Cust分区可读写

mount -o remount rw cust

### 分区表工作原理 在Oracle数据库中,分区表是一种逻辑结构,允许将大表分割成更小、更具管理性的部分。这些较小的部分称为分区,每个分区可以独立管理和优化[^1]。 #### 父表与子分区的关系 父表是指定义了整体架构和约束条件的基础表格,在物理上并不实际存储任何数据记录。相反,所有的数据都存储在其对应的各个子分区内。这种设计使得即使删除某个具体的分区也不会影响其他分区中的数据完整性。 对于Oracle而言,当创建了一个带有范围分区的表时,默认情况下该表本身不会保存任何行;而是依据指定列(通常是日期或编号)的不同取值区间来决定每条新插入的数据应该被放置在哪一分区之中。 ```sql CREATE TABLE sales ( prod_id NUMBER, cust_id NUMBER, time_id DATE, amount_sold NUMBER(10,2) ) PARTITION BY RANGE (time_id)( PARTITION p_before_2009 VALUES LESS THAN(TO_DATE('01-JAN-2009','DD-MON-YYYY')), PARTITION p_after_2008 VALUES LESS THAN(MAXVALUE)); ``` 此SQL语句展示了如何基于`time_id`字段创建两个不同的时间范围分区。所有早于2009年的销售记录会被自动分配给第一个分区(`p_before_2009`),而之后的所有交易则会进入第二个无限期结束的分区(`p_after_2008`)。 #### 数据分布机制 为了实现高效的数据访问模式,Oracle采用了一种智能算法来进行数据分布: - **均匀负载**:确保各分区之间尽可能均衡地承载相同数量级别的数据量。 - **局部化索引维护**:每当在一个特定区域内执行更新操作时,只需调整关联于此区域内的索引节点即可完成相应变更动作,从而减少了全局锁定的可能性并提高了并发性能。 - **快速定位目标片段**:由于存在明确的时间或其他维度上的界限划分标准,因此能够迅速缩小查找范围至某几个甚至单个可能存在的候选集内,进而加快读写速度。 以上特性共同作用下实现了对大规模数据集的有效管理和查询加速效果。 #### Hive 中的分区概念 类似于Oracle,Apache Hive也支持分区功能以提升大数据环境下的处理效率。然而不同于前者的是,Hive里的分区更多体现在文件系统的层次面上——即不同目录代表各自独立的小型“虚拟表”,它们共享相同的元数据描述但互不干扰地存放在分布式文件系统(HDFS)之上[^3]。 例如,在Hive环境中建立如下所示带有一个名为`year`的整数类型的分区字段的日志事件表: ```sql CREATE EXTERNAL TABLE log_events( event_time STRING, user_ip STRING, action STRING ) PARTITIONED BY(year INT); ``` 每次向这个表加载新的日志批次之前都需要先声明具体要填充哪个年份对应的新建或已有的分区路径,这样做的好处是可以让后续针对特定时间段的历史数据分析变得异常简单快捷。
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