mysql 分区PARTITIONS之基本使用

Posted 2023-04-10

参考技术A 当数据表中的数据量很大时，分区带来的效率提升才会显现出来。
只有检索字段为分区字段时，分区带来的效率提升才会比较明显。因此， 分区字段的选择很重要 ，并且 业务逻辑要尽可能地根据分区字段做相应调整 （尽量使用分区字段作为查询条件）。

1、分区表对业务透明，只需要维护一个表的数据结构。
2、DML操作加锁仅影响操作的分区，不会影响未访问分区。
3、通过分区交换快速将数据换入和换出分区表。
4、通过TRUNCATE操作快速清理特定分区数据。
5、通过强制分区仅访问特定分区数据，减少操作影响。
6、通过大数据量分区能有效降低索引层数，提高查询性能。

1、创建表时指定分区

物理文件：

2、插入数据

3、查询 information_schema.partitions 表得到该表的分区信息

4、查询计划分析

5、添加分区

若报错：

6、修改/覆盖/合并分区

报错

所以需要添加pmax 分区，一同修改

7、删除分区

8、查询具体分区的下数据

mysql分区的限制

Hive之分区（Partitions）和桶（Buckets）

转自：http://www.aahyhaa.com/archives/316

 

hive引入partition和bucket的概念，中文翻译分别为分区和桶（我觉的不是很合适，但是网上基本都是这么翻译，暂时用这个吧），这两个概念都是把数据划分成块，分区是粗粒度的划分桶是细粒度的划分，这样做为了可以让查询发生在小范围的数据上以提高效率。

首先介绍分区的概念，还是先来个例子看下如果创建分区表：
[code lang=”sql”]
create table logs_partition(ts bigint,line string) –ts timestamp line 每一行日志
partitioned by (dt string,country string) — 分区列 dt 日志产生日期
[/code]
创建分区表需要在定义表的时候声明分区列，这个分区列是个比较有意思的东西下面来看看，向表中导入数据：
[code lang=”sql”]
load data local inpath ‘input/hive/partitions/file1′
into table logs_partition
partition(dt=’2001-01-01′,country=’GB’);
…….
— 看下表的结构
hive> desc logs_partition;
OK
ts bigint None
line string None
dt string None
country string None

# Partition Information
# col_name data_type comment

dt string None
country string None
Time taken: 0.265 seconds, Fetched: 10 row(s)

查看一个表的所有分区
hive> show partitions logs_partition;
OK
dt=2001-01-01/country=GB
dt=2001-01-01/country=US
dt=2001-01-02/country=GB
dt=2001-01-02/country=US
Time taken: 0.186 seconds, Fetched: 4 row(s)

[/code]
导入完数据后看下hive数据仓库表logs_partition下的文件目录结构
/user/hive/warehouse/logs_partition

看到了吧分区列都成了目录了，这样查询的时候就会定位到某个目录下而大大提高了查询效率，在查看表结构的时候分区列跟其他列并无区别，看个查询语句：
[code lang=”sql”]
SELECT ts, dt, line
FROM logs
WHERE country=’GB’;

1 2001-01-01 Log line 1
2 2001-01-01 Log line 2
4 2001-01-02 Log line 4
Time taken: 36.316 seconds, Fetched: 3 row(s)

[/code]
这个查询只会查询file1, file2, file4这三个文件还有一个有趣的问题就是，查看下数据文件fieldX
里面都只包含两列ts和line并不包含dt和country这两个分区列，但是从查询结果看分区列和非分区列并无差别，实际上分区列都是从数据仓库的分区目录名得来的。

接下来说说桶，桶是更为细粒度的数据范围划分，它能使一些特定的查询效率更高，比如对于具有相同的桶划分并且jion的列刚好就是在桶里的连接查询，还有就是示例数据，对于一个庞大的数据集我们经常需要拿出来一小部分作为样例，然后在样例上验证我们的查询，优化我们的程序。

下面看看如何创建带桶的表
[code lang=”sql”]
create table bucket_user (id int,name string)
clustered by (id) into 4 buckets;
[/code]
关键字clustered声明划分桶的列和桶的个数，这里以用户的id来划分桶，划分4个桶。
以下为了简便划分桶的列简称为桶列
hive会计算桶列的hash值再以桶的个数取模来计算某条记录属于那个桶

向这种带桶的表里面导入数据有两种方式，一种是外部生成的数据导入到桶表，一种是利用hive来帮助你生成桶表数据
由于hive在load数据的时候不能检查数据文件的格式与桶的定义是否匹配，如果不匹配在查询的时候就会报错，所以最好还是让hive来帮你生成数据，简单来说就是利用现有的表的数据导入到新定义的带有桶的表中，下面来看看：
已经存在的表：
[code lang=”bash”]
hive> select * from users;
OK
0 Nat
2 Joe
3 Kay
4 Ann

hive> set hive.enforce.bucketing=true –必须设置这个数据，hive才会按照你设置的桶的个数去生成数据
[/code]

下面把user的数据导入到bucketed_users中
[code language=”lang=‘sql”]
insert overwrite table bucketed-users
select * from users;
[/code]
然后见证奇迹的时刻：
[code lang=”bash”]
hive> dfs -ls /user/hive/warehouse/bucketed_users;
-rw-r–r– 1 root supergroup 12 2013-10-10 18:48 /user/hive/warehouse/bucketed_users/000000_0
-rw-r–r– 1 root supergroup 0 2013-10-10 18:48 /user/hive/warehouse/bucketed_users/000001_0
-rw-r–r– 1 root supergroup 6 2013-10-10 18:48 /user/hive/warehouse/bucketed_users/000002_0
-rw-r–r– 1 root supergroup 6 2013-10-10 18:48 /user/hive/warehouse/bucketed_users/000003_0

hive> dfs -cat /user/hive/warehouse/bucketed_users/000000_0;
0
Nat
4
Ann

[/code]

下面来看看利用bucket来对示例数据进行查询
[code lang=”sql”]
—带桶的表
select * from bucketed_users
tablesample(bucket 1 out of 4 on id);

—不带桶的表
select * from users
tablesample(bucket 1 out of 4 on rand());

[/code]
tablesample的作用就是让查询发生在一部分桶上而不是整个数据集上，上面就是查询4个桶里面第一个桶的数据
相对与不带桶的表这无疑是效率很高的,因为同样都是需要一小部分数据，但是不带桶的表需要使用rand（）函数，需要在整个数据集上检索。