数据更新 PALO 中存储的数据都是以追加(Append)的方式进入系统,这意味着所有已写入的数据是不可变更的。 所以 PALO 采用 标记 的方式来实现数据更新的目的。即在一批更新数据中,将之前的数据标记为 删除 ,并写入新的数据。 在读取过程中,PALO 会自动处理这些标记数据(Merge-on-Read),保证用户读取到的是最新的数据。
Broker 导入通过集群内置的 Broker 进程,读取外部存储上的数据进行导入。更多帮助请参阅操作手册中关于 Broker 的介绍。 使用 Broker 导入需要预先将导入数据文件存放到百度对象存储 BOS 上。我们在这里准备了一份 lineorder 表的数据(约 100MB)。用户可以下载后上传到自己的 BOS 中。并开始导入。
Tablet之间的数据是没有交集的,独立存储的。Tablet也是数据移动、复制等操作的最小物理存储单元。 Partition 可以视为是逻辑上最小的管理单元。数据的导入与删除,都可以或仅能针对一个 Partition 进行。 数据划分 我们以一个建表操作来说明 PALO 的数据划分。 PALO 的建表是一个同步命令,命令返回成功,即表示建表成功。
参数lower_case_table_names设置不区分大小写时,无论数据库创建的库表是否有大写字母,都会被转为小写字母存储在操作系统;因此如果此前有区分大小写时创建的大写库、表都会在不区分大小写参数环境下失效,导致表无法识别。 数据库迁移时,需要关注参数lower_case_table_names,确保源库与目标库的取值一致。
它的用途是:当CREATE TABLE或ALTER TABLE之类的语句指定一个已禁用或未编译的存储引擎时,控制默认存储引擎的自动替换。
性能类问题 数据表存储引擎如何选择? 推荐使用 InnoDB 表,InnoDB 在并发读写情况下好于 MyISAM,并且InnoDB支持事务,表不易损坏。 InnoDB主键如何设置呢? 建议添加自增主键,主键递增与InnoDB本身数据的存储原理相契合,有利于数据的顺序存储及读取,更好的避免插入过程中的数据分页。 索引建立有什么建议吗?
CREATE TABLE customer ( c_custkey INT , c_name VARCHAR ( 26 ) , c_address VARCHAR ( 41 ) , c_city VARCHAR ( 11 ) , c_nation VARCHAR ( 16 ) , c_region VARCHAR ( 13 ) , c_phone VARCHAR ( 16 ) , c_mktsegment
CREATE TABLE customer ( c_custkey INT , c_name VARCHAR ( 26 ) , c_address VARCHAR ( 41 ) , c_city VARCHAR ( 11 ) , c_nation VARCHAR ( 16 ) , c_region VARCHAR ( 13 ) , c_phone VARCHAR ( 16 ) , c_mktsegment
500) NOT NULL DEFAULT '', `pad` varchar(500) NOT NULL DEFAULT '', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; 增量数据模型 在全量数据模型的基础上,由 sysbench 按规则生成增量数据:以事务为粒度发送请求,其中每个事务包含一条
表级别修改字符集前后checksum表数值一致: (3)修改字段级别字符集: alter table tb_01 change column1 column1 varchar(50) character set utf8mb4; 字段级别修改字符集前后checksum表数值一致: 如果客户想要准确的写入并读取utf8mb4字符集字符,还需要: (1)客户创建连接时指定utf8mb4字符集:set names