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 adalah sistem pengurusan pangkalan data relasi sumber terbuka, terutamanya digunakan untuk menyimpan dan mengambil data dengan cepat dan boleh dipercayai. Prinsip kerjanya termasuk permintaan pelanggan, resolusi pertanyaan, pelaksanaan pertanyaan dan hasil pulangan. Contoh penggunaan termasuk membuat jadual, memasukkan dan menanyakan data, dan ciri -ciri canggih seperti Operasi Join. Kesalahan umum melibatkan sintaks SQL, jenis data, dan keizinan, dan cadangan pengoptimuman termasuk penggunaan indeks, pertanyaan yang dioptimumkan, dan pembahagian jadual.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang sesuai untuk penyimpanan data, pengurusan, pertanyaan dan keselamatan. 1. Ia menyokong pelbagai sistem operasi dan digunakan secara meluas dalam aplikasi web dan bidang lain. 2. Melalui seni bina pelanggan-pelayan dan enjin penyimpanan yang berbeza, MySQL memproses data dengan cekap. 3. Penggunaan asas termasuk membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan dan mengemas kini data. 4. Penggunaan lanjutan melibatkan pertanyaan kompleks dan prosedur yang disimpan. 5. Kesilapan umum boleh disahpepijat melalui pernyataan yang dijelaskan. 6. Pengoptimuman Prestasi termasuk penggunaan indeks rasional dan pernyataan pertanyaan yang dioptimumkan.

MySQL dipilih untuk prestasi, kebolehpercayaan, kemudahan penggunaan, dan sokongan komuniti. 1.MYSQL Menyediakan fungsi penyimpanan dan pengambilan data yang cekap, menyokong pelbagai jenis data dan operasi pertanyaan lanjutan. 2. Mengamalkan seni bina pelanggan-pelayan dan enjin penyimpanan berganda untuk menyokong urus niaga dan pengoptimuman pertanyaan. 3. Mudah digunakan, menyokong pelbagai sistem operasi dan bahasa pengaturcaraan. 4. Mempunyai sokongan komuniti yang kuat dan menyediakan sumber dan penyelesaian yang kaya.

Mekanisme kunci InnoDB termasuk kunci bersama, kunci eksklusif, kunci niat, kunci rekod, kunci jurang dan kunci utama seterusnya. 1. Kunci dikongsi membolehkan urus niaga membaca data tanpa menghalang urus niaga lain dari membaca. 2. Kunci eksklusif menghalang urus niaga lain daripada membaca dan mengubah suai data. 3. Niat Kunci mengoptimumkan kecekapan kunci. 4. Rekod Rekod Kunci Kunci Rekod. 5. Gap Lock Locks Index Rakaman Gap. 6. Kunci kunci seterusnya adalah gabungan kunci rekod dan kunci jurang untuk memastikan konsistensi data.

Sebab -sebab utama prestasi pertanyaan MySQL yang lemah termasuk tidak menggunakan indeks, pemilihan pelan pelaksanaan yang salah oleh pengoptimasi pertanyaan, reka bentuk jadual yang tidak munasabah, jumlah data yang berlebihan dan persaingan kunci. 1. Tiada indeks menyebabkan pertanyaan perlahan, dan menambah indeks dapat meningkatkan prestasi dengan ketara. 2. Gunakan perintah Jelaskan untuk menganalisis pelan pertanyaan dan cari ralat pengoptimuman. 3. Membina semula struktur meja dan mengoptimumkan keadaan gabungan dapat meningkatkan masalah reka bentuk jadual. 4. Apabila jumlah data adalah besar, pembahagian dan strategi bahagian meja diterima pakai. 5. Dalam persekitaran konkurensi yang tinggi, mengoptimumkan urus niaga dan strategi mengunci dapat mengurangkan persaingan kunci.

Dalam pengoptimuman pangkalan data, strategi pengindeksan hendaklah dipilih mengikut keperluan pertanyaan: 1. Apabila pertanyaan melibatkan pelbagai lajur dan urutan syarat ditetapkan, gunakan indeks komposit; 2. Apabila pertanyaan melibatkan pelbagai lajur tetapi urutan syarat tidak ditetapkan, gunakan pelbagai indeks lajur tunggal. Indeks komposit sesuai untuk mengoptimumkan pertanyaan berbilang lajur, manakala indeks lajur tunggal sesuai untuk pertanyaan tunggal lajur.

Untuk mengoptimumkan pertanyaan perlahan MySQL, SlowQuerylog dan Performance_Schema perlu digunakan: 1. Dayakan SlowQueryLog dan tetapkan ambang untuk merakam pertanyaan perlahan; 2. Gunakan Performance_Schema untuk menganalisis butiran pelaksanaan pertanyaan, cari kesesakan prestasi dan mengoptimumkan.

MySQL dan SQL adalah kemahiran penting untuk pemaju. 1.MYSQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka, dan SQL adalah bahasa standard yang digunakan untuk mengurus dan mengendalikan pangkalan data. 2.MYSQL menyokong pelbagai enjin penyimpanan melalui penyimpanan data yang cekap dan fungsi pengambilan semula, dan SQL melengkapkan operasi data yang kompleks melalui pernyataan mudah. 3. Contoh penggunaan termasuk pertanyaan asas dan pertanyaan lanjutan, seperti penapisan dan penyortiran mengikut keadaan. 4. Kesilapan umum termasuk kesilapan sintaks dan isu -isu prestasi, yang boleh dioptimumkan dengan memeriksa penyataan SQL dan menggunakan perintah menjelaskan. 5. Teknik pengoptimuman prestasi termasuk menggunakan indeks, mengelakkan pengimbasan jadual penuh, mengoptimumkan operasi menyertai dan meningkatkan kebolehbacaan kod.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna