无需对数据进行结构化处理，并运行不同类型的分析，对数据进行加工，例如：大数据处理、实时分析、机器学习，以指导做出更好地决策。
select r.*,s.* from r full join s on r.c=s.c
现代社会信息数据爆炸式增长，工业界业务需求纷繁复杂。数据存储的数据量，建表数量也都不断增长。openGauss通用的普通表，每个数据表对应一个逻辑逻辑上的大文件（最大32T），该逻辑文件又按照固定的大小划分多个实际文件存在对应的数据库目录下面。所以，每张数据表随着数据量的增多，底层的数据存储所需文件数量会逐渐增多。同时，openGauss对外提供hashbucket表、大分区表等特性，每张数据表会被拆分为若干个子表，底层所需文件数量更是成倍增长。由此，这种存储管理模式存在以下问题：
在 Halodoc，我们始终致力于为最终用户简化医疗保健服务，随着公司的发展，我们不断构建和提供新功能。我们两年前建立的可能无法支持我们今天管理的数据量，以解决我们决定改进数据平台架构的问题。在我们之前的博客中，我们谈到了现有平台的挑战以及为什么我们需要采用 Lake House 架构来支持业务和利益相关者以轻松访问数据。在这篇博客中，我们将讨论我们的新架构、涉及的组件和不同的策略，以拥有一个可扩展的数据平台。
最近完成了几个比较大型的oracle数据库的优化项目, 发现一些共性问题, 写出来供大家参考.
终于也是跨过了处理机管理，来到内存管理的内容了。目前基本存储管理这一章还差分页、分段以及段页三种管理方式没有学，之所以在学之前来写这一篇文章，主要是觉得这一章的内容过于零碎了，不易成逻辑又很容易忘掉，所以写这一篇来串一下已学的内容，在复习的基础上为学接下来的做一些铺垫。
“ 为什么Kafka在RangeAssigor、RoundRobinAssignor的基础上，又新增了PartitionAssignor，它解决了什么问题？”
分析型数据库AnalyticDB（原名 ADS）是阿里巴巴针对海量数据分析自主研发的实时高并发在线分析系统，可以针对万亿级别的数据进行多维度分析透视和业务探索。采用分布式计算，具有强大的实时计算能力。
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