问题27：简述MySQL分表操作和分区操作的工作原理，分别说说分区和分表的使用场景和各自优缺点。
MySQL是一款常用的关系型数据库，广泛应用于各种类型的应用程序和数据存储需求。然而，随着数据量的增加和业务的复杂性，MySQL数据库的性能问题变得越来越普遍。在这种情况下，慢查询分析和性能优化成为了MySQL数据库管理员必须掌握的重要技能。本文将详细介绍MySQL慢查询分析和性能优化的方法和技巧。
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。
文章摘要：一个小小的MySQL数据库B-Tree索引可能会带来意想不到的性能优化提升……
接上期，这边2个 1000万的表people people_1, 与一个range 的分区表people_range 1000万左右的数据表，分别进行JOIN 的运算
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，分区表是一种在MySQL数据库中处理大规模数据的最佳方案之一。分区表技术可以将一个大型的表按照某种规则进行拆分成多个小型表，每个小型表称为一个分区，从而提高系统性能、快速处理海量数据和节省存储空间。
在大型数据库系统中，查询和检索数据的性能通常是一个关键问题。在MySQL中，如果单表数据量过大，查询的性能通常会变得很低。
MySQL在处理复杂查询时，有时会使用临时表来存储中间结果。当这些临时表占用大量空间时，可能导致性能下降甚至服务中断。本文将深入探讨临时表空间的占用问题，分析常见问题，指出易错点，并提供避免和优化的策略。
sparksql处理Hive表数据时，判断加载的是否是分区表，以及分区表的字段有哪些？再进一步限制查询分区表必须指定分区？
根据常理判断，简单的 select * limit 不会造成内存溢出的。因此，我们用hive原生sql查询，发现不存在这个问题。
随着大数据时代的到来，数据库管理系统需要处理越来越多的数据。MySQL作为一种流行的关系型数据库管理系统，被广泛应用于各类业务场景。然而，当数据量达到上亿级别时，查询性能可能会显著下降，严重影响应用的响应速度和用户体验。本文将详细介绍MySQL在处理上亿数据时的查询优化技巧，并通过实践案例展示如何有效提升查询性能。
分区表是数据库中一种用于优化大型表数据管理和查询性能的技术。它将一个表的数据根据特定的规则或条件分割成多个部分，每个部分称为一个分区。每个分区可以独立于其他分区进行存储、管理和查询，这样可以提高数据处理的效率，尤其是在处理大量数据时。
在我们日常处理海量数据的过程中，如何有效管理和优化数据库一直是一个既重要又具有挑战性的问题。
《高性能MySQL》中：分区的一个主要目的是将数据按照一个较粗的粒度分在不同的表中，这样做可以将相关的数据放在一起，另外，如果想一次批量删除整个分区的数据也会变得很方便。
自5.1开始对分区(Partition)有支持，一张表最多1024个分区 查询分区数据： SELECT * from table PARTITION(p0) 水平分区（根据列属性按行分） 举个简单例子：一个包含十年发票记录的表可以被分区为十个不同的分区，每个分区包含的是其中一年的记录。 垂直分区（按列分） 举个简单例子：一个包含了大text和BLOB列的表，这些text和BLOB列又不经常被访问，这时候就要把这些不经常使用的text和BLOB了划分到另一个分区，在保证它们数据相关性的同时还能提高访问速
该处理器用于生成在表中执行分页查询的SQL 查询语句，分区(属性partition)大小以及表的行数决定页面的大小和数量以及生成的流文件。此外，可以通过设置最大值列来实现增量抓取数据，处理器会跟踪列的最大值，从而只抓取列值超过已记录到的最大值的行，该处理器只在主节点上运行，可以接受传入的连接;
MySQL表分区是一种数据库管理技术，用于将大型表拆分成更小、更可管理的分区（子表）。每个分区可以独立进行维护、备份和查询，从而提高数据库性能和管理效率。以下是详细介绍MySQL表分区的步骤和注意事项：
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表，并提供类 SQL查询功能。
实现数据仓库和OLAP（联机分析处理）操作的Java应用程序需要借助一些相关的工具和技术。下面将向您介绍如何用Java实现数据仓库和OLAP操作，并提供一些示例代码和最佳实践。
各位同学，大家好！ 转眼2017年就要结束了，在这过去的一年，我们有遇到困难解决不了的苦恼，亦有处理了棘手问题的快乐，还有在云和恩墨大讲堂里得到云和恩墨舵主以及群友帮助的感激。 在这里，我们有收获，有成长，2018年就要来了，下面分享一下我们云和恩墨DBA同学在新年到来之前，最最重要的工作，供大家参考！ 那什么工作是最最重要的呢？年底和新年活动保障？月结保障？no, no, no, 这些当然重要，但这不是最最重要的，如果出现性能问题，大部分时候是系统慢一点，是的不会出错。 最最重要的是，要[red]提前帮用
分区是一种表的设计模式，通俗地讲表分区是将一大表，根据条件分割成若干个小表。但是对于应用程序来讲，分区的表和没有分区的表是一样的。换句话来讲，分区对于应用是透明的，只是数据库对于数据的重新整理。本篇文章给大家带来的内容是关于MySQL中分区表的介绍及使用场景，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
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。
之前听 CSDN 头牌博主 @沉默王二 说过一句话，我觉得十分在理：处在互联网时代，是一种幸福，因为各式各样的信息非常容易触达，如果掌握了信息筛选的能力，就真的是“运筹帷幄之中，决胜千里之外”。就像现在各行业都内卷不断，我们要从中破圈，只有想办法提升自己的竞争力！例如备战面试，广泛无脑地刷题只会消耗完你最后一丝精力，而多刷别人总结复盘记录下来的面经，有利于我们为下一次的“跨越”做好准备！
在MySQL中，我们知道加索引能提高查询效率，这基本上算是常识了。但是有时候，我们加了索引还是觉得SQL查询效率低下，我想看看有没有使用到索引，扫描了多少行，表的加载顺序等等，怎么查看呢？其实MySQL自带的SQL分析神器Explain执行计划就能完成以上的事情！
分区是将一个表的数据按照某种方式，逻辑上仍是一个表，也就是所谓的分区表。分区引入了分区键的概念，分区键用于根据某个区间值(或者范围值)、特定值列表或者hash函数值执行数据的聚集，让数据根据规则分布在不同的分区中，让一个大对象变成一些小对象，从而实现对数据的分化管理。作为MySQL数据库中的一个重要机制，MySQL分区表优点和限制也是一目了然的，然而又能够同时实现共存。
接下来分别尝试有分片键查询，二级索引（idx_name）查询，无分片键查询这三种非常典型查询，并查看执行计划（并且为了防止查询结果被缓存，每条SQL都加上SQL_NO_CACHE）：
在数据库技术的发展历程中，随着数据量的不断增长和业务需求的日益复杂，如何高效地存储、查询和处理数据成为了关键挑战。OceanBase作为一款高性能、高可用的分布式关系数据库，通过其独特的分区机制，为这一挑战提供了有力的解决方案。
分区是将一个表的数据按照某种方式，比如按照时间上的月份，分成多个较小的，更容易管理的部分，但是逻辑上仍是一个表。我们在此之前已经讲过MySQL分区表的原理，分区有利于管理非常大的表，它采用分而治之的逻辑，便于对数据的管理。本期我们就来进一步了解MySQL分区表，详细看一下MySQL分区表类型究竟有几个？
已经基于行级锁的话，就没有办法从软件层面提升并发度了，否则会事务冲突。所以思路：行级锁、物理层面提升。
第七章 MySQL的高级特性 分区操作时，可以只针对某个区进行操作，而且在底层文件系统中的表现，分区是多个表文件，可以高效地利用多个硬件设备。 如果分区字段中有主键或者唯一索引的列，那么所有的主键和唯一索引列都必须包含进来。 当操作分区表的时候，优化器会判断能否过滤部分分区。 Mysql的分区支持范围，键值，哈希和列表分区。 当数据量超大的时候，B-Tree索引就无法起作用了，除非是索引覆盖查询，否则在回表查数据的时候，会产生大量的随机IO，导致超长的响应时间，而且维护索引的代价非常高。 分离热点能有效利用
使用起来和不分区是一样的，看起来只有一个数据库，其实有多个分区文件，比如我们要插入一条数据，不需要指定分区，MySQL会自动帮我们处理
为什么采取分区，而不是分表，以及MySQL分区不仅能够提升数据库性能和管理效率，还能有效支持处理大规模数据的需求。
MYSQL 在分区表上的缺失不同，POSTGRESQL 的分区表那算是“硬可”。PG11 已经推出了HASH 分区。具体操作是怎样
说明：hive 的表存放位置模式是由 hive-site.xml 当中的一个属性指定的，默认是存放在该配置文件设置的路径下，也可在创建数据库时单独指定存储路径。
本来想着分区表在上一篇后就不续写了，最近又有同学咨询我分区表的新问题：无主键的分区表建议使用吗？ 在此基础上的索引该如何设计？ 基于这两个问题，我们来简单探讨下。
Hive可以管理HDFS中的数据，可以通过SQL语句可以实现与MapReduce类似的同能，因为Hive底层的实现就是通过调度MapReduce来实现的，只是进行了包装，对用户不可见。 Hive对HDFS的支持只是在HDFS中创建了几层目录，正真的数据存在在MySql中，MYSQL中保存了Hive的表定义，用户不必关系MySQL中的定义，该层对用户不可见。Hive中的库在HDFS中对应一层目录，表在HDFS中亦对应一层目录，如果在对应的表目录下放置与表定义相匹配的数据，即可通过Hive实现对数据的可视化及查询等功能 综上所述，Hive实现了对HDFS的管理，通过MySQL实现了对HDFS数据的维度管理 Hive基本功能及概念 database table 外部表，内部表，分区表 Hive安装 1. MySql的安装（密码修改，远程用户登陆权限修改） 2. Hive安装获取，修改配置文件(HADOOP_HOME的修改，MySQL的修改) 3. 启动HDFS和YARN(MapReduce)，启动Hive Hive基本语法： 1. 创建库：create database dbname 2. 创建表：create table tbname Hive操作： 1. Hive 命令行交互式 2. 运行HiveServer2服务，客户端 beeline 访问交互式运行 3. Beeline 脚本化运行 3.1 直接在 命令行模式下 输入脚本命令执行(比较繁琐，容易出错，不好归档) 3.2 单独保存SQL 命令到 文件，如etl.sql ，然后通过Beeline命令执行脚本 数据导入： 1. 本地数据导入到 Hive表 load data local inpath "" into table .. 2. HDFS导入数据到 Hive表 load data inpath "" into table .. 3. 直接在Hive表目录创建数据 Hive表类型： 1. 内部表: create table 表数据在表目录下，对表的删除会导致表目录下的数据丢失，需要定义表数据的分隔符。 2. 外部表: create external table 表目录下挂载表数据，表数据存储在其他HDFS目录上，需要定义表数据的分隔符。 3. 分区表：与创建内部表相同，需要定义分区字段及表数据的分隔符。在导入数据时需要分区字段，然后会在表目录下会按照分区字段自动生成分区表，同样也是按照目录来管理，每个分区都是单独目录，目录下挂载数据文件。 4. CTAS建表 HQL 1. 单行操作：array，contain等 2. 聚合操作：(max,count,sum)等 3. 内连接，外连接（左外，右外，全外） 4. 分组聚合 groupby 5. 查询 : 基本查询，条件查询，关联查询 6. 子查询： 当前数据源来源于 另个数据执行的结果，即当前 table 为临时数据结果 7. 内置函数: 转换, 字符串, 函数 转换：字符与整形，字符与时间， 字符串：切割，合并， 函数：contain，max/min，sum， 8. 复合类型 map（key，value）指定字符分隔符与KV分隔符 array（value）指定字符分隔符 struct(name,value) 指定字符分割与nv分隔符 9. 窗口分析函数 10. Hive对Json的支持
前言：分区是指根据一定的规则，数据库把一个表分解成多个更小的，更容易管理的部分。分区对应用来说是完全透明的，不影响应用的业务逻辑。
众所周知SQL SERVER , ORACLE , PG 这几个数据库都可以使用分区表的功能，通过分区表来将数据进行分割，提高表的数据承载的能力。MYSQL 8.0 之前是在是没有听说有什么人用分区表的功能，分区表的功能对于mysql来说是一个摆设。
在示例表插入两条记录，按分区规则，记录分别落在p_2018和p_2019分区。 可见，该表包含了一个.frm文件和4个.ibd文件，每个分区对应一个.ibd文件：
我们都知道，在Mysql 中，如果数据量过大的话，就有可能在查询过程中会出现各种超时的情况，毕竟如果一个表的数据量过大的时候，一个简单的单表查询都会有点慢，所以，就有了各种中间件的存在，比如说 MyCat，ShardingJDBC 等分库工具，但是今天了不起不说这个，我们来说说这个Mysql自己的分区，我们不做分库操作。
内部做了很多优化，从磁盘读取数据时自动在内存构建hash索引，插入数据时自动构建插入缓冲区
Spark sql on hive的一个强大之处就是能够嵌在编程语言内执行，比如在Java或者Scala，Python里面，正是因为这样的特性，使得spark sql开发变得更加有趣。 比如我们想做一个简单的交互式查询，我们可以直接在Linux终端直接执行spark sql查询Hive来分析，也可以开发一个jar来完成特定的任务。 有些时候单纯的使用sql开发可能功能有限，比如我有下面的一个功能： 一张大的hive表里面有许多带有日期的数据，现在一个需求是能够把不同天的数据分离导入到不同天的es索引里面，方
对于分区表的检索无非有两种，一种是带分区键，另一种则不带分区键。一般来讲检索条件带分区键则执行速度快，不带分区键则执行速度变慢。这种结论适应于大多数场景，但不能以偏概全，要针对不同的分区表定义来写最合适的 SQL 语句。用分区表的目的是为了减少 SQL 语句检索时的记录数，如果没有达到预期效果，则分区表只能带来副作用。接下来我列举几个经典的 SQL 语句：
一、Hive 基本面试1、什么是 metastore2、metastore 安装方式有什么区别3、什么是 Managed Table 跟 External Table？4、什么时候使用 Managed Table 跟 External Table？5、hive 有哪些复合数据类型？6、hive 分区有什么好处？7、hive 分区跟分桶的区别8、hive 如何动态分区9、map join 优化手段10、如何创建 bucket 表？11、hive 有哪些 file formats12、hive 最优的 file formats 是什么？13、hive 传参14、order by 和 sort by 的区别15、hive 跟 hbase 的区别二、Hive 数据分析面试1、分组 TopN，选出今年每个学校、每个年级、分数前三的科目2、今年，北航，每个班级，每科的分数，及分数上下浮动 2 分的总和3、where 与 having：今年，清华 1 年级，总成绩大于 200 分的学生以及学生数三、Flume + Kafka 面试1、flume 如何保证数据的可靠性？2、kafka 数据丢失问题，及如何保证？3、kafka 工作流程原理4、kafka 保证消息顺序5、zero copy 原理及如何使用？6、spark Join 常见分类以及基本实现机制
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