mysql分表和表分区详解
社区干货
ByteHouse MaterializedMySQL 增强优化
[MaterializedMySQL数据库引擎](https://xie.infoq.cn/link?target=https%3A%2F%2Fclickhouse.tech%2Fdocs%2Fen%2Fengines%2Fdatabase-engines%2Fmaterialized-mysql%2F),用于将 MySQL 中的表映射到 ClickHouse 中... include_tables:同步源端 db 库中 user 和 data 两张表,其他表跳过不同步。- OVERRIDE :ByteHouse 中的 data 表按照 date_time 字段分区。## 查看同步状态切换到 ByteHouse 数据管理模块,搜索 **shard_...
如何排查RDS for MySQL MySQL HA_ERR_RECORD_FILE_FULL问题
这个报错信息可能与下面几点有关:1. 已经到达了MyISAM 表最大pointer大小2. 使用Innodb存储引擎的表,其表空间大小已经达到限制3. 涉及到MEMOEY存储引擎的表大小达到限制4. RDS for MySQL 实例磁盘空间不足#... InnoDB 表的表空间大小上限为64TB,如果达到此限制,您可以使用MySQL 分区表功能[2], 分区表从逻辑上为一张表,底层对应多个数据文件,可以有效的避免这个问题,不过更加建议的是从业务的角度清理历史数据,缩短备份恢复...
如何排查RDS for MySQL MySQL HA_ERR_RECORD_FILE_FULL问题
这个报错信息可能与下面几点有关:1. 已经到达了MyISAM 表最大pointer大小2. 使用Innodb存储引擎的表,其表空间大小已经达到限制3. 涉及到MEMOEY存储引擎的表大小达到限制4. RDS for MySQL 实例磁盘空间不足#... InnoDB 表的表空间大小上限为64TB,如果达到此限制,您可以使用MySQL 分区表功能[2], 分区表从逻辑上为一张表,底层对应多个数据文件,可以有效的避免这个问题,不过更加建议的是从业务的角度清理历史数据,缩短备份恢复...
只需五步,ByteHouse实现MaterializedMySQL能力增强
MaterializedMySQL数据库引擎,用于将MySQL中的表映射到ClickHouse中。ClickHouse服务作为MySQL副本,读取Binlog并执行DDL和DML请求,实现了基于MySQL Binlog机制的业务数据库实时同步功能。**这样不依赖其他数据同... 其他表跳过不同步。● OVERRIDE :ByteHouse中的data表按照date\_time字段分区。 **/ 查看同步状态 /**--------------- 切换到ByteHouse数据管理模块,搜索shard\_mode\_true\_mysql\_sy...
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一位老IT的2023年的技术总结 |社区征文
MySQL、PostgreSQL就是典型的服务端成功例子,通过它们实现架构耦合,三个产品已经在世界上非常成熟。因为信创,我国的基础软件也有起跑线,openGauss基于PostgreSQL9.2.4基础上研发的,但是完全 消化了PostgreSQL9.2.4... 分区实现数据的快速查找计算。当数据太大,单机数据的IO无法承受,所以有了**分库分表**以及**分布式数据库**的出现,**分库分表**多应用于tp,也有一些应用于AP领域,**分库分表**的技术原理是上面有一个**中间路由器...
干货|一文详解BI平台——火山引擎DataWind架构和实践
去重新调整数据的分区分片方式,以及索引等,就会有明显的提升。 **此外,还有一些常用的场景,如 join或者是在BI领域使用得很频繁的计数去重** 。对这些频繁使用,但是性能往往比较差的场景, DataWind做... 可能需要把Mysql 的表跟 Hive 的表去做 join,这时就免不了要做一些数据模型构建。 DataWind的主要用户大多都不具备技术背景,如果遇到数据上的卡点,往往无法独立写数据处理任务,再把这个任务调度起来,在实...
20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文
mysql 或者其他 KV 存储等数据库来进行存储。接下来,根据顺风车实时数仓架构图,对每一层建设做具体展开:---#### 1. ODS 贴源层建设根据顺风车具体场景,目前顺风车数据源主要包括订单相关的 binlog 日志,冒泡和安全相关的 public 日志,流量相关的埋点日志等。这些数据部分已采集写入 kafka 或 ddmq 等数据通道中,部分数据需要借助内部自研同步工具完成采集,最终基于顺风车数仓 ods 层建设规范分主题统一写入 kafka 存储介...
干货|湖仓一体架构在火山引擎LAS的探索与实践
**/ BMS详解 /**---------------****1. 湖仓一体元数据管理服务****Bytelake MetaStore Service,简称BMS,它是一个湖仓一体的元数据管理服务,整体的架构分为以下几个部分。首先第一个就是Catalog,Ca... 接下来这些分区信息将再被提交给Partition Service,同步到对应的分区存储表里去。最后一步,把这些所有的变更作为一个快照,同步到 Snapshot Service 里,它会把文件层面的变更存储到数据库里,做持久化存储。 ...
湖仓一体架构在 LAS 服务的探索与实践
## BMS 详解、离线整库... *自动分区设置 目前支持写入 LAS、Hive 分区表或非分区表,分区字段,您可单击编辑按钮,进行自定义编辑名称,支持多级分区字段配置。 *表类型 LAS 为目标表写入时,需选择目标表的类型,您可按需选择目标表类型为内...
ByConity 技术详解之 Hive 外表和数据湖
**支持分区剪枝和分片级别剪枝**分区剪枝和分片级别剪枝是 Hive 的性能优化技术。分区剪枝允许 Hive 在查询时仅扫描与查询条件相关的分区,而不是全表扫描,从而大大减少查询的执行时间。对于一些文件格式,例如 Parquet,可以通过读取文件中每个 row group 的 minmax value,对 row groups 进行裁剪,进一步减少读取的数据量。**Hive** **统计信息集成** **优化器**CnchHive 引入了统计信息集成优化器,它可以根据数据的统计信息...
概述
EMR Hive-sensor:实现对上游Hive表分区数据的监控。 EMR HDFS-sensor:实现对上游HDFS文件路径下数据的监控。 EMR 报表任务:将 EMR SQL 查询的数据结果,以邮件形式,对外传输。 EMR MapReduce:通过调用 MapReduce 提... MySQL、BMQ 等数据库中读取数据到目标数据库:Hive、HDFS、LAS、Doris、CFS等,实现实时保持源库和目标库的数据对应。 注意 数据集成任务中,EMR 集群涉及的 Hive、HDFS、Doris、StarRocks 数据源,目前支持除 EMR-2.X...
万字长文,Spark 架构原理和 RDD 算子详解一网打进! | 社区征文
是Spark中最基本的数据抽象**,它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点:自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度。### 2.2 RDD具体包含了一些什么东西?RDD是一个类,它包含了**数据应该在哪算,具体该怎么算,算完了放在哪个地方**。它是能被序列化,也能被反序列化。在开发的时候...
