创建分区表

1.间隔分区

 partition by range(logtime)  ----以某一列分区
 interval (numtodsinterval(1,'day'))  ---间隔
 store in (TS_BASE_PARTITION_DATA) ---存储表空间
 (
 partition P20130101 values less than (to_date('20130101','yyyymmdd') )
 )

2.引用分区

create table orders (
order# number primary key,
order_date date,
data varchar2(30)
)
enable row movement
partition by range(order_date)
(
          partition P20130801 values less than(to_date('20130801','yyyymmdd') ),
          partition P20130802 values less than(to_date('20130802','yyyymmdd') ),
          partition P20130803 values less than(to_date('20130803','yyyymmdd') ),
          partition P20130804 values less than(to_date('20130804','yyyymmdd') ),
          partition P20130805 values less than(to_date('20130805','yyyymmdd') )
);
create table order_line_item
(
order# number,
line# number,
order_date date,
data varchar2(30),
constraint c1_pk primary key (order#,line#),---主键连接
constraint c1_fk_p foreign key(order#) references orders ---外键引用
)
enable row movement
partition by range(order_date)
(
          partition P20130801 values less than(to_date('20130801','yyyymmdd') ),
          partition P20130802 values less than(to_date('20130802','yyyymmdd') ),
          partition P20130803 values less than(to_date('20130803','yyyymmdd') ),
          partition P20130804 values less than(to_date('20130804','yyyymmdd') ),
          partition P20130805 values less than(to_date('20130805','yyyymmdd') )
)

3.列表分区

partition  by list(column_name)
(
partition partition_name values('ME','NH'),
partition partition_name values('CT','MN')
)

4.散列分区

partition by hash(column_name)
(
partition p1 tablespace p1,
partition p2 tablespace p2
)
oracle 建议N是2的一个幂(2,4,6,8)从而得到最佳的总体分布。

5.区间分区
 
partition by range(logtime)  ----以某一列分区
(
 partition P20130101 values less than (to_date('20130101','yyyymmdd') )
 )
区间分区与分隔区间的却别就是分区不会自增长 分隔区间可以自增区间。

6.组合分区

partition by range(column_name)
subpartition by list(column_name) ----添加子分区标致
(
partition p1 values less than (to_date(logtime,'yyyymmdd'))
(subpartition p1_sub_p1 values(1,2,3,4),
          subpartition p1_sub_p2 values(5,6,7,8)), ---子分区包含在分区内
partition p2 values less than (to_date(logtime,'yyyymmdd'))
(subpartition p2_sub_p1 values(1,2,3,4),
          subpartition p2_sub_p2 values(5,6,7,8))---子分区包含在分区内
)

7.行移动
alter table table_name enable row movement;
<think>首先,用户的问题是关于Presto的:"我想在Presto中创建分区表的方法 请问presto create partitioned table example"。用户询问在Presto中创建分区表的例子。 从系统级指令中,我需要: - 所有行内数学表达式使用 $...$ 格式。 - 独立公式使用 $$...$$ 格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如 [^1]。 在用户可见层: - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 - 尽量保证回答真实可靠。 参考站内引用有四个: - [^1]: 关于添加新Connector的步骤。 - [^2]: 关于字段名引用和时间函数。 - [^3]: 关于HDFS客户端配置。 - [^4]: 关于使用分区字段和WITH语句的建议。 用户的问题是关于创建分区表的,所以我需要聚焦在这个主题上。引用[^4]提到了分区表的使用,这很相关。引用[^1]是关于添加Connector的,可能间接相关,因为分区表可能依赖于数据源。但用户直接问的是创建分区表。 Presto本身不是一个存储系统;它是一个查询引擎。它不直接管理数据存储。分区表通常是定义在底层存储系统如Hive或HDFS上的,然后Presto通过Connector访问它们。 所以,在Presto中"创建分区表"可能意味着通过Presto的Hive Connector或其他Connector来创建表,这些表在Hive Metastore中定义分区。 步骤: 1. 确保有一个Hive Metastore服务,并且Presto配置了Hive Connector。 2. 使用SQL语句在Hive Metastore中创建分区表。 3. 分区表的结构包括分区键。 在回答中,我需要提供示例。 结构化回答: - 先解释Presto的角色:Presto本身不存储数据,所以创建分区表是通过Connector如Hive Connector来完成的。 - 然后,给出创建分区表的SQL示例。 - 最后,生成相关问题。 使用中文回答。 生成相关问题:基于主题,如分区表的优势、最佳实践等。 引用相关部分:引用[^4]提到"如果数据被规当到HDFS中,并带有分区字段。在每次查询归档表的时候,要带上分区字段作为过滤条件",这强调了使用分区的好处。所以,在讨论分区表时,可以自然地引用这个。 引用[^1]是关于添加Connector的,可能不直接相关。 引用[^2]是关于字段引用和时间函数,不直接相关。 引用[^3]是关于HDFS配置,可能间接相关。 所以,主要参考引用[^4]。 回答结构: 1. 介绍:Presto如何创建分区表。 2. 步骤:配置Connector(如果需要),然后创建表。 3. 示例SQL。 4. 解释。 5. 生成相关问题。 确保LaTeX:用户的问题中没有数学表达式,但如果有,比如在解释中,使用$...$。例如,如果提到分区键的表达式,但可能不需要。 最后,生成相关问题。</think>### Presto中创建分区表的方法 在Presto中创建分区表时,需要注意:Presto本身是一个分布式SQL查询引擎,不直接管理数据存储。因此,创建分区表通常通过Presto的Connector(如Hive Connector)来实现,分区信息存储在底层存储系统(如HDFS)的元数据中(如Hive Metastore)。以下是详细的步骤和示例,帮助您逐步操作。 #### 1. **前提条件** - 确保Presto已配置并启用了Hive Connector(或其他支持分区的Connector)。引用[^1]提到,Presto通过Plugin方式添加数据源,您需要在Presto配置文件中注册Connector。例如,在`etc/catalog/hive.properties`中添加: ``` connector.name=hive hive.metastore.uri=thrift://localhost:9083 ``` 这指向Hive Metastore服务。 - 底层存储(如HDFS)已准备好,并确保Presto有访问权限。引用[^3]强调,HDFS客户端配置应最小化,以避免问题。 #### 2. **创建分区表的SQL语法** 使用标准的Hive SQL语法(通过Presto执行),分区表创建包括分区键(partition key)。基本语法为: ```sql CREATE TABLE schema_name.table_name ( column1 data_type, column2 data_type, ... ) WITH ( partitioned_by = ARRAY['partition_key'], format = 'ORC' -- 或 'PARQUET' 等格式 ); ``` - `partitioned_by`:指定分区列(必须是字符串或日期类型)。 - `WITH`子句:定义表属性,如文件格式(推荐ORC或Parquet以提高性能)。 - 注意:Presto中的字段名引用使用双引号,如`SELECT "fieldName"`,这与引用[^2]一致。 #### 3. **完整示例:创建分区表** 假设我们要创建一个销售数据表,按`year`和`month`分区。以下是SQL示例: ```sql -- 创建分区表 CREATE TABLE hive.default.sales ( order_id BIGINT, product_name VARCHAR, amount DOUBLE ) WITH ( partitioned_by = ARRAY['year', 'month'], -- 分区键列表 format = 'ORC' -- 使用ORC格式优化存储 ); ``` - **解释**: - 表名:`hive.default.sales`,其中`hive`是catalog名称(基于Hive Connector),`default`是数据库名。 - 分区键:`year`和`month`必须是表中的列(但未在列定义中显式列出,分区列会自动添加)。 - 文件格式:ORC格式支持高效压缩和查询。 - **添加分区数据**:创建后,使用`INSERT`语句或Hive工具加载数据到特定分区: ```sql INSERT INTO hive.default.sales SELECT order_id, product_name, amount, '2023' AS year, '10' AS month FROM source_table; ``` #### 4. **最佳实践和注意事项** - **查询优化**:引用[^4]强调,查询时应始终带上分区字段作为过滤条件,例如: ```sql SELECT * FROM sales WHERE year = '2023' AND month = '10'; ``` 这可以避免全表扫描,显著提升性能(减少Presto扫描的HDFS文件数)。 - **性能考虑**: - 分区不宜过多:避免"小文件问题",每个分区应有足够数据量。 - 使用`WITH`语句:引用[^4]建议,在复杂查询中使用`WITH`子句简化逻辑,提高可读性。 - **常见问题**: - 如果创建失败,检查Hive Metastore连接(引用[^1])。 - 确保分区列类型正确(如字符串或日期),否则Presto可能报错。 通过以上步骤,您可以在Presto中高效创建和管理分区表。实际应用中,分区表能大幅提升大数据查询速度,尤其在处理时间序列数据时[^4]。 ### 相关问题 1. Presto分区表如何优化查询性能? 2. 在Presto中,如何处理分区表的数据加载和维护? 3. Presto与其他系统(如Hive)在分区表支持上有何差异?
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