前面我们已经把生产上使用的Hive版本由0.7.0升级到0.12。Hive 0.12在存储层做了很大的改进,包括更高的压缩比以及更高的查询效率。ORCFile在hive 0.11中被引入进来,这是一个不可思议的压缩格式,下面我们来看看它到底有多神奇。首先,我们看看如何使用ORCFi
前面我们已经把生产上使用的Hive版本由0.7.0升级到0.12。Hive 0.12在存储层做了很大的改进,包括更高的压缩比以及更高的查询效率。 ORCFile在hive 0.11中被引入进来,这是一个不可思议的压缩格式,下面我们来看看它到底有多神奇。 首先,我们看看如何使用ORCFile。先建立一张以ORCFile为存储格式的表,如下:CREATE TABLE orc_test( ... ) STORED AS orc;把存量的数据转换成ORCFile格式存储是超级简单的,我们只需要把存量表oldtable中的数据insert overwrite到新表orc_test里面即可。
INSERT INTO TABLE orc_test SELECT * FROM oldtable;ORCFile存储格式有几个表属性可以进一步改善效果,这些属性如下:
属性 | 默认值 | 说明 |
orc.compress | ZLIB | 列压缩格式(NONE, ZLIB, SNAPPY) |
orc.compress.size | 262,144 (= 256 KiB) | 每一个压缩块大小 |
orc.stripe.size | 268,435,456 (= 256 MiB) | 每一个stripe大小 |
orc.row.index.stride | 10,000 | index间隔行数(必须大于10000) |
orc.create.index | true | 是否创建内联index |
CREATE TABLE orc_test2( ... ) STORED AS orc tblproperties ("orc.compress"="SNAPPY");使用ORC存储格式实验效果展示。 这里使用ubs一小时的数据作为测试用例。先看看测试表的数据文件存储情况:
63426542 pt=2014.03.02.00/00000 64508155 pt=2014.03.02.00/00001 65929482 pt=2014.03.02.00/00002 63833597 pt=2014.03.02.00/00003 .............................. .............................. 63850876 pt=2014.03.02.00/00126 62094988 pt=2014.03.02.00/00127测试表数据一共有128个文件,每个文件60MB左右。总的数据量为8063408920B=7.5GB。 通过insert overwrite导入到上文中的orc_test表中,默认结果生成4个文件,文件大小如下:
260485638 2014-03-03 19:15 orc_test/000000_0 261423217 2014-03-03 19:15 orc_test/000001_0 253876162 2014-03-03 19:15 orc_test/000002_0 18124387 2014-03-03 19:14 orc_test/000003_0总大小为793909404字节=757MB。 增加文件个数,使其生成16个文件,结果如下:
108734630 2014-03-03 15:19 orc_test3/000000_0 108308186 2014-03-03 15:18 orc_test3/000001_0 110069765 2014-03-03 15:18 orc_test3/000002_0 110582145 2014-03-03 15:18 orc_test3/000003_0 109460085 2014-03-03 15:18 orc_test3/000004_0 110110866 2014-03-03 15:18 orc_test3/000005_0 109337311 2014-03-03 15:18 orc_test3/000006_0 108678617 2014-03-03 15:18 orc_test3/000007_0 108587893 2014-03-03 15:18 orc_test3/000008_0 109880571 2014-03-03 15:18 orc_test3/000009_0 108456961 2014-03-03 15:18 orc_test3/000010_0 109082450 2014-03-03 15:18 orc_test3/000011_0 110406471 2014-03-03 15:18 orc_test3/000012_0 110369926 2014-03-03 15:18 orc_test3/000013_0 109480607 2014-03-03 15:18 orc_test3/000014_0 109651103 2014-03-03 15:18 orc_test/000015_0由结果可见,每个文件大小在100MB左右,表的总大小为1751197587字节=1.63GB。 测试小结:
测试表 | 存储 | 压缩比 | count(*)时间(秒) |
rcfile原始表 | 7.5GB | 100% | 48 |
orc_test(4个文件) | 757MB | 10% | 57 |
orc_test3(16个文件) | 1.63GB | 22% | 56 |
原文地址:ORC使用效果, 感谢原作者分享。

MySQL 사용자를 추가하는 방법을 마스터하는 것은 데이터베이스 관리자 및 개발자가 데이터베이스의 보안 및 액세스 제어를 보장하기 때문에 데이터베이스 관리자 및 개발자에게 중요합니다. 1) CreateUser 명령을 사용하여 새 사용자를 만듭니다. 2) 보조금 명령을 통해 권한 할당, 3) FlushPrivileges를 사용하여 권한이 적용되도록하십시오.

ChooseCharfixed-lengthdata, varcharforvariable-lengthdata, andtextforlargetextfields.1) charisefficientsconsentent-lengthdatalikecodes.2) varcharsuitsvariable-lengthdatalikeNames, 밸런싱 플렉스 및 성능

MySQL에서 문자열 데이터 유형 및 인덱스를 처리하기위한 모범 사례는 다음과 같습니다. 1) 고정 길이의 Char, 가변 길이의 Varchar 및 큰 텍스트의 텍스트와 같은 적절한 문자열 유형 선택; 2) 인덱싱에 신중하고, 과도한 인덱싱을 피하고, 공통 쿼리에 대한 인덱스를 만듭니다. 3) 접두사 인덱스 및 전체 텍스트 인덱스를 사용하여 긴 문자열 검색을 최적화합니다. 4) 인덱스를 작고 효율적으로 유지하기 위해 인덱스를 정기적으로 모니터링하고 최적화합니다. 이러한 방법을 통해 읽기 및 쓰기 성능의 균형을 맞추고 데이터베이스 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

Toaddauserremotelytomysql, 다음에 따르면 : 1) 1) ConnectTomysqlasRoot, 2) CreateEnewerwitHremoteAccess, 3) GrantNecessaryPrivileges 및 4) FlushPrivileges

tostorestringsefficiallyInmysql, choOseTherightDatAtypeBasedOnyOURNEDS : 1) USECHARFIXED-lengthstringsLikeCountryCodes.2) UseVarCharForVariable-lengthstringsLikenames.3) USETEXTFORLONG-FORMTEXTCONTENT.4) USETEXTFORLONG-FORMTEXTCONTENT.4) USETLOBFORBINARYIMAGES

MySQL의 블로브 및 텍스트 데이터 유형을 선택할 때 Blob은 이진 데이터를 저장하는 데 적합하며 텍스트는 텍스트 데이터를 저장하는 데 적합합니다. 1) Blob은 그림 및 오디오와 같은 이진 데이터에 적합합니다. 2) 텍스트는 기사 및 주석과 같은 텍스트 데이터에 적합합니다. 선택할 때는 데이터 속성 및 성능 최적화를 고려해야합니다.

아니요, youshouthusTherootUserInmysqlforyOUrProduct.instead, createScificuserswithlimitedPrivilegestoEnhancesecurity 및 forcuments : 1) grantOnlySerypermissionStothisUser, 3) 정기적으로 재구성 한 사람들이 관리자입니다

mysqlstringdatatatypess는 Bechosenbeasedondatacharacteristicsandusecases : 1) Usecharfixed-lengthstringslikecountryCodes.2) UseVarCharforVariable-lengthstringslikenames.3) UseBaryBarBarBaryBinaryDatalikeCryPyps.4) Usebortextforlargeuns


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