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。

掌握添加MySQL用户的方法对于数据库管理员和开发者至关重要,因为它确保数据库的安全性和访问控制。1)使用CREATEUSER命令创建新用户,2)通过GRANT命令分配权限,3)使用FLUSHPRIVILEGES确保权限生效,4)定期审计和清理用户账户以维护性能和安全。

chosecharforfixed-lengthdata,varcharforvariable-lengthdata,andtextforlargetextfield.1)chariseffity forconsistent-lengthdatalikecodes.2)varcharsuitsvariable-lengthdatalikenames,ballancingflexibilitibility andperformance.3)

在MySQL中处理字符串数据类型和索引的最佳实践包括:1)选择合适的字符串类型,如CHAR用于固定长度,VARCHAR用于可变长度,TEXT用于大文本;2)谨慎索引,避免过度索引,针对常用查询创建索引;3)使用前缀索引和全文索引优化长字符串搜索;4)定期监控和优化索引,保持索引小巧高效。通过这些方法,可以在读取和写入性能之间取得平衡,提升数据库效率。

ToaddauserremotelytoMySQL,followthesesteps:1)ConnecttoMySQLasroot,2)Createanewuserwithremoteaccess,3)Grantnecessaryprivileges,and4)Flushprivileges.BecautiousofsecurityrisksbylimitingprivilegesandaccesstospecificIPs,ensuringstrongpasswords,andmonitori

tostorestringsefliceflicyInmySql,ChooSetherightDataTypeBasedyOrneOrneEds:1)USEcharforFixed-LengthStstringStringStringSlikeCountryCodes.2)UseVarcharforvariable-lengtthslikenames.3)USETEXTCONTENT.3)

选择MySQL的BLOB和TEXT数据类型时,BLOB适合存储二进制数据,TEXT适合存储文本数据。1)BLOB适用于图片、音频等二进制数据,2)TEXT适用于文章、评论等文本数据,选择时需考虑数据性质和性能优化。

No,youshouldnotusetherootuserinMySQLforyourproduct.Instead,createspecificuserswithlimitedprivilegestoenhancesecurityandperformance:1)Createanewuserwithastrongpassword,2)Grantonlynecessarypermissionstothisuser,3)Regularlyreviewandupdateuserpermissions

mySqlStringDatatatPessHouldBechoseBeadeDataCharacteristicsAndUsecases:1)USECHARFORFIXED LENGTHSTRINGSTRINGSLIKECOUNTRYCODES.2)USEDES.2)usevarcharforvariable-lengtthstringstringstringstringstringstringstringslikenames.3)usebinaryorvarrinaryorvarinarydatalbonydatalgebgeenfopical.4)


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